
2015,该给大数据降降温_数据分析师
2014年数据库市场的热词非“大数据”莫属,当市场上很多人被电商、互联网公司的“经典案例”吸引后,随即便希望尽快将自己的数据交给外部的大数据服务公司,力图通过新的数据理论和技术改变自己企业的命运、自己所服务客户的命运。根据数据安全公司Protegrity CEO的表述,在年底购物季之前的不到一年时间里,仅“身份窃取资源中心”( Identity Theft Resource Center)就抓取到了708条登上新闻头条的零售商数据泄露事件,而在年底的购物季之前这些大型零售企业(实体或者电商平台)似乎也没有计划改善数据安全。
但这些并不是数据泄露的主因,从数据安全角度分析,因为很多企业在积极拥抱新技术的同时,更多将自己的数据放在企业外部,尽管有各种商业合同所保障“纸面上”的数据隐私条款,但这无形中增加了数据的攻击面积(Attack Surface)。而事实上,私人部门之间、公共部门与私人部门之间的数据合作应该是对等的,即便以典型的MOU方式合作 ,双方之间的数据交换与使用也应该是平等的,但受限于技术能力的因素,现实中不少企业往往为了“科技面子工程”采取了单边的数据输出。概言之,新技术的大量商用化打破了数据安全既往的稳定。
但2015年这个趋势应该会逆转,原因在于随着“大数据”从商业热词、科技热点逐步回归平淡,2013-2014年依靠新技快速成为“标杆”的项目负责人需要开始反思自己“交出”的数据到底带来多少实际效果,是否以值得、以经得起法律推敲的方式将自己和客户的数据交还给外部数据服务商,数据治理和监管要求恐怕要带动一波很大的“回头潮”。
但数据交出去容易、拿回来可就没这么容易了,原因在于外部数据服务商很可能已将获得的数据作为其分析竞争力的一部分或者是支撑内容,如果突然撤走,则数据服务商可能需要进行较大的模型调整,而那些预定了数据服务的客户也不能接受中断服务的要求,因此数据所有者与外部数据服务商之间可能就需要通过“艰难”的协商过程重新划定数据的交付和使用关系。
与互联网早期一样,最初的用户面对扑面而来的门户网站、电子邮件和聊天工具绝大部分用户没有隐私和数据安全的“免疫力”,但随着围绕这些数据的生态系统越来越庞大,早期流出的隐私和商业数据安全就成为很多企业和个人多年无法摆脱的“原始错误”,而此后各方也会逐步关注这个问题,并逐步完善相关的安全措施。2013-2014年的“大数据”走的确实很快,以至于很多企业往往只看到了新技术的优势,而忽视了“按部就班”的传统信息化实施过程,甚至很多企业忽略了商业竞争者同样可能利用自己“交出”的数据了解自身的商业战略。
回顾很多IT热点技术的发展历史,几乎都会经历一段“野蛮生产”的过程,但毕竟不乱不治、不大乱也难有大治,因此2015年“大数据安全”不成为热点也难。文章来源:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10