㈠ 如何平衡大数据行业发展与信息保护
如何平衡大数据行业发展与信息保护
随着全球范围内大数据产业的全面推进，公民隐私及个人信息保护问题日益凸显，传统个人信息保护框架在大数据时代遭遇严峻冲击，如何寻求个人信息的合理及有效保护成为各国普遍面临的难题。个人信息不仅承载着个人权益，也在很大程度上牵涉到商业机密、企业信誉、国家安全与信息主权，因此，应妥善协调产业发展与个人信息保护，积极探索顺应时代特征的新思路，构建安全、信任的大数据产业环境。
传统保护框架无法应对新业态发展
大数据时代，个人信息保护面临前所未有的新挑战。第一，随着移动互联网的普及和智能穿戴等物联网设备的应用，个人信息的收集日益密集和隐蔽；第二，多重来源的个人信息进行比对累积，能够形成完整的个人画像和实时追踪，使人们无处遁形；第三，大数据技术能通过特定算法从既有信息中挖掘出新结论，不仅增加敏感信息暴露的风险，还可能用于影响个人权益的决策，如评估个人信用状况等；第四，在数据开发价值的驱使下，个人信息的流转、交易形成链条，信息处理主体多元，传播方式纷繁复杂，对于个人权利行使及政府监管均构成严峻挑战。总之，大数据时代，个人信息的收集方式、使用目的及后果影响日趋失控，个人隐私及数据安全面临严峻威胁。
面对大数据时代的挑战，传统以“知情同意”为核心的个人信息保护框架日益捉襟见肘，在适用方面陷入全面困难。
第一，在个人信息定义方面，海量信息的收集比对大大提升信息识别个人的能力，个人信息边界日益模糊，匿名化操作困难；第二，在目的限定原则方面，信息比对及二次利用是大数据价值开发的核心，个人信息超出原初目的的利用在大数据环境下成为常态，传统目的限定原则被不断突破；第三，在用户同意与用户控制方面，个人信息收集的隐蔽性及流转的复杂性超出预先告知及用户的理解能力，用户往往除点击同意外并无其他选择，用户控制难以行使，权利实质被架空；第四，在多方主体责任认定方面，多元主体尤其是第三方信息中介的力量异军突起，在传统架构中难以寻求有效的适用规定，造成其责任界定不清与监管空白；第五，在信息跨境流通方面，各国间个人信息保护法律制度存在显著差异，对个人信息的跨境自由流通构成严重阻碍。
传统框架陷于全面困境的根本原因在于，它已脱节于大数据时代的个人信息生态系统及流转方式，无法适应新业态的发展需求，因而需要及时转变观念，在新的背景下重新审视个人信息保护的规则及秩序，构建平衡产业发展与个人信息保护的新思路。
加强对使用环节的监管
面对传统框架的困境，国际上诸多机构及学者进行了反思与建议，欧盟诸国、日本纷纷对既有立法进行重新审视和修订，美国更是发布《消费者隐私权利法案》草案，跳出了传统框架，构建大数据时代的新思路。结合国际机构、学者建议以及新兴立法的规定与趋势，将顺应大数据时代的个人信息保护新思路梳理如下：
——在个人信息定义方面，突破个人信息定义的路径依赖，重视对使用环节的监管
传统框架以个人信息定义作为法律适用的前提与边界，然而在大数据时代需要扭转思路。首先，突破对个人信息定义的路径依赖。大数据时代个人信息的边界日益模糊，传统意义上的非个人信息通过关联比对也可能识别出个人，如美国众多机构及学者指出，大数据环境下已不存在绝对意义的非个人信息，与此同时，信息的性质是动态的，无法脱离具体场景进行抽象界定。因此，探究个人信息精准定义的传统思路已不合时宜，以“不构成个人信息”作为排除法律适用的理由也不再充分。
其次，重视个人信息使用环节的监管。世界经济论坛等机构及诸多学者均强调，大数据环境下的隐私风险并非产生于个人信息收集之初，而是在于具体的使用环节，即同一笔信息因使用场景不同带来的后果也有所差异。因此，应将重心由个人信息收集阶段向使用阶段转移，侧重对后端使用环节的监管，适度放宽个人信息定义及前端收集环节的限制。
——在目的限定原则方面，尊重用户合理预期，变目的限定为风险限定
目的限定原则是个人信息保护的核心原则，针对其在新业态中的适用困境，新思路加以重新解读。首先，以用户合理预期为中心，重构个人信息保护边界。世界经济论坛研究报告指出，个人信息保护即确保个人信息的合理利用，是否构成合理利用取决于用户自身是否接受，即用户对其个人信息的收集利用是否有合理预期。因此，大数据时代，对法定目的的僵化遵循已不合时宜，应以用户主观预期为核心重构个人信息保护的合理边界。
其次，以隐私风险为导向，变目的限定为风险限定。个人信息保护的目标是合理控制隐私风险，即个人信息的处理给用户带来精神压力、差别待遇及人身财产损害的可能性。个人信息利用尤其是二次利用是否合理，并非取决于是否符合原初目的，而关键在于新目的能否引发不合理的风险。大数据环境下，应将“目的限定”原则重新解读为“风险限定”原则，美国《消费者隐私权利法案》草案及欧盟数据保护改革草案均新增了隐私风险评估的义务，规定企业应合理控制隐私风险。
——在用户同意与用户控制方面，提升用户同意的针对性，运用隐私设计增强透明度
针对用户同意及用户控制难以行使的困境，新思路主要从以下两方面加以改进。首先，规定个人信息使用在相应场景中合理时无需用户同意。传统架构过度依赖用户同意作为个人信息使用的授权，美国《消费者隐私权利法案》草案做出里程碑式改革，以“相应场景中合理”为标准取代用户同意，在不合理时方需要用户做出选择，提升用户同意与控制的针对性，同时减轻企业与用户负担。
其次，增强个人信息处理各环节的透明度。美国白宫题为《大数据：抓住机遇，坚守价值》的报告指出，良好的透明度能够增进用户参与，延伸用户控制，是大数据时代隐私保护的核心手段。加拿大隐私保护官员率先提出隐私设计的理念，将隐私理念植入技术架构设计，帮助提升透明度及用户体验。
——在多方主体责任认定方面，突出信息中介的独立地位，将隐私风险评估工具纳入统一体系
大数据时代，以“数据堂”为代表的大批信息中介服务商异军突起，成为个人信息生态链的关键一环，然而在传统框架中存在监管真空的困境，新思路从两方面加以应对。首先，突出信息中介独立的法律地位。如美国FTC报告指出，应赋予信息中介独立的法律地位以加强监管。美国议员已提交《信息中介责任与透明度法案》草案，针对第三方中介做出专门性立法，明确其法律责任。
其次，运用隐私影响评估的工具。隐私影响评估是当前国际通用的工具，通过此普适性的工具，能够将第一方信息收集者和第三方中介统一纳入通用的评估体系，根据个人信息处理行为引发的风险等级确立相应的保护义务，构建大数据环境下多元主体的新秩序。
——在信息跨境流通方面，以场景理念构建统一框架，推动国际执法协作与构建流通框架
针对各国法制的差异为信息跨境流通造成的障碍，新思路从三方面提出方案。首先，运用场景理念推动国际通用框架的构建。美国FTC报告指出，通过将影响用户接受度的场景分解为各要素，尊重国际共通的因素，调节地区性差异因素，使全球通用的个人信息保护框架的构建成为可能。
其次，推动国际执法协作与构建流通框架。各国间的执法协作和框架协议是规范跨境流通的必由之路。近日欧美数据传输安全港协议的充分性决定被判无效，美欧计划加紧谈判促进双方执法协作，推动“安全港2.0”方案早日出台。
最后，强化企业作为主体的责任。加拿大个人隐私权保护委员会等机构强调了以“组织机构”为核心的理念，即增强企业作为数据跨境流通主体的责任意识，加强对企业层面的监管，提升行业自律水平。
㈡ 大数据给银行业、保险业、证券业、征信业分别带来了哪些大变革
去给银行业保险也挣钱也真心也分别带来了非常大的变化这些业务都根据咱数据来发展他不来的。
㈢ 数据之巅读后感
细细品味一本名著后，大家心中一定是萌生了不少心得，此时需要认真思考读后感如何写了哦。你想好怎么写读后感了吗？以下是我帮大家整理的数据之巅读后感范文，仅供参考，大家一起来看看吧。
大数据，一个近年来的流行词汇，随着互联网信息技术的普及开始深入人心，又随着互联网对各类行业各种关系的颠覆和变革开始广泛普及。当越来越多的人开始对大数据无比推崇的时候，其实只是跟着趋势而已。这时候，如果能跳出来，看看这种趋势的源头和足迹，或许更容易找出一些能够指导未来的价值。在如今这个数据浪潮之中，《数据之巅》就提供了这么一个别样的视角。
要了解大数据，先得认清数据；要认清数据，先得看清数据的作用和价值。这方面，建国不过二百余年但已然是超级大国的美国无疑是最好的标本。都说美国的文明是建立在印刷术的基础上，这其实就是数据文化的基础——信息可以通过便捷的纸张与文字组合，实现一种虚拟化和抽象化，而这种抽象化很快就得到了广泛的信任。这是最早为数据创造价值准备的基础。在此之上，美国建国的先贤们考虑到了权力的分配、社会的发展等各项因素，建立了民主、共和相互制约的执政体系。事实上，所有的美好都是限制之后的产物，自由、民主和平等这人类的三大追求之间就是相互制约的关系。那么，该怎么进行有效的制约？如何让大家都能接纳？这时候，最能代表客观现实的数据就出现了。
《数据之巅》的第一部分就是这样展开的，从各种历史事件中数据的作用以及人们对数据的态度、反应、应用方式，勾勒出了数据文化的成长和成熟。解决权力分配的问题、决定改变历史的战争、制定从战略到战术的安排、考虑政治的计算以及商业层面上的利用；从搜集、统计、筛选、量化、抽样的方式方法演变到了解、安排、预测、准备、发掘、规范的效果体现，经历的历史似乎并不长，但造就的变革尤其精彩。数据其实一直都在，只在于人们是否需要它、重视它、愿意聆听它的意见……而人们往往也都在遇到了问题难以决断的时候才会想到数据这个伙伴，这也是为什么在第一部分的结尾中日本崛起的思考——二战后空前繁荣的美国工业因为遇上了供不应求的状态，自然走上了粗放型路径，冷落了相应的数据应用，而战败的日本正因为深陷困境，在快速汲取先进知识的同时也迅速接纳了数据文化，通过数据抽样的方式快速提升了质量……日本的崛起可以看作穷则思变的例子，但变革中数据的作用尤其明显。数据的优化作用由此可见一斑，书中更有很多案例，但要参透这一点，先得认识到数据的重要性才行，这可以算作是数据文化的入门吧！
可以说现实中的一切都是越用越少的，但看似虚拟的数据却越用越多。所谓大数据时代，背景正是高度发展科技能让更多的数据得以留存，这种留存和挖掘完全由机器实施，由此得到的结果也是叹为观止的。如果说科技的发展趋势已经越来越超乎我们的想象，那总有一些规律或者原则可以抓住——比如数据。书中第二部分的大数据崛起便将重点放到了当下，由此展望未来的可能性。诚然，大数据是被技术发展所推动的，但更是被重视数据的人们所推动的。
技术降低了数据获取、积累的成本，增加了计算的可能和利用的空间，但这只是一个表象。深层次需要在意的则是数据的开放，只有数据开放才有多元的整合，这需要由人来推动，而推动者必须有多元认知的思维方式、开放的心态——这是数据文化中尤为重要的一部分。如果之前我们认为智慧是属于人的，那么未来这个词将更多的形容一些别的体系，比如“智慧城市”。其实人的'智慧依靠的是学习、理解和经验，那么机器的学习靠的就是数据，还有那些我们为其规划的应用方式和我们的需要。如何确定我们的规划和需求？靠数据，更得靠能够深入人心的数据文化！
正如作者提到中国社会要将“大数据”这个科技符号转变为文化符号，因为只有文化才能真正驱动人们的成长和发展，科技只是手段而已。只有建立了数据文化，愿意尊重数据、善于整合数据、敢于发掘数据中的异动……才能正真利用好大数据。数据文化是尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的文化，这种文化将是发展最重要的动力，更是最好的参考。从《数据之巅》中，隐约可以看到一条隐约的轨迹，通向未知的远方却一直步步为营，这便是数据，来自于人而胜于人。
歌德把历史称为“上帝的神秘作坊”。在徐子沛先生新作《数据之巅》的精彩演绎下，关于数据文化如何形成、数据治国理念如何深入人心的历史画卷徐徐展开，令我们再次饱览古今中外因数据成就的神奇瞬间，领略统计文史的山风水韵和数据文化的悠远回音。康德说，数字是重要的透视方式。此言不虚。
子沛先生一如既往把中国作为本书的重心和出发点。从中国历史上的吉光片羽到第一次现代意义上的人口普查，从中国数据可视化先驱人物陈正祥的执着努力到民族复兴能否量化的中国话题，这些元素无疑令中国读者感到亲切和温暖。遗憾的是，在悠久的中华文明史上，这样的“统计事件”不仅凤毛麟角，亦未能带动整个民族和社会形成用数据说话、以数据治事的风尚。即使今天，我们依然面对这样一个不容回避的事实：统计数据虽然证明了中国已经成为世界第二大经济体，在数据使用上，特别是大数据的收集、分析、应用的手段、意识、水平和能力方面，我们与美国、欧洲，甚至同处亚洲的日本，仍有不小差距。作为统计人，在享受本书呈现的统计和数据文化盛宴时，无疑更平添了一份独有的清醒与忧思。
中国需要进一步营造数据文化氛围。美国的历史，就是一部“善用数据”的历史。说数据成就了共和政治、数据终结了南方的奴隶制度，尚属见仁见智。“布兰代斯诉讼方法”及后来的汉德公式，公共预算制度的普及，统计学理论方法用于公共政策的制定，以及成本效益分析方法在美国政府的推行等，实实在在证明了数据在保障公平正义、促进进步发展、增进自由和理性方面的决定性支撑作用，体现了数据治国的基本理念。党的十八大把实现国家治理体系和治理能力的现代化作为新的奋斗目标，更加迫切需要大力弘扬建立在数据基础上的科学与理性，需要建树“尊重事实、强调精确、推崇理性和逻辑的数据文化”，需要进一步营造善用数据的社会氛围，使注重数据、使用数据真正成为一种习惯和风尚。
中国统计人要做大数据的先行者和引领者。在统计的“纯真年代”，政府统计是权威一般的存在，是统计生产的当然主导者。大数据时代，海量的网络化电子化信息使每一个人、每一个单位都可能成为信息的生产发布主体，政府统计包打天下的格局正在被打破。我们当然可以通过法律手段来“宣示主权”，但我相信大多数统计人凭着专业精神、职业尊严，将不屑于采取这么“简单而直率”的方法，而更愿意像一名“骑士”一样为荣誉而战。作为统计数据的生产者、发布者和使用者，没有人比我们更了解大数据的意义、价值和力量。“用大数据打造统计基础数据‘第二轨’”，深刻阐明了国家统计局应用大数据的战略思想和战略思维。目前，国家统计局已经与17家企业签订利用大数据战略合作框架协议，在贸易统计、价格统计、交通运输统计、农业统计等多个领域取得重要进展。我们不仅要直接应用大数据，还要在推动数据开放和共享、建立和统一相关应用标准，实施国家大数据创新驱动战略等方面，发挥应有作用。
中国统计人还要成为数据文化的倡导者和传播者。在宣传统计工作、弘扬数据文化方面，统计人有着天然的优势和便利。家喻户晓的GDP、CPI、PPI、PMI等统计拳头产品，大型的经济普查、人口普查、一套表联网直报等重要统计事件，为宣传统计、传播数据文化发挥了重要而积极的作用。我们还可以做得更好，也有理由做得更好。中国统计也要创建类似美国普查局的LEHD—工作单位和家庭住址的纵向动态系统，当超级飓风“桑迪”来袭，该系统大显神通，成功帮助纽约市政府组织救灾，并迅速对灾害影响作出准确评估。这样的统计“明星”产品，能够使人们更加信赖数据、依靠数据，推动数据融入政府管理、商业运营和社会治理以及人们的日常生活。
近年来，国家统计局在统计文化宣传方面做了大量工作，精心打造了统计网站、中国统计开放日、统计微讯微信等一系列新的统计宣传平台，政府统计的形象和公信力不断提升。今后更要以启沃公众数据意识为己任，以记录中华民族复兴的伟大进程为使命，从更大的视野，以更宏大的叙事，讲述中国的统计故事，书写中国的统计历史，把数据文化理念播撒得更广、更深、更远。
尼采在《查拉图斯特拉如是说》中有这样一句话：在有力量的地方，数字这位女主人就会生成，她更有力量。数据不仅代表“真正的事实”，还蕴藏着事物的发展规律。随着大数据时代的到来，数据资源及其开发利用正逐渐成为决定和影响各国核心竞争力的关键因素。中国不仅要做数据大国，更要成为数据强国。
我们这代统计人注定无法甘于淡泊和平凡，唯有顺应时代要求，以更先进的理念、更开放的姿态、更高超的技术积极拥抱大数据，广泛应用大数据，生产出更多更具竞争力的统计产品，才能在智能时代、智慧城市建设以及实现国家治理现代化的进程中，续写政府统计新的辉煌。
最近我读了涂子沛先生的《数据之巅》这本书，我深深的被作者的思考的深度和数据的力量所震撼。全书从数据角度出发，以美国政府历史以来“依数治国”的成功经验来阐释数据带给社会带来的挑战与变革。
进入21世纪第二个十年以来，随着互联网信息技术的普及与广泛应用，大数据时代正式到来。时代的变革意味着新的发展机遇与挑战，要想在数据浪潮当中立于不败之地，这就需要我们在精确的掌握数据之后，通过数据的创新来创造未来。
精确的掌握数据，需要从认识数据开始。简而言之，数据就是体现客观事实的表象，是客观性与抽象性有机结合的产物，容不得半点虚假。我们不能否认的是，所有的美好都是在限制之后的，而能够有效地进行限制，且又能够得到大家的一致认可客观现实，唯有那一张便捷的纸片上数据与文字的组合体，其实这就是数据文化的基础。数据创造价值准备的基础从侧面印证了中国的四大发明印刷术是西方国家文明的基础。
所谓的大数据时代就是在当下高度发展科技能让更多的数据得以保存。保存下来的数据是一种依据，更是一种工具。世间万物的发展都呈现各种各样的规律性，数量庞大且规律复杂，很难让我们掌握，但是一旦转换成数据保存之后，从数据的角度去分析规律变化的轨迹，能够很容易掌握并加以运用。而我作为基层执法工作者，运用数据进行执法，以控制数据达到预期管理预期，是这本书给予我最大的启发。
古代中国传统的执法者，是通过简单甚至带有粗暴的手段对执法对象进行强制管理，执法效果虽然容易操作，且直观，但是这是一种凌驾于规律之上，片面的追求短期效果的低级执法模式。进入新中国以来，尤其是改革开放以来，我国坚持依法治国，党的十八届四中全会更提出了全面推进依法治国的新常态，这是数据文化的有力体现，是我党在大数据时代下，一项重大举措。
我认为，大数据时代下运用数据进行执法，是执法能力现代化的利器。我从事交通执法这个职业已经数载，经历过从无到有，又逐渐的从有变成无。这个前后并不矛盾，从前的“无”是法律不健全，无章可循，有章难循状态。只能够自身党性约束和对事物客观理解进行执法，甚至有的时候片面的依靠上级，人类对事物的理解具有局限性，这难免会造成决策错误。
从无到有，是法律慢慢健全，法律的约束更加全面，但有的时候简单的照本宣科，眉毛胡子一把抓，也就成了教条主义。而从有到无，是一种利用客观的数据，以法律为准则，通过科学执法，将数据调整趋于合理。类似国家利用经济规律宏观调控国民经济，用一只看不见的“大手”将全国的经济发展形势引导至合理增长的区间。数据合理了，管理预期也就达到了。相对于我们有肉眼去观察，显得更为精确，且具很高的可信度。这样一来，对我们基层执法工作者带来的巨大的福利，我们从此以后再也不用担心对工作进展情况不了解而心急火燎了。
在大数据时代变革的今天，客观、精确、理性和逻辑的“数据文化”理念是推进国家治理体系和治理能力的现代化利器。大数据时代下的执法行为更是离不开数据，只有充分的利用数据化管理、数据化创新，才能在当前数据浪潮当中主动适应新常态，科学地实现新突破和新作为。
《数据之巅》读后感这是涂子沛先生关于大数据的第二本书，读了以后可以说是振聋发聩，醍醐灌顶。
第一本书本身就写得很棒了，其主要是从美国现代社会应用大数据成功解决的许多问题入手，说出了大数据的实际用处。而这本书抽丝剥茧从历史上美国对于数据的发展带给我们启迪。
1、数据分权
何为民主，何为共和，如何防范多数人的暴政？基于这个问题美国给出了参议院代表的共和与众议院代表的民主，权利与义务统一，即投票与纳税都按所代表的的人口来。
这里就诞生了对精确人口掌控的需求。基于这一点，逐渐养成了按数据说话的传统。并逐渐将单一的人口数量统计扩展到宗教，种族，性别，年龄。
2、数据引领改革
之前是北美大陆种植烟草亟需黑奴，美国解放后烟草行业败落。后来棉花兴起，死灰复燃。北方工业化也需要劳动力。黑人自由就发疯的言论源于统计上的失误，错误稀释原因因基数不同。一项战役向大海进军完全依靠准确数据抢掠补给。谢尔曼格兰特。背后的原因：维护美国的统一，（解放黑奴后其的生计太难），动员黑奴使其转败为胜。
3、数据推动技术
用数据研究社会，普通人的历史。统计学将研究粒度缩小到一个个人。加菲尔德将普查上升到了专业部门。迅速上升的统计内容，不断增加的人口给数据处理提出了挑战。于是技术创新制表机诞生了（数据处理），依靠这个IBM发展壮大，商业模式：只租不卖设备及服务。
4、数据争取权益
量化提高质量。经济发展带来劳资冲突，政治，道德失范。这时候为了改善工人生活又依靠数据兴起了数据分析法，成本收益分析法又在美国水利方面大显身手，继而福特车的风波也加速了成本收益分析法传播同时依靠数据公开使得企业不断提升产品质量，并将人的价值考虑进来。
5、抽样
运用抽样的方法降低数据处理的工作量，省时省力。盖洛普引领的总统预测，乱世佳人的精准预测，准确定位。把数据引入电影工业。质量管理大师戴明将统计方法引入质量管理领域，成就日本经济奇迹。
㈣ 大数据在企业中的应用
大数据在企业中的应用
2015年9月10日，首席数据官联盟成立仪式暨第一届首席数据官大会在北大召开，本次活动由中国新一代IT产业联盟和易观智库联合主办，中国新一代IT产业推进联盟技术分委会秘书长鲁四海发表演讲并参与对话讨论。本次对话环节由易观智慧院副院长葛涵涛主持，参与对话的嘉宾有北大电子政务研究院副院长杨明刚、壳牌中国CIO徐斌、华为大数据总监刘冬冬、北京瀚思安信科技有限公司联合创始人董昕。各位嘉宾从大数据在企业的应用、人才队伍建设等方面进行深入讨论，以下是对话实录：
葛涵涛：首先我想请大家做一下自我介绍。
刘冬冬：今年上半年开始代表华为做大数据生态圈的建设，我们这个生态圈是1+6的模式，华为提供公有云，大计算等服务，与数据挖掘，商业应用，数据可视化展示等合作伙伴，国内筛选200多家大数据公司，和比较核心的合作伙伴，开始了第一批，第二批，第三批的流程，第一批选择16家签约，第二批还有十几家，今年年底会完成初步50家的合作伙伴的合作。
徐斌：壳牌品牌是比较大的公司，壳牌中国业务比较大，壳牌中国在今年已经是121年了，1894年正式进入中国了，就没有离开。目前我们在中国的业务有上油的油气的开采，中油的炼化等业务。大数据在壳牌的应用历史比较悠久，我们开采油田的时候需要用海量的数据做分析，帮助我们在哪里打井更有效，如何保证制造环节更顺畅，更早的发现潜在的风险，这方面有比较多的应用。针对我们几百万的用户，也在做很多的和社交媒体的合作，掌握我们的客户，留住我们的客户，寻找新的商业机会。今天很高兴有机会和大家交流大数据，特别是我们传统行业如何使用大数据。
董昕：谢谢大家，我们是瀚思大数据安全，一个新的创业公司。大家想安全和大数据有什么关系？其实有非常深的关系，我们后面有机会再和大家讲。我们这个团队是2014年成立的，主要成员是来自于埃森哲、甲骨文等这些公司。我们致力于把大型企业云中心、互联网里面所有跟安全相关的，跟业务、应用安全相关的数据做统一大规模的存储、挖掘、学习和展现，帮助IT从业者，运维人员，甚至企业的领导层从数据终发现一些跟安全相关的东西。希望通过数据驱动整个行业，和整个企业实现由传统的基于防御的安全策略，转向主动智能的安全策略。我们成立一年多，我们公里56人，40多个人都是研发人员，数学科学家等跟数据相关的人员。非常高兴有机会和大家探讨比较新的行业。
杨明刚：非常感谢主办方的邀请，很多朋友可能了解电子政务，电子政务就是政府的信息化，还有所谓的智慧城市，还有数字城市。在过去一年多，一直做政府相关的信息化的应用，包括顶层设计。现在随着大数据概念的提出以后，应用和需求在过去一直存在，只是提升了一个水平。电子政务这块近两三年提上很重要的地位。电子商务对大数据的需求也是蛮多的，过去三四年，我们一直研究政务数据和商业大数据，非常高兴和大家探讨数据和首席数据官未来在整个企业决策和政策决策中的作用。
葛涵涛：我们的各位嘉宾对大数据，对数据资产进行了前期的描绘和支撑。我们都知道现在大数据产品和数据产品数据来源非常广，包括来自于智能设备，可穿戴设备，来自于金融，来自于终端设备。有了大量的数据，基于数据进行挖掘和分析，数据产品化以后，再将数据产品应用到业务中。但是这些数据产品安全性怎么样？针对数据安全和用户数据隐私与大数据是什么关系？
杨明刚：我先从价值方面跟大家分享一下。美国有一本书《数字化生存》目前这个社会，随着网络的发展，我们所有的网络，所也的社会的形态都可以用数据来表达，这个时候无论是政务数据，还是商业数据，还是个人数据都可以用来提供，或者给我们未来决策提供参考。无论是政府治理，还是企业的科学决策，或者个人未来合理的消费计划，都可以从数据中提取到相关的决策参考。所以这块，其实所有的数据，看似杂乱无章，各种非结构数据和结构化的数据，通过适当的方法处理，或者通过数学模型处理，能够给我们管理和决策带来新的支持或者更大的支持，这是我对整个目前数字这块所谓的资产，数据是可以增值的资产。
其实我们有了互联网以后，每个人在网络上，无论是购物，还是通过社交工具或者社会化媒体发表相关的看法或者思想等，我们在网络上留下了大量的数字的网络痕迹，其实提取这些痕迹，包括相关的特征，用一定的方法去分析，就可以找寻每个人或者相关的机构未来的表现。这个东西在这里面，有很多东西涉及到个人隐私，可能在这里买的房子，或者附近相关的消费，根据你的社会属性可以判断你未来的行为。从某种行为来说，会让我自己感觉很不舒服，但是这些信息是通过我们允许的放在网络上，只是相关的机构提取过来做一些加工，可能对个人的隐私或者个人尊严是一种挑战。随着国家立法的完善，我相信网络的隐私权保护会逐渐解决。
董昕：其实好恶夸张的说，我们在座的每一个人都不安全，在网络空间，无论是你产生的数据，还是你的痕迹，还是你的隐私，或多或少在自己的手机里，PC里，或者是服务器端，安全和隐私可能是永恒的话题，比较大，我就不展开讲了。从我们的角度来说，我们更关注的，从一个角度如何把核心的数据，核心的资产保值增值，安全隐私的问题。无论是大数据下面的数据隐私，数据安全，还是小数据的数据隐私和数据安全方法论是一样的。在管理制度上怎么进行保障？
过去谈论到数据安全，更多的时候是靠技术手段为主，所以才会出现各种各样的防火墙，加解密设备，数据防泄漏，防入侵。这些东西都有用，但是无法解决所有的问题。要不然也不会出现JP摩根信用卡数据泄漏等问题。我们需要拥抱新型的技术，新型的平台，通过技术本身解决安全问题。
另外一个国外很多报告中都写到了，设备本身控制数据资产不太现实，我假设所有的东西都是不安全的，把所有的东西都放一个安全体系，这是国际探讨的问题。我们怎么用新型技术保护数据安全，同时结合技术，如何使安全管理的流程和措施，能够在企业中获得更多的认识，从而解决这个问题。
葛涵涛：关于数据能力开放的问题，在之前大数据会议上，阿里集团代表上讲过，阿里的数据不开放，他们是不是有数据安全的考量。因为他们收购了高德等一系列的社交和位置的公司，掌握了用户全维度的数据，这是出于隐私保护，基于安全的数据开放，还是比较遥远的话题。刚才我们在CDO调研报告里面，在未来的数据业务和大数据技术方向上，在行业领域里面的发展是非常重要的，我想请刘冬冬和徐总分别谈谈，比如说大数据业务，还有数据资产等等相关的技术和服务，在你们相应的通讯和能源行业怎么与你们的业务结合落地的。
徐斌：像大数据的应用，在我们自己的传统行业会产生什么样的作用？我们自己内部把大数据的企业进行划分。从企业决策中大数据起了很多的作用，同行用爆破的方式采集信息，帮助我们判断出这个地方打一口井效率是不是高，因为每一口的井的成本是上百万的，提高10%的成功率是很可观的，这是决策支持。
第二个是运营优化，比如说油站地下油库存在非常大的隐患，汽油和柴油泄漏的时候，一对环境造成很大的风险，第二对地下水有影响，甚至产生爆炸。一旦发生这种情况，通过大数据技术能不能提前发现潜在的泄漏风险。通过对比站的分析，提前发现是否存在不适当的损耗的发生，从而发现风险。
第三个就是市场营销，在我们消费互联网层面谈了很多，我们怎么样找到客户的特性，延伸业务领域，包括业务合作。另外通过合作，找到我们潜在的客户。像今天的孙总，我们客户最典型的，对油品的质量要求比较高。我们从互联网找到这个维度，在电商上购买率很高的，经常谈到汽车的，这两个碰撞就能找到潜在客户。
第四个就是企业安全进行风险管控。能源行业是高危行业，包括油品配送过程中，配送的时候出现问题，可能出现爆炸的风险，包括成本的增加。因此我们在海外作业的时候，不能很好及时发现风险，可能造成重大的人身伤害，包括知识产权的保护，有跟多配方，这是很关键的，这个怎么防止黑客攻击。这个和董总有相关性，企业安全，人身的安全，包括信息安全。
第五是业务创新，第六是模式变革。这两个把我们传统的，我们通过卖汽油变成我们可能变成第三方汽车服务后市场。以后我们油品可能免费，免费的意义在于盈利模式通过后面衍生的新业务，就是羊毛出在猪身上狗来买单。这就是大数据在我们能源行业6方面的价值。
葛涵涛：我们原来做过石油远程管道安全监护。现在俄罗斯他们传输的油气管道，很多油气管道每隔多少公里就有检查油压、温度，还有油管表面的状况，加入了很多传感器，获取管道表面的数据，另外还有相应的机器人，会在轨道上定期巡逻，用光来检查表面的状况。将这些数据全部汇总在当地的数据中心，最后汇总到欧洲数据中心，如果正常就显示为绿色的。大数据帮助能源运输企业，在你发生问题之前就帮你预测问题即将在什么时间大概发生。在发生之前进行预警，我觉得这个也是大数据跟商业智能整合的非常好的一个案例。
徐斌：在我们石油行业，特别是化工行业，生产行业一旦有一些事故终止生产，想恢复是非常长的时间，一般是三个月，三个月损失多大。越早预测到危险，提前采取措施，效率是很明显的。
刘冬冬：我们通讯行业跟石油行业是很像的。我们华为也会装各种各样的传感器采集数据，知道什么地方有什么问题，然后解决问题。比如说一个大型会场，一个足球场，数万人，大家都在发微信，这个时候能不能发出去，信号如何？这是我们自身运营商的应用场景。衍生出来的应用场景，如果华为或者运营商更早的把大数据应用到企业的经营管理等等各个维度中去，就不会发生像上海那样的踩踏事件。当外滩单位面积内聚集的人口超过一定量以后就应该有一个预警，告诉相关的管理部门，公安也好，告诉相关的部门人说这个地方已经超多了，通过手机我们可以捕捉这个信息。我们在大数据行业刚刚起步，我相信将来所有的行业，都会面临变成以数据为驱动，或者以数据为核心驱动力的，而不是像以前以产品为驱动力，以渠道或者品牌为驱动力的。以数据为驱动力的话，这个问题是蛮大的，作为华为来说，现在从各个方面改为以数据为驱动力。从宏观来说，我们将要做什么，我们要做哪些产品，这些都可以通过数据给我们进行指导。
在大数据产品里面，哪些是最需要的，哪些是最急迫的，我们可以通过分析挖掘出来，这个可以指导我们企业将来做什么，不做什么。从很小的细节来说，华为2016年找谁做手机形象代言人，我们可以用大数据做。华为手机的粉丝超过100万。这些人共同关注的是谁，他们共同兴趣爱好是什么？他们每天什么时间上网，数据的统计就告诉我们了，不需要决策部门每天坐在一起拍脑袋决定是谁，不是谁。刚才说到数据安全问题，我认为数据安全和技术是矛和盾的问题。现在接受就可以了，当我们现在收到骚扰短信垃圾短信，为什么会收到，是因为他们掌握了我们手机信息。当企业掌握了很多的信息以后，这时候就造成可以满意度的问题，让数据决定数据安全，让市场决定技术到什么程度，自然会有优胜劣汰，服务好的企业就会持续发展，服务部好的企业就会死掉。
葛涵涛：我们对用户数据掌握的越来越多，我们对数据精准分析越来越多，我们传递出来的消息就是精准营销，传递的信息就是有用的信息，而不是垃圾信息。这实际上对我们大数据企业，对技术和算法提出了更高的要求。如何通过大数据分析方法寻找数据中隐藏的，还没有被发现的价值和知识。
杨明刚：其实所谓大数据，大价值，大数据应该不是大忽悠，我为什么这么说？因为我在过去一段时间，有一个地方政府，某一个行业部门在使用大数据，但是建完的大数据系统无法满足他们的业务需求。我们传统的大数据，一部分是对现有数据的发现，这就是数据检索，传统的数据方法就可以做到，对已知的东西，已知的问题，每个数据单元都是了解的，这时候无论是结构化数据，还是非结构化数据，我们可以带着问题找到蛛丝马迹，问题存在什么地方。另外一部分应该是预测的部分，就像海尔孙总谈到的问题，其实可以预测。业务管理专家和业务模型建构专家需要有一个紧密结合。大数据其实是一件奢侈品，对华为这样的产品，对我们海尔这样的企业，对壳牌这样的企业是可以投得起资金的，大数据是奢侈品，但是绝大部分的中小企业也需要科学决策，也需要了解市场需求，这时候面临很重要的选择，要面临高昂的成本建立系统，这是不可能的。但是绝大多数的大数据企业都需要高投资，中小企业怎么通过在数据时代不被淘汰，需要大数据解决方案提供商，或者需要大数据研究者提供一种更典范的，或者更普世的大数据解决方案，不是依托与传统的数据检索，或者传统的数据包装实现大数据的方案，而是需要跳出传统的大数据分析方法之外，能不能有另外一种更科学，更普世的方法，让我们很多中小企业都能享受到当今的大数据服务，需要我们在座的一起探讨。实际上个人也需要大数据服务。
葛涵涛：跟简单，更方便使用的大数据产品，方便企业减少这方面的预算，让更多的人使用大数据带来的便利。
杨明刚：中国的天气预报部门利用大数据是最好的，把过去一百多年的历史数据拿过来进行预报。真正的大数据是对未来可能的知识的发现，通过大数据发现潜在的数据之间的关联。
葛涵涛：实际上我们刚才提到了各个不同的行业和企业对大数据的应用，因为你在北大做了十年CIO方面的培养，你们对CDO这方面的人才培养有什么样的动作和支持。
鲁四海：我们也在探讨，刚才我们在PPT里面分享，首先为什么会有这样的角色存在，驱动力是什么？然后再说需要什么杨得技能？我觉得CDO有一部分的东西需要从课堂学习的，偏技术这块的，能涵盖技术和基础管理这块。CDO需要有一些经济学的基础在里面。大数据更大的是告诉我们未来是什么样，告诉我们一些未知的东西。不是提一个假设，拿数据进行分析证明这个假设是对的或者是错的，这个意义不大。真正的意义能够告诉你未来是这样的。我觉得CDO在培养过程当中，除了课堂学习以外，还要跟内部的业务部门进行内部的学习和交流。因为我们面临着未知的世界，更多的需要广阔的舞台，像CDO联盟一样，未来我们做一些交流性的东西，各个行业，不同行业的方式方法进行跨界整合，因为数据在这个时代就是跨界。
葛涵涛：下面我们请我们在座的各位嘉宾，用简单的一两句话展望一下大数据时代下，我们这些数据管理人才，CDO们如何在整个大数据背景下做好我们的工作，能在工作上出新出彩，在我们业务设计上有相应的业务创新。
鲁四海：应该说任何一个行业任何一个企业的数据都是资产，每个企业都将拥有将数据变成核心竞争力的能力，这个能力可能是自建也可以购买服务获得。
杨明刚：大数据应用成为未来决策的核心推动力，今天的大数据不能成为大忽悠。
董昕：我们谈了很多技术方面的话题，我觉得一个CDO第一应该有大数据的理念，未来主要的价值都是数据。另外一点，我们认为作为一个CDO，一定要跟我们业务相联系，懂我们的业务，知道我们的收入从哪里来，成本在哪里，效率从哪里提升，这样CDO才能落地。
徐斌：数据本身有没有价值，我个人认为数据是没有价值的，虽然我今天讲了很多大数据。只有当数据能帮助企业产生价值的时候才能成为有价值的资产。我经常说数据资产，每个公司都有大量的数据，他们不是资产，因为它没有用。数据只有成为有用的信息，成为知识，变成智慧，它才是真正的数据资产。不要神话大数据，大数据产生业务的价值，产生商业的价值才叫大。第二我们企业有CDO，或者有虚拟CDO职位，通过其他的CIO、CMO承担。最主要的是脚踏实地，循序渐进，如果你不把企业的数据用好，谈何大数据。如果企业没有从数据支持决策的文化，大家做任何事情不用客观数据帮我们做分析，给你再多的数据也没用。首先是企业文化。第二把现有的数据用好，然后循序渐进引用更多的数据做分析。通过数据发现未知东西，这是伪命题。因为你发现未知东西，因为你不知道，原因是什么。当形成智慧知道为什么会发生，这是我们追求的目的，只不过我们现在不知道，所以通过相关的分析找到了相关性，但是不知道原因。未来当我们有足够多的知识积累，我们就知道原因了。未知领域是大数据的使用阶段。
刘冬冬：大数据这块没有找到盈利模式，没有找到市场，推不动。现在大家找到了盈利模式才推下去了，这才是有用的，大数据有用才是硬道理。对于CDO来说，我认为跨界才是最重要的。不光要有知道企业内部的小数据，同时也要知道外部的数据如何和企业内部的数据相结合。比如说做销售的，系统能不能很快的告诉员工，这个公司销售额有多大的产能，以及其他合作公司等等的情况，有价值才是最重要的。
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㈤ 大数据专业成热门，该如何转行做大数据分析师
1、懂业务。从事数据分析工作的前提就会需要懂业务，即熟悉行业知识、公司业务及流程，很好有自己独到的见解，若脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果只会是脱了线的风筝，没有太大的使用价值。
㈥ 大数据时代，运营商如何应对
2010年全球数据量达到1.2ZB，2011年全球数据量达到1.8ZB，到2020年全球数据量将达到35ZB。数据密度将达到前所未有的高度，大数据时代的画卷已经展开。 随着大数据时代的到来，产业格局正在重塑，传统电信运营商面临低值化、管道化，在新的产业链中需要谋求新突破。专家认为，运营商应该跳出互联网看互联网，将大数据作为重点业务发展领域，毕竟运营商拥有的“数据矿产”资源是任何其他企业所不具备的，运营商应该基于大数据的基础发展延伸业务。面对大数据时代的潮流以及互联网企业的竞争，运营商应当利用自有数据优势提升自身数据运营能力。 首先，运营商应整合现有数据建立数据集市，利用实时处理大数据的能力，打造基于数据的实时营销解决方案，提升企业销售服务能力。大数据处理分析平台的优势在于对海量数据处理的实时性，技术优势可以有效地保障实时营销解决方案的实施。实时营销解决方案较传统营销方案具有更好的营销效果：更具时效性，一旦有实时行为数据产生，立即选定目标用户进行营销推送，保证在较短时间内送达客户，传统营销则是定期执行营销；目标客户动态选取，通过客户行为变化结合客户特征动态筛选目标客户，传统营销往往是通过长期分析挖掘客户兴趣爱好形成客户标签，在营销前预先挑选出客户。 从现有实时营销触发机制考虑，主要集中在用户行为触发、位置信息触发和热点事件触发等。用户行为触发机制是分析用户的行为偏好，如音乐、阅读和视频等，运营商可以定向推销自有增值业务；位置信息触发机制是根据用户位置轨迹信息推送自有业务或者合作商家的产品信息，如对接近某大型商场的用户推送商店优惠信息，吸引客户消费；热点事件触发机制是锁定对热点事件感兴趣的客户进行针对性营销，如锁定关注NBA总决赛的微博用户，进行相关的篮球商品推荐。 其次，运营商应当成为信息的融合者，利用自有的品牌优势打造权威指数类产品，为客户的决策提供参考依据。相较于其他行业，电信运营商的用户群体相对稳定，所采集信息较完整，而且在整个产业链中运营商的影响力较强，拥有可信品牌，数据中蕴藏着巨大的客户信息、商业信息和业务信息。因此，与其他权威指数类产品相比，电信运营商基于数据源的优势可以提供更加全面、详尽、客观的产品，对于分析中欠缺的数据可以同其他行业进行合作共同挖掘数据中隐含的价值。 电信运营商指数产品可以辐射影视、电子商务等很多行业，并且已经在一些行业进行了应用。在大数据处理分析平台中汇聚移动互联网DPI数据、IPTV使用数据和宽带互联网DPI数据，可以综合以上数据分析用户访问视频网站的偏好，包含喜爱的导演、演员、故事类型等，形成指数类分析报告，为电影生产、影院上线电影选取等提供决策依据。通过这种方式打造的热播美剧《纸牌屋》，让全世界影视业感受到了大数据的魅力。 最后，电信运营商可为智慧医疗、智能交通、智慧物流、智能制造等领域提供解决方案，提升数据价值。在大数据解决方案应用方面，IBM发展战略很值得运营商借鉴，以客户需求为导向对数据进行深度分析，提升现有数据价值。当前，医院资产运营管理也正面临诸多挑战：医疗设备资产种类繁多，产品更新速度快；管理分散、职能弱化、管控失据；统计归口不统一，管理制度不健全等。电信运营商在大数据平台建设过程中针对这些问题的解决方案积累了较多的宝贵经验，电信运营商可以将成功的经验应用到医疗行业的大数据处理平台建设中，为医疗行业提供解决方案以及咨询服务。交通管理行业在大数据时代，需要解决基于大数据及时查询、及时分析等业务需求。电信运营商可以利用如全球眼等业务和云存储方面的技术积累，提供海量交通数据的存储、分析、应用，同时利用智能管道进行交通信息的及时推送，这样可以更加有效地保障交通管理行业的及时性要求。 分析认为，马云的“大物流”计划可能会给物流行业带来又一个高速发展的机遇。电信运营商通过用户的移动互联网、宽带互联网的访问情况，分析用户的购物偏好或者购物意愿，为物流公司智能分配各个节点的仓储量及仓储产品提供数据支撑及解决方案，物流公司也可以实现公司信息化管理。另外，中国制造企业面临着巨大压力，世界工厂的地位正受到挑战。面临如此压力，制造业需要更加准确地了解市场动态，这就需要强大的企业信息化能力，但是很多中小型企业对于企业信息化建设投入有限。
㈦ 程序员转行大数据是个明智的选择吗
程序员又被人们戏称为“程序猿”，虽然薪资不低却依然掩饰不住悲催的命运：加班、单身成了这一职业的代名词。而最重要的，是职业发展限制性较高，常常有程序员忧虑自己的职业只是一碗青春饭。而正在这时候，大数据时代来临了，程序员们仿佛看到了希望的曙光，想要投身大数据行业。那么，程序员转行大数据是个明智的选择吗？
除去个人因素，大数据的确具有十分强大的发展潜力。从国家政策到国内各大企业的重视程度，无一不在为大数据时代的腾飞积蓄着力量。而且，不同于传统的IT行业，大数据行业其实更像是一个工具，也可以说是各行各业的一个神器。它的应用范围十分广泛，几乎360行，行行都能利用大数据分享到不小的红利。大数据技术能够精准地引导企业进行企业决策，把企业从传统的“凭经验吃饭”的套路中解脱出来。从此以后，再也没人说“嘴上无毛，办事不牢”了，经验代表过去，而大数据代表着未来。大数据工程师经过多年的历练，说是企业的“军师”也不为过。而广泛的行业范畴更为大数据专业人才提供了无限的可能。可以说，大数据给了人们一个更广阔的发展空间，无限的发展可能。而相比之下，程序员的发展空间就会显得局促很多。其实，任何行业都不是一味的黯淡无光和一味的前途无量。还是需要看个人的喜好和专长。如果你对大数据感兴趣，欢迎来报名光环大数据培训班，相信你会有一个美好的将来！