
大數(shù)據(jù)時(shí)代,無處不在的第三只眼
最近,有一個(gè)關(guān)于大數(shù)據(jù)在人們?nèi)粘I钪芯唧w表現(xiàn)的段子,很火,頻繁出現(xiàn)在各大社交網(wǎng)站和相關(guān)論壇,雖然有夸張的成分,但也不無道理,讓我們開始思考從未留意過卻無時(shí)無刻不存在的問題,甚至在一定程度上會影響我們未來的生活習(xí)慣。這個(gè)段子全文如下:
某比薩店的電話鈴響了,客服人員拿起電話。
客服:XXX比薩店。您好,請問有什么需要我為您服務(wù)?
顧客:你好,我想要一份……
客服:先生,煩請先把您的會員卡號告訴我。
顧客:16846146***。
客服:陳先生,您好!您是住在泉州路一號12樓1205室,您家電話是2646****,您公司電話是4666****,您的手機(jī)是1391234****。請問您想用哪一個(gè)電話付費(fèi)?
顧客:你為什么知道我所有的電話號碼?
客服:陳先生,因?yàn)槲覀兟?lián)機(jī)到CRM系統(tǒng)。
顧客:我想要一個(gè)海鮮比薩……
客服:陳先生,海鮮比薩不適合您。
顧客:為什么?
客服:根據(jù)您的醫(yī)療記錄,你的血壓和膽固醇都偏高。
顧客:那你們有什么可以推薦的?
客服:您可以試試我們的低脂健康比薩。
顧客:你怎么知道我會喜歡吃這種的?
客服:您上星期一在中央圖書館借了一本《低脂健康食譜》。
顧客:好。那我要一個(gè)家庭特大號比薩,要付多少錢?
客服:99元,這個(gè)足夠您一家六口吃了。但您母親應(yīng)該少吃,她上個(gè)月剛剛做了心臟搭橋手術(shù),還處在恢復(fù)期。
顧客:那可以刷卡嗎?
客服:陳先生,對不起。請您付現(xiàn)款,因?yàn)槟男庞每ㄒ呀?jīng)刷爆了,您現(xiàn)在還欠銀行4807元,而且還不包括房貸利息。
顧客:那我先去附近的提款機(jī)提款。
客服:陳先生,根據(jù)您的記錄,您已經(jīng)超過今日提款限額。
顧客:算了,你們直接把比薩送我家吧,家里有現(xiàn)金。你們多久會送到?
客服:大約30分鐘。如果您不想等,可以自己騎車來。
顧客:為什么?
客服:根據(jù)我們CRM全球定位系統(tǒng)的車輛行駛自動(dòng)跟蹤系統(tǒng)記錄。您登記有一輛車號為SB-748的摩托車,而目前您正在解放路東段華聯(lián)商場右側(cè)騎著這輛摩托車。
顧客當(dāng)即暈倒。
。。。。。。
通過這個(gè)段子,我們看到,現(xiàn)如今已經(jīng)進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代,各種數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,給人們帶來了諸多便利和人性化的服務(wù),可同時(shí)也面臨著個(gè)人信息的過度曝光,隱私不被保護(hù),讓人沒有安全感。
大數(shù)據(jù)的核心是預(yù)測,企業(yè)只有在掌握海量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過科學(xué)軟件進(jìn)行用戶分析、產(chǎn)品分析,預(yù)測市場走向,挖掘出有巨大的價(jià)值的產(chǎn)品和服務(wù),才能夠在市場競爭中處于不敗之地。但大數(shù)據(jù)是把雙刃劍,它在方便用戶社交和商家預(yù)測分析的同時(shí),使個(gè)人信息安全在新時(shí)代新形勢下面臨著前所未有的威脅和挑戰(zhàn)。
信息是無處不在的,它并不需要你說出來,這一切都會表現(xiàn)在我們的社交行為上,而你自己卻毫無知覺,并且很主動(dòng)的提交了這些信息。用戶在使用QQ、微信聊天的過程中,實(shí)際上是把最為私隱的信息交給了騰訊;在暢享網(wǎng)絡(luò)購物同時(shí),就將賬號、地址和電話信息交給了淘寶;在刷微博時(shí)娛樂時(shí),就將興趣、愛好和私信交給了新浪;在使用搜索服務(wù)時(shí),就將自己的網(wǎng)絡(luò)行為軌跡交給了百度。
PPV課小編Bobo認(rèn)為,在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們幾乎無處遁形,拿互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域來講,順著社交網(wǎng)絡(luò)的這一張大網(wǎng),總會找到我們的蛛絲馬跡。我們通過電腦、手機(jī)等電子設(shè)備在網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行的每一個(gè)操作,都被服務(wù)器記錄了下來,而且這些被記錄的個(gè)人信息將面臨著二次利用。在未來,大數(shù)據(jù)應(yīng)用會擴(kuò)散到各個(gè)領(lǐng)域,覆蓋日常生活的方方面面,如用水,用電等信息都會被電氣公司采集到并加以利用?,F(xiàn)在,大數(shù)據(jù)的價(jià)值不再單純來源于它的基本用途,而更多的源于它的二次利用,因?yàn)楹芏鄶?shù)據(jù)在收集的時(shí)候并無意以作他用,而最終卻產(chǎn)生了很多創(chuàng)新性的用途,然而,糟糕的是我們對這些并不知情。
凡是你走過的地方,身后都留下一片數(shù)據(jù)。一旦這些數(shù)據(jù)被泄漏,被倒賣,就成為了商家牟利的有力武器,甚至有可能被不法分子獲取,威脅到人身和財(cái)產(chǎn)安全,而你同樣一無所知。支付寶的用戶數(shù)據(jù)包含大量用戶隱私,如電話、地址、身份證號、購物習(xí)慣、賬戶余額等。如果這些資料被不法分子掌握,理論上他們可以用來實(shí)施很多犯罪行為,威脅到用戶個(gè)人財(cái)務(wù)安全。
用戶的賬戶和隱私信息安全問題,已經(jīng)構(gòu)成了大數(shù)據(jù)時(shí)代最大的威脅,而且用戶對個(gè)人信息的控制權(quán)也在逐漸減弱,因?yàn)楫?dāng)今社會,每個(gè)人都會有多個(gè)社交賬號,而且會在它們之間設(shè)置一個(gè)關(guān)聯(lián)授權(quán),個(gè)人信息很容易被訪問、收集和傳播。在這樣一種情況下,想通過技術(shù)方法來保護(hù)個(gè)人信息,似乎是不可能的,只要擁有足夠大的數(shù)據(jù),無論如何也實(shí)現(xiàn)不了完全的匿名化,Bobo如是說。
所以,在這個(gè)越來越信息化的大數(shù)據(jù)時(shí)代,用戶的個(gè)人信息安全問題,受到社會各界越來越多的關(guān)注。如果不能解決安全問題,那么會產(chǎn)生兩個(gè)結(jié)果:一,用戶不信任。例如運(yùn)動(dòng)手環(huán)、所有個(gè)人的心跳、血糖都被記錄下來,可能許多人不會再使用;二,也會有消費(fèi)者無知無覺,只顧著使用這些先進(jìn)的設(shè)備,但完全沒有意識到自己把安全開放給了這些廠商,一旦出現(xiàn)安全事件,就將是巨大的問題。
另外,美國白宮也在關(guān)注用戶的數(shù)據(jù)安全問題,并出臺了相關(guān)規(guī)定,建議政府出臺政策限制公司通過網(wǎng)絡(luò)收集信息客戶私人信息并加以使用”,“硅谷的企業(yè)家們將之看作政府著手對公司如何利用數(shù)據(jù)獲利(數(shù)據(jù)包括從郵件中以及用戶瀏覽網(wǎng)頁的習(xí)慣中獲取的信息)進(jìn)行整頓的開端。
在大數(shù)據(jù)時(shí)代,我們需要設(shè)立一個(gè)不一樣的個(gè)人信息保護(hù)模式,這個(gè)模式應(yīng)該著重于數(shù)據(jù)使用者為其行為承擔(dān)責(zé)任,而不是將重心放在數(shù)據(jù)收集之初要取得個(gè)人同意上,Bobo這樣建議。將責(zé)任由民眾轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)使用者很有意義,因?yàn)闆]有人比數(shù)據(jù)使用者更清楚他們想要干什么,所以他們理應(yīng)對自己的行為負(fù)責(zé)。
總之,沒有隱私的大數(shù)據(jù)是很危險(xiǎn)的,甚至?xí)且粓鰹?zāi)難,在沒有過硬的隱私保護(hù)的當(dāng)下,我們要學(xué)會自己保護(hù)自己,與人身和財(cái)產(chǎn)安全有關(guān)的數(shù)據(jù)信息,謹(jǐn)慎為之!
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
訓(xùn)練與驗(yàn)證損失驟升:機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的異常診斷與解決方案 在機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中,“損失曲線” 是反映模型學(xué)習(xí)狀態(tài)的核心指 ...
2025-09-19解析 DataHub 與 Kafka:數(shù)據(jù)生態(tài)中兩類核心工具的差異與協(xié)同 在數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速的今天,企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求已從 “存儲” 轉(zhuǎn)向 “ ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:讓統(tǒng)計(jì)基本概念成為業(yè)務(wù)決策的底層邏輯 統(tǒng)計(jì)基本概念是商業(yè)數(shù)據(jù)分析的 “基礎(chǔ)語言”—— 從描述數(shù)據(jù)分布的 “均 ...
2025-09-19CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-19SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11