京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
安全真实考验大数据时代_数据分析师
在刚刚过去的2012年,“大数据”的概念在商业领域突然走红。但另一方面,大数据也引发了这样的担忧,商家在使用这些海量信息的同时会不会造成消费者信息泄露。
2012年12月28日,十一届全国人大常委会第三十次会议审议通过关于加强网络信息保护的决定草案。关于个人信息保护,决定草案明确了一个重要原则,就是国家保护能够识别公民个人身份和涉及公民个人隐私的电子信息。同时,草案还对个人信息收集者的义务作了多项规定。对于过去一年被人们热议的“大数据”而言,这个决定草案可谓正当时。
大数据的价值何在
在全球500强企业中,90%以上的重要投资与经营决策都取决于充分的数据分析支持。中国商业联合会数据分析专业委员会会长邹东生认为,大数据时刻影响到企业的整体运营链的管理,从前端的管理,到后端的供货商、物流等都受到深刻的变化和影响。
美国政府则在2012年3月29日宣布投资两亿美元拉动大数据相关产业发展,将“大数据战略”上升为国家意志。
中国商业联合会副会长刘建沪介绍说,随着互联网的快速发展,中国的电子商务企业纷纷组建了数据分析部门。大数据的市场有多大?中央财经大学中国经济管理研究院博士张永力说,国外大数据行业约有1000亿美元的市场,而且每年都以10%的速度在增长,增速是软件行业的两倍。
据悉,为迎接大数据的到来,2011年10月,工信部确认京沪深杭等5城市为“云计算中心”试点城市。而真正的问题或许不在于怎样建设“云计算中心”。国家信息中心常务副主任杜平直言不讳:“应对大数据的到来,需要不断建基础设施,但是建了干什么,有些数据需要存储,也有很多数据可能不需要储存。”
事实上,目前企业在还没有能力深度挖掘出数据的价值之前,存储大量的数据,进行大规模的投资建设,的确有“浪费”之嫌。
数据真实性与安全性考验
邹东生坦承,大数据行业尚处在跑马圈地阶段,行业乱象不可避免。他介绍说,虚假资质、服务不规范、质量控制不严格等是这个行业存在的主要问题。
在中国改革基金会国民经济研究所副所长王小鲁看来,这个行业的真正考验来自数据的真实性。王小鲁说,数据分析的基础首先应该是准确的基础数据,“打个比方,数据分析就像有米下锅做饭,米的质量如何,可能对做出来的饭有决定性的影响。”
邹东生介绍说,在采集、整理、存储、传输的过程,人为因素很多,可能会有一些所谓的“难看”的数据被丢弃。更有甚者,有些数据可能会在这个过程中被篡改。
除了搜集企业内部的数据容易存在失真问题,企业对外部数据的利用也是真伪难辨。邹东生指出,这些外部数据多是通过公开渠道或者商业渠道获得的数据,一方面是真伪难辨,另一方面是这些数据多是统计分析加工后的呈现,如果照搬,往往会造成误差。
随着大数据时代的到来,个人数据安全也一直备受社会关注,从密码泄露到涉嫌恶意收集用户隐私,数据安全问题挑战着相关行业的商业道德底线。邹东生坦言,“大数据”里肯定会涉及到用户信息,甚至是相对隐私的数据的分析问题。
从“大数据”到“大分析”
大数据存储技术的提升,造成整个社会数据开始以几何级数递增,但数据本身不能带来价值,它的真正价值在于对其精准的分析。正如中国商业联合会数据分析专业委员会数据中心主任赵兴峰所言,大数据时代,数据是企业未来发展的“金库”,“但是,如果企业只是简单存储数据,而不是分析数据,尽快挖掘‘金库’里的‘黄金’,它仍然可能死在半路上。”
从“大数据”到“大分析”,赵兴峰认为,除了要避免盲目建设,国内的企业还要避免这样一个误区,就是把大量资金投入到可见的计算机硬件和软件上,而往往不愿意在“人”身上做投资,“现在人才市场上能够胜任数据深度分析和挖掘的人才都是凤毛麟角,即使能够找到,也是‘昂贵’的,可能无法留住。所以企业需要着重培养这方面的人才。”
而实现从“大数据”到“大分析”的转变,数据的真实性是前提,数据的安全性是发展命脉。如何保证数据的真实性?王小鲁认为,需要充分利用分析者的智慧去质疑,透过现象看本质。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21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”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20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%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16