大數(shù)據(jù)近年來越來越火，因為有了它，好像什么行業(yè)都能精準(zhǔn)分析。但是，大數(shù)據(jù)本身的發(fā)展卻很少有人分析。近日，國家信息中心、南海大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院聯(lián)合發(fā)布了《2017中國大數(shù)據(jù)發(fā)展報告》，首次把中國大數(shù)據(jù)本身的發(fā)展特點和存在的問題，全面呈現(xiàn)了出來。

用大數(shù)據(jù)來了解大數(shù)據(jù)

這份報告全面匯聚了國家發(fā)改委互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析中心、國家信息中心、“一帶一路”大數(shù)據(jù)中心所掌握的30多個種類，總計40多億條相關(guān)數(shù)據(jù)，綜合運用多種大數(shù)據(jù)分析方法，對我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展進(jìn)行了全面分析。所以，稱得上是用大數(shù)據(jù)來了解大數(shù)據(jù)。

北京、廣東、上海大數(shù)據(jù)發(fā)展位居前三

報告顯示，我國大數(shù)據(jù)發(fā)展總體處于起步階段。但是從地域上看，就有意思了。

國家信息中心信息化研究部副主任、南海大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院院長于施洋指出：“從地域分布，從各個省來說，北京排第一，這個不足為怪，東部沿海地區(qū)這些省份排在前面，大家也都能夠想象。但是在西南地區(qū)，四川、重慶、貴州這三個地方異軍突起，是我們大數(shù)據(jù)發(fā)展的第二個增長極。”

大數(shù)據(jù)的作用

1. 我們大家可能意識不到，大數(shù)據(jù)已經(jīng)融入到我們的生活。比如我們接受什么樣子的短信，出行選擇哪條道路，點外賣吃什么，這一切都跟大數(shù)據(jù)有關(guān)。很多平臺通過這些大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)的提煉，以一種你看不見、摸不著的方式為你進(jìn)行服務(wù)。

2.大數(shù)據(jù)對電商平臺有什么作用

傳統(tǒng)電商的模式也正在因為大數(shù)據(jù)的引導(dǎo)而發(fā)生改變，用大數(shù)據(jù)收集的信息增加收入，吸引消費者購買，簡化了店鋪運營。電商平臺可以根據(jù)大數(shù)據(jù)計算消費者在網(wǎng)上購物的行為數(shù)據(jù)，用后臺記錄，生成數(shù)據(jù)，在通過數(shù)據(jù)中體現(xiàn)的用戶習(xí)慣，采取相應(yīng)的營銷手段。

同時，大數(shù)據(jù)可以精準(zhǔn)分析消費者在網(wǎng)上消費的行為習(xí)慣和多個渠道，分析消費者在線上商店的新購買趨勢，幫助電商平臺制定未來運營的計劃，指定新的市場目標(biāo)。

電商平臺如何利用好大數(shù)據(jù)?

首先電商平臺應(yīng)該正確理解大數(shù)據(jù)。

電商平臺需要擁有的是“大數(shù)據(jù)思維”。雖然大數(shù)據(jù)需要的成本非常高，小企業(yè)根本高攀不起，但是大多數(shù)的電商平臺可以通過消費者在平臺購物產(chǎn)生的數(shù)據(jù)和平臺歷史營銷活動的數(shù)據(jù)整合，將小數(shù)據(jù)慢慢轉(zhuǎn)變?yōu)榇髷?shù)據(jù)在進(jìn)行分析

從各種歷史數(shù)據(jù)中尋找出規(guī)律或者找出有關(guān)因素，通過這些數(shù)據(jù)將平臺進(jìn)行改善，從而指定正確的方向取得最大的利益。

數(shù)據(jù)安全治理的幾個方向

1、數(shù)據(jù)分類分級

企業(yè)想要推動數(shù)據(jù)的分類分級落地，就需要將數(shù)據(jù)分類分級作為制度流程工作落實到組織管理制度中，確定分類分級中涉及的部門、職責(zé)以及需要梳理的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、敏感類型、分類分級方式、管控原則等，確保分類分級落地實施。數(shù)據(jù)安全成熟度模型(DSMM)中對此也有相關(guān)的說明，組織應(yīng)設(shè)立負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)安全分類分級工作的管理崗位和人員，主要負(fù)責(zé)定義組織整體的數(shù)據(jù)分類分級的安全原則，應(yīng)定期評審數(shù)據(jù)分類分級的規(guī)范和細(xì)則，考慮其內(nèi)容是否完全覆蓋了當(dāng)前的業(yè)務(wù)，并執(zhí)行持續(xù)的改進(jìn)優(yōu)化工作。

2、涉敏數(shù)據(jù)分析

針對企業(yè)對哪些數(shù)據(jù)是敏感數(shù)據(jù)，需要保護(hù)的數(shù)據(jù)分布在哪，敏感數(shù)據(jù)是否都得到了保護(hù)等這些問題其實并不清楚。傳統(tǒng)做法是對企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行打標(biāo)簽，存在職能跨部門協(xié)調(diào)難，導(dǎo)入數(shù)據(jù)湖的數(shù)據(jù)不全，有未知數(shù)據(jù)源，人工整理時耗長，人力成本高等顯著問題和難點。比較推薦的方式是借助敏感數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)工具進(jìn)行數(shù)據(jù)梳理，基于IP段或用戶進(jìn)行全流量對數(shù)據(jù)資產(chǎn)自動發(fā)現(xiàn)，其中也包括未知的暗數(shù)據(jù)資產(chǎn)。全方位發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)，增強資產(chǎn)梳理效率與發(fā)現(xiàn)能力，減少人工整理成本。通過梳理進(jìn)一步清晰各數(shù)據(jù)庫類型、文件類型等數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分布情況，對于企業(yè)來講，敏感數(shù)據(jù)主要集中在商業(yè)秘密和個人隱私部分。

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