京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据也有“成长的烦恼”
大数据在深刻地改变着经济社会生活的方方面面。然而,这一互联网新技术,眼下却遭遇数据难以共享等诸多困难。请关注——
盘点当下的高热词,“大数据”是其中之一。然而,大数据却遭遇数据难以共享等诸多困难,数据的公信度和共识性因此打折。同时,大数据在应用、交易、法律环境等方面也面临着不少制度性难题。
“高热”之下有“冰点”
业内专家担忧,大数据“高热”下掩盖着“冰点”,这些“冰点”将阻碍刚刚起步的我国大数据产业的健康成长。
阿里巴巴集团副总裁、数据委员会会长车品觉认为,目前,大数据行业最突出的问题是“只见树木,不见森林”。移动互联网、电商等是“重用”大数据的重点领域,而大部分传统企业对此却缺乏意识,甚至还不清楚如何利用数据。
同时,大数据应用的深度也远远不够。“国内的不少企业仅是利用大数据模型做营销方案,而像谷歌、亚马逊等国际知名企业,已将大数据思维全面融入公司管理。”车品觉说。
找不到数据是数据应用企业面临的普遍困扰。海尔家电产业集团营销总经理宋照伟直言,海尔希望获知用户的多维度行为习惯,但能够掌握的信息渠道仍然狭窄,信息量不够理想。
“拿走数据的多,贡献数据的少。”贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿表示,不少企业以保护商业机密或节省数据整理成本等为理由,不愿意交易自身数据,直接导致交易所的数据量不够丰富。
以阿里巴巴旗下的“芝麻信用”为例,其评分依据的数据只来自支付宝平台,本身公信力有限,而其他企业希望能利用支付宝相关数据时,又很难获得。
同样,政府数据公开程度也非常有限。比如,银行在为客户办理信贷业务时,只能查到其在当地的工商信息,无法获知其在外地的情况。
对于个人数据隐私保护、数据权属、政府数据公开等问题,目前尚无明确的规定,因此,纠纷时有发生。
以朱烨诉百度侵权案为例,2015年,网民朱烨发现自己用百度搜索关键词后会收到相关广告推送,因此将百度以侵犯隐私权为由告上法庭。法院一审认定百度侵犯朱烨隐私权,但二审却撤销一审判决。中国政法大学传播法中心研究员朱巍表示,两级法院给出截然相反的判决,说明法律界对此类新情况认识不一致。
三大基础性“缺陷”待弥补
专家从三个方面分析了产生上述问题的原因,并认为这是我国大数据产业发展必须加快弥补的三大基础性“缺陷”:产业信息化尚未完成;“大数据思维”未成行业共识;监管和立法滞后。
IBM大中华区大数据与分析部数据分析产品线主管洪建勋研究发现,目前国内大量客户还停留在将80%的时间用在数据获取上,还缺乏系统化整理,更谈不上“商务智能”应用了。这和企业信息化水平较低有直接关系。
洪建勋介绍,兴于上世纪末发达国家的“商务智能”管理,即“用数据说话”,这种管理方式的普及大大提升了信息化意识和水平。
中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平表示,信息化是大数据的基础,而信息化的推进都是先从消费者开始,然后才传导到企业和政府。农业、工业、能源等行业的数据化还需假以时日。
车品觉表示,现在企业大多将大数据作为工具,导致“要数据的不知道大数据从哪里来,做数据的不知道大数据如何用,用数据的人担心真实性不敢用”。
也正是因为“大数据思维”未能达成共识,数据互惠共利的环境难以形成,推动数据共享就比较艰难。
大数据产业发展之快难以想象,但对于数据权属、个人数据隐私、政府数据公开等,目前都缺乏具有针对性的法律法规。而且,大数据作为新型资源,目前还没有明确专门的监管部门。
“企业和政府收集的数据拿来交易,这个数据究竟是谁的?比如政府收集了企业的数据,那么这些数据是企业的还是政府的?国家鼓励数据交易,但在法律方面要进一步明确,让行业发展有法律依据。”王叁寿说。
朱巍介绍,现在对个人数据的保护,大多依照2012年通过的“关于加强网络信息保护的决定”,这已远远不能适应目前行业的发展现状。
加快发展探索成长之路
业内人士认为,我国大数据产业在目前乃至较长一段时间或都处于“成长烦恼期”,这也是大数据产业从稚嫩走向成熟的必经阶段。因此,要在加快发展中探索成长之路。
从规模上看,2015年我国大数据市场仅有102亿元,不及一家股份制银行一年的净利润。而在国内以及境外的资本市场上,还没有出现中国的大数据行业巨头。
关于大数据应用问题,清华大学数据科学研究院执行副院长韩亦舜表示,大数据产业仍在起步阶段,随着社会信息化程度加深,数据源也将更加丰富,大数据应用范围将不断扩大。
“随着经济转型升级,势必有越来越多的企业将借助大数据实现增长。”IBM大中华区大数据与分析部大数据与分析业务技术总监刘胜利表示。
对于大数据共享的困境,业内专家指出,这在全球都是一个难题。目前,我国正探索建立大数据交易所,以交易驱动数据共享;有的行业内部已经形成企业间互换数据的惯例,如我国参与的国际间卫星数据交换交易、移动互联网公司间的数据互换等。春节期间,微信支付、支付宝、百度钱包等联手诸多商家推出促销活动,本质上也是一种数据互换、互惠共利。
另外,可以借鉴国外经验,对政府数据进行更好的挖掘、利用,如将非涉密的政府数据放在网上,供社会查阅。
在大数据立法与监管层面,业内人士建议,应确定监管部门,完善相关立法。在立法短时间难以完成的情况下,应加紧制定有关大数据的标准、规则、指引,引导行业规范发展,加强隐私保护,促进政府数据开放。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10