京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据偷了你隐私你知道吗_数据分析师
最近,关于数据与信息安全的新闻一条接着一条:
4月2日,马云旗下的公司拟收购恒生电子,据说收购方看重的不仅是恒生的金融电子平台,更有恒生的后台数据资料,因为据此分析金融客户的交易行为,成就阿里金融大数据梦想。
5月28日,媒体报道称,我国政府正在推动国内银行放弃使用IBM高端服务器,此前已经将Windows 8系统列入政府采购黑名单,并要求国有企业切断与美国咨询公司的业务往来。
6月6日,中信证券医药行业首席分析师张明芳在其微信群发布了丽珠集团即将公布股权激励方案的消息。消息一出,众多基金经理纷纷退群并截屏转发,一些投资者甚至不惜追高买入。
而在个人隐私方面,日前网上流传了一个关于买比萨的段子: 一个客户打电话订购比萨,客服人员马上报出了他的所有电话和家庭住址,推荐了他适合的口味,报出他最近去图书馆借过什么书,信用卡已经被刷爆,了解他房贷还款金额,知道他丈母娘刚动过心脏搭桥手术,甚至还准确定位出他正在离比萨店20分钟路程的地方骑着一辆摩托车……
段子虽然有点夸张,但在这个时代,信息安全却是我们不得不面对的一个问题。尤其是个人隐私的问题,正越来越困扰我们身边的很多人。
每当我们上网、使用手机或者信用卡,我们的浏览偏好、采购和行为都会被记录和追踪。或者,在我们根本没有意识到的时候,智能设备便处于联网之中,相关数据被悄然发送到第三方。
于是,我们的邮箱里塞满了各种推销邮件,我们的手机里充斥着各类垃圾短信,我们的电话中夹杂着各色推销广告……甚至,我们一些基于私人爱好的搜索行为,会在大庭广众之下出现在令人难堪的大幅广告。更有甚的是,犯罪团伙通过关注和分析父母的微博、微信,组织了绑架孩子等恶性事件。在去年的3•15晚会上,央视用Cookies提出了互联网上隐私泄漏和侵犯的问题。
2012年底,《纽约时报》刊文宣称,“大数据时代”(Age of Big Data)已经来临。巴拉巴西在《爆发:大数据时代预见未来的新思维》中提出,93%的人类行为能够通过有效的数据分析而进行预测。在物联网、云计算、社交网络的催生下,互联网时时刻刻释放出海量数据。大数据是座金矿,背后隐藏着大量的经济与政治利益。而通过数据挖掘,人类所表现出的数据整合与控制力量远超以往。但大数据是把“双刃剑”,国家和企业因大数据获益的同时,个人隐私的保护却从此变得更加艰难。
对马云的收购行为,据说商务部正在进行反垄断调查;银行能否放弃IBM服务器可以商榷,但信息安全警钟已经敲响;中信证券的分析师因泄露内幕信息,目前正被停职调查。而我们,也到了不得不认真地思考个人隐私保护问题的时候了。
可以采取的措施有:
首先,明确立法。2012年全国人大常委会作出了关于加强网络信息保护的决定,但立法的缺失仍是我们目前存在的严重问题。要做好顶层设计,积极推动立法,建立个人隐私保护的法律法规和基本规则。尤其是,要通过立法,大幅度提高隐私泄露和侵犯的违法成本。
其次,加强监管。应建立大数据产品在个人信息和隐私安全方面的国家标准,明确个人信息和隐私具有财产属性,严格限制以营利为目的的企业,对个人隐私等信息进行商业化利用。通过加强政府监管,加大对侵害个人隐私行为的打击力度,。
再次,行业自律。大数据时代的个人隐私,构成现代商业服务和网络社会运行管理的基础。应积极提倡互联网公司、商业银行、保险公司等相关企业自重、自律,并制定行业标准或公约。特别是行业的龙头企业,要带头做“业界良心”。
最后,客户授权。客户是隐私信息的主人,对个人隐私拥有最终的决定权。在部署数据采集和分析行为时,应充分告知客户,让客户了解后果并做出选择。只有客户发起个性化需求时,才可以对客户信息进行调用,否则就视作侵犯隐私。
大数据带来了很多便利,影响决策,也改变了生活。但大数据分析和应用,有时候往往偏离了其精神实质。当下,世界杯足球赛正在巴西进行得如火如荼。如果我们可以通过大数据精确地分析出各场赛事的进球时间、比赛得分的话,那么竞猜结果、熬夜观看的乐趣还会有吗?人类不是机器,生活有时候并不需要十分精确,未知也是一种美好。
那么,什么是大数据精神?
很多人认为,“开放、分享”是大数据时代的主要精神。我以为,这是大数据本身所具有的特点,而不是大数据时代的精神。大数据并不只是指数据的采集与贩卖,更重要的是指通过对于客户信息和行为数据的分析、整理,帮助企业加深对于客户需求的认识和理解,从而通过精准营销、个性服务,挖掘和满足客户真实需求,改善和提升客户体验。只有尊重客户隐私并因此获得客户信任,大数据才能真正发挥作用,才能走得更远。从这个意义上讲,“尊重客户,改善体验”,才是大数据的精神实质。
所以,当马云津津乐道于分享他们所占有的海量信息时,当平安银行信誓旦旦要转化平安保险7000万客户时,当百度联手兴业银行虎视眈眈开发大数据时,我想应该问他们一句:你这么聪明,你的客户知道吗?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中,“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中,“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”,直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23