京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据也需要法律保护
大数据是由小数据组成的,小数据背后是每个公民的信息。如果这些信息被不当利用,那么,有可能会损害公民的基本权利。正因为如此,早在2012年全国人大常委会就专门颁布了有关保护公民网络信息的决定。但是,从目前的情况看,如果把个人信息保护看作是一个静态的概念,沿用传统信息保护模式保护个人信息,那么,最终有可能会顾此失彼,挂一漏万。
所谓大数据不是简单的数据相加,而是动态的数据跟踪分析。从现实来看,几乎所有互联网经营者和个人移动终端设备生产企业都建立了自己的数据库。从表面上看,这样做是为了更好地给消费者提供服务,但是,这些数据库的信息包含了消费者的个人隐私,因此,如果互联网经营者和个人移动终端设备生产企业将数据库的信息用于商业目的,或者将自己数据库的信息用于分析并且公开分析报告,那么,有可能会导致消费者的个人信息被泄露。
依照我国现行法律规定,公民个人隐私受到侵犯,可以直接向人民法院起诉,要求司法机关保护自己的民事权利。但是,如果一部分地区消费者的整体利益受到损害,那么,除非发起集团诉讼或者提起社会公益诉讼,否则,很难有效保护消费者的合法权益。如果依照现行的民事诉讼法和消费者权益保护法保护消费者的基本权利,或者依照侵权责任法保护公民的基本权利,那么,有可能会遭遇法律上的障碍。正因为如此,国家立法机关应当针对数据库建立以及数据库使用制定专门的法律规则,对数据库经营者使用消费者信息作出限制性规定,对数据库经营者发布消费者的消费报告制定明确的规则,只有这样,才能确保消费者的利益不受损害,也只有这样才能从根本上保护个人隐私。
正如一位互联网经营者所说的那样,谁能掌握数据,谁就能把握市场先机。现在越来越多的公司从事数据库经营业务,从表面上来看,这些公司通过合法手段从市场上收集各种信息,然后分类整理,出售给企业经营者,用于商业目的。但是,仔细分析人们就会发现,如果在信息使用过程中涉及个人隐私,那么,有可能会出现权利交叉的问题。通俗地说,数据库的经营者可以把数据作为自己的财产用于商业经营,但是,数据库的经营者经营的数据财产包含个人隐私,如果数据库的经营者在处理数据库信息的过程中,涉及公民的个人隐私,或者在出售分析报告的过程中,涉及消费者的个人信息,那么,是否应当征得消费者同意呢?
因此,如果只是按照传统的数据管理模式或者按照传统个人信息保护规则,解决大数据时代消费者权利保护问题,那么,有可能会挂一漏万。
笔者认为,立法机关应当就大数据经营制定法律规则,明确规定以下方面的内容:首先,承认数据信息的财产属性,切实改变传统的观念,把保护数据信息作为财产法保护的重要内容。今后任何从事个人信息搜集整理经营的企业,都必须符合一定的条件,确保消费者信息不受侵犯。如果消费者拒绝将个人信息存入经营者的大数据库,那么,经营者应当采取措施,立即将消费者的信息从大数据库中删除,因为只有这样,才能从源头保护消费者的个人信息。
其次,应当为大数据库制定具体的法律规则。大数据库实际上是数据的集散地,在大数据库经营过程中,不可避免地会面临数据的搜集、整理、保管和经营等诸多环节。立法机关应当针对我国数据库建立中出现的问题对症下药,制定专门的规则,确保数据库经营者不得损害消费者的利益,不得损害社会公共利益,不得损害国家利益。
第三,在数据库建立的过程中,应当坚持国家利益、公共利益和个人利益平衡保护的基本原则。现在一些高等院校和一些企业科研院所专门建立数据库的研究机构,目的就是在数据搜集整理过程中实现资源共享,实现商业化经营。这是大数据产业发展的整体趋势。这种现象说明,中国在高度重视数据库应用的过程中,还没有意识到大数据和国家安全之间的关系,还没有意识到保护国家信息安全的重要性。我国网络安全法虽然对网络国家安全作出明确规定,但是,从目前的情况看,对于通过网络搜集整理形成数据库的安全保护问题并没有作出明确规定。这就要求立法机关必须尽快制定有关数据库管理的有关规定,防止一些高等院校和科研机构在分析研究大数据的过程中,将自己掌握的大数据和国外一些研究机构分享,从而损害中国的国家利益。
全国人大常委会已经颁布实施电子签名法,为电子商务的发展提供基础性的法律依据。全国人大常委会目前正讨论电子商务法(草案),为我国电子商务的发展制定具有可操作性的法律规则。在这部法律草案中应当增加规定有关数据保护的内容,一方面,切实保护消费者的利益;另一方面,把数据库的经营主体拉入法律调整范围,确保数据库经营者在搜集整理和数据使用的过程中不会损害国家利益、公共利益和个人的合法利益。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17