京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据要充分利用 但更要保护用户隐私
全球进入移动互联网时代后,一个巨大进步是一切活动都在往移动互联网这个舞台上转移。所有社会活动、金融交易等都在网络上留下了痕迹或者说有迹可循。由此带来的进步是革命性、历史性和颠覆性的。
通过对人们在网络上留下的印记进行采集、挖掘、提炼与分析,可以分析出背后许多经济金融文化等有巨大价值的东西。思想支配行动,行动又反映思想。从网络上的留印行动中挖掘分析后就可以基本得出其思想所在,从网络上对一个主体各个方面留痕进行大挖掘、大计算、大分析基本就可以摸清楚预测出来这个主体想要什么,需求何在?这就可以分类施策、细分客户、精准营销。这个商业价值是无限的。
此前,马云曾讲过,大数据、云计算诞生以后,经济或可以进入到计划经济体制里。计划经济与市场经济都是配置资源的手段。计划经济之所以比市场经济在效率等方面低、弊端多,不在于计划经济体制本身,而在于没有技术等手段与能力来实现计划经济的高效性与准确性。现在有了网络,有了网上大数据的积累,有了云计算,或给计划经济以重新复活的机会,给了计划经济体制优越性以证明的机会。插上大数据、云计算翅膀的计划经济或比市场经济更加高效,更加精准,对市场的周期性破坏或就此消失。
这就是所说的大数据是一座大金库的原因。不过,这个大金库要充分挖掘与发挥出来的话,一个大前提是要对大数据进行充分采集、挖掘、整理、甄别、分类、分析等。这个大数据中包括你我他几乎全部在网络上的百姓民众消费者。也就是说,每一个在网络上留下印记即数据的你我他都是被分析的对象。这就牵扯到另一个问题:隐私保护问题。
近期,用户在查阅自己的支付宝年度账单时默认勾选“我同意《芝麻服务协议》”这件事引起一阵波澜,蚂蚁金服也回应道歉了。无论处于什么好意,默认勾选“同意”肯定是不合适的。不过,从这件事中的一些争论反应看,确实存在着一些对大数据在采集使用与隐私保护上的较大偏差甚至是糊涂认识,需要以理性的思考予以梳理厘清。
只要你在网络上留下了印记即数据基本上没有隐私可言。即使线下交易也基本如此。例如:过去你到银行办理存款贷款汇款,你到房管所办理房子登记过户,你到派出所办理户口入户迁移,你办理入学入托上大学等等都要登记家庭、身份证、电话等基本情况与信息。现在在网络上同样如此。只要存在这些情况,你的信息或者隐私就已经裸露出来了。
这里一个关键问题必须甄别清楚,每一个人在网络积累的大数据不让采集挖掘分析使用可能是做不到的。关键在于如何使用?在于使用后一定要为客户的隐私以及普通信息数据保密。保密,是问题的关键所在。只要有交易,就一定要使用你的数据。比如,你有贷款信用需求,这个金融交易一定要充分使用你的数据信息的。关键在于使用以后,不能泄露给第三方。所谓的保护隐私数据,主要的问题就在这里。
非金融信用业务也有保护数据信息隐私问题。你去一个网站注册、你想使用共享单车都需要注册相关信息数据的。注册这些数据信息以后,你不能说不让网站等挖掘使用你的数据信息,注册时也等于是一种交易,除非你不注册。关键问题还在于,网站、共享单车等使用客户数据后,一定要为客户保密。
这里面牵扯第三方使用数据如何办的问题。我个人认为,牵扯所有经济体的金融信用数据问题,各大平台包括央行在内都可以共享信用等级数据。目的在于形成一种“有信走遍天下,无信寸步难行”的社会氛围与高压态势,使有信用者得以提倡褒扬,无信用者如过街老鼠人人喊打。全社会形成:信用贵如金子,无信耻辱透顶,这才能形成信用的正向激励机制。
第三方使用其他数据,网站等平台应该通过协议约束征得被采集人的同意。同样,必须有约束条款,第三方也必须为客户数据信息保密。
总之,大数据这座金矿必须充分利用使用与挖掘开采,不能造成大数据资源的闲置和浪费,同时,使用以后关键在于要保护好被采集数据者的数据信息以及隐私。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09在数字化精细化运营时代,海量用户存在需求差异、行为差异、价值差异与偏好差异。如果企业采用“一刀切”的统一营销、统一服务、 ...
2026-10-09 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-10-09指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08