大数据数据贩卖

1. 在大数据时代，数据拥有者的商业模式有哪些

在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。

大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。

B2B大数据交易所

国内外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。

2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。

咨询研究报告

国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。

各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。

数据挖掘云计算软件

云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。

业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理，能够区分私有和公有数据，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入，适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。

大数据咨询分析服务

机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示，大数据能使贵州农业节省60%的投入，同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。

政府决策咨询智库

党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。

近几年，一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立，中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心，没有了数据，智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下，智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。

研究认为，93%的行为是可以预测的，如果将事件数字化、公式化、模型化，其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循，事态的发展走向是极易被预测的。可见，大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。

自有平台大数据分析

随着大数据的价值被各行各业逐渐认可，拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据，并嵌入到企业内部的ERP系统信息流，由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业内部价值链增值的作用。

在分析1.0时代，数据仓库被视作分析的基础。2.0时代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。更多的企业将在其战略部门设置首席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。

大数据投资工具

证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯，行为经济学开始被主流经济学所接受，行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。

定向采购线上交易平台

数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础，国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越来越流行，但是对于数据这种虚拟商品而言，目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场，需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据，那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据，服装企业将可以开展精细化生产，以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下，如果有这样一个“大数据定向采购平台”，就像淘宝购物一样，可以发起买方需求，也可以推出卖方产品，通过这样的模式，外加第三方支付平台，“数据分析结论”这种商品就会悄然而生，这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应，但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全，大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证，建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。

非营利性数据征信评价机构

在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前，公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此，2009年2月28日通过的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民个人信息罪，非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售，诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。

虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据，但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗，主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此，建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的，将数据征信纳入企业及个人征信系统，作为全国征信系统的一部分，避免黑市交易变成市场的正常行为。

除了征信评价机构之外，未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局，纳入网络警察范畴，重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。

结语：

大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。市场经验表明，存在买卖就存在商品经济，具体哪种商业模式占主流将由市场决定。而最终的事实将证明，大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。

2. 央行紧急排查银行与大数据公司合作，涉及10家平台

昨日（10月24日）下午，有消息称，央行紧急调研要求银行填写是否与第三方数据公司开展合作。

排查内容涉及数据采集、信用欺诈、信用评分、风控建模方面，央行要求上报第三方数据公司的名字、股东背景、是否涉及爬虫。

有银行人士向消金时代证实了此消息，并称：“我们没有收到直接文件，虽然通知是人行发的，但是银监局直接电话通知我们的，时间是本周二。”

网络上流传的一份截图（上图）显示，各企业 征信 机构还被要求梳理是否与：同盾科技、魔蝎科技、新颜科技、集奥聚合、公信宝、白骑士、天机数据、立木征信、聚信立、51信用卡等10家公司有业务或股权投资关联。

各机构排查自身业务中是否存在违规爬虫行为，如存在上述情况，请立即上报，对于存在违规爬虫业务的要立即整改，不存在上述两种情况的，请出具加盖公章的书面承诺，并于10月24日前送至征信管理处。

不过，另有截图（下图）显示监管部门要求填表了解是否与上述除同盾科技以外9家公司有业务或股权投资关联。

河北地区银行人士向我们表示：“要求我们交的仅是文字说明，未涉及表格。”

根据了解，被点名的平台或许是各地方监管的附加要求。据消金时代核实，某中部地区银行收到的通知内包含同盾科技，某北方地区银行收到的通知则不包含同盾科技。

而上述10家平台，最近都不算太平。

9月6日，魔蝎科技被警方控制，高管被带走，服务瘫痪，新颜科技CEO黄向前被带走，聚信立被曝有警方进驻调查。

9月11日，公信宝被警方查封。

9月12日，集奥聚合深圳分公司有10多人被带走。财新等媒体报道称，集奥聚合北京办公室也被深圳警方带走多人，包括爬虫数据接入负责人和合同负责人。

中秋节期间，同盾科技子公司信川科技法人代表、总经理徐斐和旗下数聚魔盒总经理童保华被警方带走协助调查。财新等媒体报道称，10月3日，黑龙江警方从同盾科技北京办公室带走多位从事爬虫业务的子公司员工。

10月9日，有媒体曝出立木征信于7月18日被查，法人刘勤枫及大部分员工被警方带走。

白骑士、天机数据此前也均是市场上较为活跃的有爬虫服务的平台，此前已暂停爬虫服务。

而据财新报道，除配合调查外，包括新颜CEO黄向前、同盾科技的两位相关业务负责人徐斐和童保华已被检方批捕。

已进行多轮自查

一张统计表截图（下图）显示，合作情况排查仅上报金融机构与数据公司在个人信息方面的合作情况，不包括企业信息合作。从此条来看，排查意在个人信息保护。

由于大数据行业动荡，对风险向来敏感的金融行业，早已开始多轮自查。9月，中国互联网金融协会发出窗口指导，提示行业内机构应清查使用数据的来源是否合规。

城商行、农商行、消金公司等多家机构也暂停大数据风控合作业务。一家数据商人士表示，各机构要求数据商出具文件对是否涉及爬虫业务进行说明。

上周，北京银监局下发文件，规范金融机构和金融科技公司合作，严禁金融机构与以“大数据”为名窃取、滥用、非法买卖或泄露客户信息的企业开展合作。

10月22日，北京金融局窗口指导摸排区内所有大数据企业是否存在违规爬虫业务。

近期，央行也下发了《个人金融信息（数据）保护试行办法》（以下简称：《办法》）的征求意见稿。据媒体披露，《办法》中最严苛的一点是，除了依法设立的征信机构之外，未经人民银行批准，任何单位和个人不得从事个人金融信息的收集处理工作，以及对外提供 个人征信 业务。

《办法》规定，金融机构也可以通过外包服务开展业务，只是对外包服务的要求更高，金融机构要进行充分调研审查，评估外包服务公司的能力。

从前述排查来看，有业内人士认为，监管强调的是客户信息来源是否合规，而非否定金融机构与数据机构合作形式。也有人认为，在《办法》正式下达前，中小银行应该不敢再合作。

打击套路贷，影响自下而上

前年开始，全国开始对套路贷和扫黑除恶进行打击。今年4月，最高人民法院、最高人民检察院发布《关于办理实施“软暴力”的刑事案件若干问题的意见》，打击范围升级。

10月11日至12日，“全国扫黑除恶专项斗争第二次推进会”在陕西西安召开，对网贷涉黑严打的监管风暴持续强化。10月21日，两高两部正式发布 《放贷意见》 ，界定无牌发放年化36%以上 贷款 达一定条件的非法放贷以非法经营罪处罚。

对套路贷、非法放贷的监管日益趋严。而很多大数据风控公司与“714高炮”等现金贷平台合作密切，甚至有公司亲自下场放贷，据财新报道，被查大数据公司均由于714高炮涉及的 催收 引发命案有关，公安对大数据公司是有针对性的介入。

网络现金贷暴力催收，引发数据行业动荡，有持牌机构人士称：“最近的数据公司被抓，导致贷款业务风控模型可控程度急速下降。”风波影响可谓“自下而上”。

除了涉及现金贷问题，不少使用爬虫技术的大数据风控公司本身就有致命缺陷。

对大数据风控服务商的强监管风暴，让“爬虫”一词常登热点，爬虫技术中立也被业内反复强调。

一般来说，大数据风控行业的数据来源分几种，数据源接入、机构 共享 及爬虫。其中，爬虫来的数据更为客观和数量庞大，在数据积累初期作用很大，但也常常采用笼统授权的方式爬取用户的非公开个人信息。

有业内人士向消金时代表示：“爬虫干的是脏活累活，市场过度竞争导致无利可图，性价比低，所以企业只能把盈利点放在爬虫以外的地方。聚信立、公信宝、魔蝎科技等数据公司都在做的事情就是把爬虫数据入库，如果仅输出评分倒也不至于引发强烈后果，但很多都把通话记录卖给催收，个人基本信息卖给营销公司等，涉嫌贩卖个人数据等问题。”

根据2017年6月施行的《最高人民法院、最高人民检察院关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》，（一）出售或者提供行踪轨迹信息，被他人用于犯罪的；（二）知道或者应当知道他人利用公民个人信息实施犯罪，向其出售或者提供的；（三）非法获取、出售或者提供行踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息五十条以上的；（四）非法获取、出售或者提供住宿信息、通信记录、健康生理信息、交易信息等其他可能影响人身、财产安全的公民个人信息五百条以上的；（五）非法获取、出售或者提供第三项、第四项规定以外的公民个人信息五千条以上的；（六）数量未达到第三项至第五项规定标准，但是按相应比例合计达到有关数量标准的等条件达到任一条，应当认定为刑法第二百五十三条之一规定的“情节严重”。

但是同时，上周北京银监局下发的文件也肯定了大数据技术的价值，“充分运用大数据技术，加大风险监测和预警力度”。

在数据治理体系逐渐完善的背景下，大数据在金融行业的应用仍有无限前景。

3. 《个人信息保护法》通过，数据安全大于天

为什么数据安全关乎每个人？

李彦宏曾经讲过“中国人更愿意用隐私换便利”，引发了大规模网络舆论反对批评。直接谈权利的时候大家都很敏感，但是在互联网上未必就分的很清了。

至于为什么，我觉得有以下几方面原因：

第一，大部分人对互联网技术陌生，甚至包括部分互联网从业者，他们不了解新技术基本情况，营销往往以高 科技 便捷之名，默认或要求你开启定位读取通讯录、手机号身份证号等，损失不一定看得到但方便却是就在眼前。

第二，各种使用协议隐私协议含有“霸王条款” ，要了手机号之后还要身份证号完成实名认证（ 游戏 类金融类公共服务类强制要求除外），勾选同意注册就推送各种广告，各种格式条款你只能“自愿接受”否则软件拒绝提供服务。当大家都一样的时候，质疑声音会越来越小时间久了甚至会觉得这是应该的。

第三，互联网数据泄露被滥用的危险 社会 讲的还不够。

我有一个在银行做风控的朋友跟我讲，现在数据泄露太多了，别说读取通讯录身份证住址等各类信息了，就单纯一个定位就可以把一个人用户画像推测的七七八八了，比如你上哪个小学，上哪个中学，上哪个大学，在哪家企业工作，在哪个圈层，都可以通过你以及你的同学、朋友、同事的定位来综合推断。如果定位数据被诈骗分子拿到，冒充熟人诈骗那就是轻易而举的事。

前互联网时代行业快速发展，从计算机行业的子类IT技术行业成长为约10亿网民占国民经济大头的前沿行业成长惊人但也伴随着野蛮生长的问题。当数据接入互联网那一刻你就在“裸奔”，这话虽然有些夸张但也说明数据泄露现象严重。

2017年3月，京东与腾讯的安全团队联手协助公安部破获的一起特大窃取贩卖公民个人信息案，其主要犯罪嫌疑人乃京东内部员工，盗取个人信息50亿条，通过各种方式在网络黑市贩卖。

商丘市睢阳区人民法院在裁判文书网，公开了一份刑事判决书，显示一名住在河南商丘市的本科毕业的大学生逯某自2019年11月起，对淘宝实施了长达八个月的数据爬取并盗走大量用户数据。在阿里巴巴注意到这一问题前，已经有超过11亿8千多万条用户信息泄露。

当然出现数据泄露不只是巨头，在互联网各相关行业都有。根据永安在线数据泄露监测平台统计，从2020年1月1日至今，共发生数据泄露事件21620起，涉及的行业包括金融、互联网、电商、教育等行业。

这里无意讨论哪家巨头数据没泄露哪家数据安全性高，在整个互联网上讨论谁的“功夫”好一点没有意义，重要的是安全的生态和规则建立。

我国在2017年6月发布了《中华人民共和国网络安全法》，2021年3月，《中华人民共和国个人信息保护法（草案）》提请全国人大常委会审议。2021年6月，《中华人民共和国数据安全法》全文发布。可以说互联网领域基础性的法律框架是有了。同时在地方也有 探索 今年6月7日《深圳数据条例》正式对外公布，明年1月1日正式施行是地方首部基础性综合性立法。

要论重视程度我们可能不输任何国家，2020年4月，数据被国家认定为继土地、劳动力、资本、技术之后的“第五生产要素”，并在企业数字化转型中发挥重要作用。所以数据的重要性怎么强调都不过分。

有些人可能会担心制定条文是挺好但能不能执行到位呢？这个问题数据安全法也已经充分考虑到了，为了避免空乏流于形式，数据安全法给政策做出了各种细分，同时对技术分化执行也有一定指导。

数据安全法指出到2021年，研制数据安全行业标准20项以上，初步建立电信和互联网行业数据安全标准体系，有效落实数据安全管理要求，基本满足行业数据安全保护需要，推动标准在重点领域中的应用。

到2023年，研制数据安全行业标准50项以上，健全完善电信和互联网行业数据安全标准体系，标准的技术水平、应用效果和国际化程度显著提高，有力支撑行业数据安全保护能力提升。

就算没遇到杀熟的情况，那么数据泄露的情况或许就是普遍的日常。当下各种APP、网页、小程序等，都会要求提供用户的个人位置、身份、手机号等不同信息。各家平台都在说会对数据脱敏处理，但是你在收到快递时接到客服电话时，往往是自己真实的信息完全暴露给了别人。个人数据安全处理不好，互联网就谈不上 健康 发展。

好在最近8月20日刚刚通过了《个人信息保护法》，明确了将在11月1日正式施行。《个人信息保护法》对个人信息处理原则做了详细规定，比如法律基础、个人信息处理原则、个人信息存储期限、以及对敏感个人信息范围、敏感个人信息处理要求等。

具体来看有些点还是很有针对性和现实意义，例如不应以欺诈、诱导的方式收集个人信息、不应隐瞒产品或服务所具有的收集个人信息的功能，自动采集个人信息应是实现产品或服务功能业务的最低频率。如此便对收集情况有了大概了解，也可以有针对性的取消删除。

以往注册APP的时候都是首次勾选“告知通知书”便终生被授权，也就意味着我们不能撤回之前野蛮时期的任性授权便被默认为合法，这对用户权利是巨大的侵害。

《个人信息保护法》中专门对这个问题做出了新的要求，同意应由个人在充分知情的前提下自愿、明确作出，且可以被便捷地撤回。不得以个人不同意或撤回同意为由，拒绝提供产品或服务。

《个人信息保护法》针对敏感个人信息如生物信息、医疗 健康 信息、金融账户信息等，均设有特别的法律法规针对性规定，对于企业来说应该区别个人信息敏感类型，制定企业内部分类分级标准，并采取相应更高水平的技术措施予以保护。

但是并不是没有办法，制度层面难以协调的就要考虑技术手段了。2019年，银监会、互联网金融风险专项整治等监管结构联合公安机关对“现金贷”数据源爬取进行了整肃，被誉为大数据风控行业史上最严的查处。有关部门意识到“明文数据”泄露的危害性和严重性。所以隐私计算几乎是当下数据互联互通的唯一技术解。隐私计算是面向隐私信息全周期保护的技术，通过对明文数据的加密，可以实现数据的“可用不可见”。

那么用了隐私计算会不会数据处理变慢影响企业效率了呢？据业内人士介绍隐私计算处理数据最慢是明文的3—5倍，最快是上百倍，未来一年左右行业还能再优化提升5—10倍。安全和效率的问题应该不用担心，但经济性适用性仍然需要 探索 。

在现实环境中，各家的数据分散性不同，数据交互标准不同，业务流程标准化也不同，各厂商底层架构和底层组件也不一样，这都是要多方参与协同合作的，应该尽可能做到安全发展标准先行。

安恒信息首席科学家刘博指出，一方面全球范围内，数据安全远没有达到技术的成熟期，乃至有大概80%的数据安全相关技术处于初级阶段；而对于中国来说，在数据安全技术方面仍存在诸多卡脖子难题待突破。

所以在一段时间内互联网行业仍然可能存在滥用数据、泄露数据、数据贩卖等问题，当然我们也不能完全把问题推给技术，也可以从经济学、 社会 学、 社会 伦理、 社会 数据安全意识教育等方面来适当补短板，在数据治理这个层面可以说是人人为我我为人人了。

受疫情影响以来，我国经济承受压力较大，好在“三新”经济仍在保持增长成绩亮眼。这里解释一下什么是“三新经济”，“三新”经济是以新产业、新业态、新商业模式为核心内容的经济活动的集合。

具体表现就是依托新兴技术和互联网信息技术开展的一系列经营活动。

据国家统计局7月6日发布数据显示，2020年我国“三新”经济增加值为16.9万亿元，比上年增长4.5%，比同期国内生产总值（GDP）现价增速高1.5个百分点；相当于GDP的比重为17.08%，比上年提高0.7个百分点。

“三新经济”跟互联网密不可分，如果没有数据安全一切将会是空中楼阁，可以说经济活动越频繁数据风险也会相应增加。2021年7月14日，在第二十届中国互联网大会数据安全论坛上，中国信息通信研究院安全所信息安全部主任魏薇表示，有研究机构统计，2020年全球数据泄露的数量超过过去15年的总和。这些数据安全的风险影响范围已经从个人、企业逐步辐射到产业甚至是国家，数据安全风险隐患非常突出。

数据安全是新时代的新问题也是新机遇，数据互联互通是大方向，如果处理的好各生产要素之间的潜力将会被无限激发，同时效率也会大大提升。无论是大数据还是云计算都是建立在数据安全基础之上的，于我们个人而言保护个人数据安全，就是在守护自己的财富保障个人安全。

参考资料：

4. 如何看待大数据时代让我们变得更透明

大数据时代的浪潮已经覆盖我们老百姓所能想象到的领域了，大数据给我们带来了许多便利。云购物，手机付款，喜好推送都依赖于大数据。但是同时，我们的隐私也在我们不知不觉中泄露，大数据时代让我们变得更透明了。

结语：

大数据时代确实让我们变得更加透明，我们甚至不知道我们的隐私什么时候被泄露出去的。这个问题我们无需太过害怕，但更不能被我们忽视，无论是我们个人还是社会。

5. “超星学习通”被曝用户数据被公开售卖，这说明了什么现象

2022年6月21日，“超星学习通”被曝出用户数据被明码标价的售卖。这说明了超星学习通平台，对于数据库的加密技术尚未全面完善，同时也存在着用户可能被盗取信息的安全隐患。在如今互联网时代下，很多应用软件都会要求一些个人身份信息的权限来确认用户身份。然而在此过程中，也存在着许多用户信息泄露的问题。

此次“超星学习通“被爆用户数据被公开售卖时间也给广大用户提了个醒，小编提醒大家在非必要时一定不要透露自己的真实信息，谨防被非法分子盗取信息造成不良影响。同时也可以给手机、电脑安装防病毒软件，不随意打开陌生地址链接，不做被盗去数据和信息的网络透明人。

6. 大数据时代的隐私现状

数据，已经是最重要的生产要素之一。

自2008年“大数据”概念被提出以来，这项技术快速对各行业进行“颠覆”。但数据在赋能行业、改变生活的同时，也频频引发乱象：大数据杀熟、隐私侵犯、数据黑产等问题考验着各国政府管理者，更影响了大数据产业的发展。

前一段时间，美国知名社交媒体平台脸书（Facebook）用户数据遭泄露，3天内曝光了5.33亿用户个人数据，其中涉106个国家和地区，泄露的信息包括用户在脸书的账户名、位置、生日以及电子邮件地址等，非常的详细。其中还包括不少知名人士和公众人物。

也许很多人对数据给我们造成的影响，并没有明显的感知，我们先用一些事例来说明数据带来的或大或小的影响。

2013年，电商开始根据用户的收藏夹、购物种类、搜索记录、浏览记录、相似推荐等数据，为每一位消费者量身定制自己的购物清单。这一年，余额宝横空出世，基于淘宝和支付宝的数据平台，余额宝可以及时把握申购、赎回变动信息，同时还可以利用 历史 数据把握客户的行为规律。不到半年时间，余额宝规模超1000亿、用户近3000万，相当于当年国内全部78只货币基金总规模的近20%。互联网与大数据结合的威慑力，让传统银行侧目。

2015年，基于大数据的个性化推荐第一次在双11中大放异彩：平台的跳失率首次达到个位数，用户只访问一个页面就离开的次数降到了一个 历史 新低，而个性化推荐系统引导的人数和人均引导页面数都是前一年的2 3倍。在交通、教育、医疗、智慧城市等领域，大数据也在快速渗透。

至此，人们对英国数据科学家及数学家克莱夫·哈姆比 (Clive Humby) 在2006年提出的口号“数据是新时代的石油”已经完全认可，在 科技 公司口中，它变成了另外一句表述：得数据者得天下。

数据大时代：得数据者得天下

英国皇家工程院院士郭毅可曾在节目中讲过一个故事：一家著名的制药公司，以上百万英镑的巨资，购买了一位罕见的癌症患者的数据。这家公司之所以愿意花这么多钱，是因为该患者患有6种癌症，他的数据在世界上几乎是独一无二的。

互联网巨头的数据之争

2017年6月，顺丰关闭丰巢自提柜和淘宝平台物流数据信息回传，阿里巴巴旗下物流平台菜鸟与顺丰在网络上隔空“掐架”，显现的是两者在客户数据信息控制权的深度较量；两个月后，华为Magic手机在尝试人工智能应用中，想调用微信数据时遭遇腾讯拒绝，进而引发纠纷。企业之间的竞争，变成了对“数据”的竞争。

被诟病无数的“大数据杀熟”

2018年，一些经常出差的网友发现，在携程预订机票或酒店时，同一件商品或者同一项服务，平台显示给老用户的价格要高于新用户。随后，携程被爆出利用大数据“杀熟”。随后携程回应，内部调查中未发现对使用同一账号，不同手机预定同酒店、同房型进行差别定价。

但对“大数据杀熟”的质疑不仅没有就此打住，反而波及到互联网打车、电商、外卖等领域，几乎成了互联网行业的“潜规则”。其背后的“推动力”则源于互联网平台的盈利压力——为了填平早期烧钱带来的巨额亏损，只能不断提价，而老用户对平台的粘性比新用户高，因此相对更能承受更高的价格。

个人隐私和“数据启蒙运动”

最早注册各种APP的那一批人，根本不会想到这些APP会背叛他们、贩卖他们个人隐私。因为互联网时代是免费的、是公开的、是尝鲜者的乐园。互联网时代也是快节奏的，它可以迅速淘汰掉弱者，迅速推翻前一个巨头。

在这些互联网公司咿呀学语的时候，都是懵懂无知的理想主义者：扎克伯格并不想在Facebook上放广告，拉里·佩奇只想做一个简单的网页搜索，杨致远想把雅虎变成一个互联网门户，陈士骏只想把 YouTube 变成人们分享小视频的广场。

Facebook、谷歌、雅虎，它们最早都不是广告公司，但都想不出更好的赚钱办法。于是创业者们发明了一种完美的模式——免费模式。用户注册免费，但个人数据会被网站追踪，用来推送广告。因为注册是免费的，所以Facebook、谷歌这样的公司用户量会出现暴增，可以迅速成为霸主。个人数据是无穷无尽的，只要认真挖掘，一定能卖个好价钱。

在免费模式里，你和我都不是这些APP的客户，而是这些APP的产品。我们的隐私数据会被他们提取、优化、处理，打包卖给出价最高的广告商。可用户的增长如果达到了饱和怎么办？那就从已有的用户身上挖掘更多的数据，用更高级的工具做出更细致的分析，卖给更多的广告商。

2018年，360创始人周鸿祎推崇“免费模式”，360快视频盗取了B站大量账号和视频，可以说是把“免费模式”做到了极致。互联网公司像从奶牛身上挤奶一样，从用户身上“挤”数据。

然后数据工程师用 Kafka、Storm、Hadoop、Spark 这些外行人根本没听说过的工具，仔细地把用户数据整理归类，然后给广告商端出来。一个谷歌的前部门经理曾说过，谷歌的核心竞争力不是搜索或者安卓，也不是地图或者日历，它的竞争力是能把用户数据变成钱。“把用户数据变成钱”，这才是免费模式的背后逻辑。

可随着Facebook隐私丑闻的爆发，人们越来越意识到，泄露个人网络隐私是危险的。这种个人隐私的觉醒，会带来一场“数据启蒙运动”，加上数字经济的崛起及在GDP中的占比越来越举足轻重。

这都推动着各国数据隐私立法，数据也不在仅仅是互联网企业争夺的对象，它已经上升到国家战略的层面上。数据安全已经是国家安全的一部分。

一场全球性的数据立法竞赛

世界上较早对数据立法的是欧盟。2018年5月25日，欧盟《通用数据保护条例》 （简称GDPR） 在成员国内正式生效实施。

该条例的适用范围极为广泛，比如：用户自己的数据，必须可以随时被自己查看、修改、删除、下载；任何公司，必须在收集用户数据之前，让用户签一个协议；收集16岁以下儿童数据，必须经过家长同意。 简言之，就是用户的数据，控制权必须要在用户手中。

其实，GDPR是欧盟2016年就已经颁布的隐私法，但他们给辖区内各大互联网公司两年的准备时间，直到2018年5月25日才开始执行。从执行日起，如果发现任何公司违反，要么罚2000欧元，要么是该违规公司4%的营业额，哪个罚得多交哪个。

在GDPR生效的第一天，Facebook和谷歌就被告了，理由是强迫用户同意共享个人数据。2019年1月，法国以谷歌违反欧盟GDPR隐私法为由，对谷歌处以5000万欧元 （约5700万美元） 的罚款。

大洋彼岸的美国也未闲着。2018年6月28日，美国加利福尼亚州颁布了《2018年加州消费者隐私法案》 （简称CCPA） ，对消费者隐私权和数据安全进行保护。CCPA被认为是美国国内最严格的隐私立法，于2020年1月1日生效。

此外，新加坡颁布并实施了《个人资料保护条例》，印度也公布《2019年个人数据保护法》草案。

全球性立法冲动的背后，是大家都逐渐意识到：谁如果在立法上落后一步，谁就将在数字时代处于被动态势。

尽管我国早在2017年就实施了《网络安全法》，但在数据领域并没有一部专属的法律规范。到了2018年9月，全国人大常委会公布了《中华人民共和国数据安全法》立法规划。 2021年6月10日，《中华人民共和国数据安全法》正式出炉，并将于2021年9月1日起实施，至此，中国也有了第一部针对数据安全的法律。

法律对数据确权的同时，还需要有操作层面的技术支撑。目前建立个人数据账户已经没有技术难度，一个可能的设想是，给个人配套一种类似身份证系统的个人数据授权账户系统。有这样一套系统，就可以使个人对数据授权，进而拥有对个人数据的主动权。

7. 大数据公司通过什么赚钱

根据个人理解，大数据公司赚钱分为三个等级

1. 直接出售数据： 包括脱敏的各种交易、回操作、用户信息；互联网抓答取的公开信息
2. 对数据进行结构化分析后出售： 各种舆情监测，广告投放，传播分析等
3. 根据批量结构化后信息数据进行建模： 用于个性化推荐，走势预测等

中介公司大概能做第一个级别的吧。

当然，后面还有人工智能，只是目前依靠这个赚钱的公司还没看到。

8. 大数据时代个人信息保护真的失控了吗

在这个时代，个人信息变得愈发“透明”，随之而来的是个人信息泄露风险，时刻挑动着我们的神经。非法泄露个人信息，虽经有关部门重拳整治，仍然屡禁不止，时有发生。

真的没有办法防止了吗？恐怕非一朝一夕之功，还是需要整个社会重视起来。个人也应该重视自己的隐私，不要觉得自己的信息没有价值，一轮轮地推销电话，垃圾短信“轰炸”，也会严重侵犯了生活中的安宁。