斯诺登大数据

Ⅰ 大数据背景下的信息安全问题探讨

大数据背景下的信息安全问题探讨
大数据具有体量巨大、类型繁杂、处理速度快、价值密度低四大特点，因此，对于个人来说，难以处理极其庞大的数据，只有国家和大型企业等组织或集团才有可能获取到各种敏感信息；大数据所搜集提取的个人信息可能连本人都不完全知晓，比如个人的行为特征、语言风格、爱好兴趣等。在大数据时代如何保护个人敏感信息或隐私，必将成为高难度的世界课题。
2013年6月，美国前中情局雇员斯诺登曝光了始于2007年小布什时期美国国家安全局和联邦调查局启动的代号为“棱镜”的秘密项目。美国国家安全局通过接入雅虎、谷歌、微软、苹果等9家美国互联网公司中心服务器，对邮件、图片、视频、电话等10类数据进行监控，以搜集情报，监视民众的网络活动。“棱镜”项目缘于2004年美国政府的“星风”监视计划。但是，当时小布什政府由于法律程序等敏感问题而做出让步，美国本土的监听项目有所缩减。为了“星风”计划的继续进行，小布什政府通过司法程序将“星风”监视计划分拆成由国家安全局执行的4个监视计划，包括“棱镜”、“主干道”、“码头”和“核子”，均交由美国家安全局执掌。“棱镜”项目用于监视互联网个人信息。“主干道”和“码头”项目负责存储和分析通信和互联网上数以亿兆计的“元数据”。元数据主要指通话或通信的时间、地点、使用设备、参与者等，不包括电话或邮件等的内容。“核子”项目负责内容信息的获取，截获电话通话者对话内容及关键词，通过拦截通话以及通话者所提及的地点，来实现日常的监控。由此可见，斯诺登不仅揭露了美国的大规模窃听计划，更揭示了大数据时代国家信息安全保护问题。大数据的分析与使用，无论对个人（如跟踪健康状况防范疾病）、对企业（如了解市场偏好以有效安排产品设计生产营销）乃至对国家（如防范疫情或恐怖主义）显然都有巨大的好处，从商业用途来说，谷歌、微软、雅虎等互联网公司，完全可以通过它们掌握到的数以百万计、千万计甚至亿万计的数据，经由“超级计算”，准确推断消费者的爱好及习惯、商品的销售额、疾病疫情的发展趋势。商业如此，在政治、经济、军事等方面亦存在诸多的用途和潜在利益。像“棱镜”计划里涉及的谷歌、雅虎、苹果、微软等大网站，人们每天由于各种业务需要，会把大量个人信息输入其中，但常常并不被事先告知数据的用途。而这些数据会被企业或政府用来进行一些特殊的计算或分析，如通过对大数据的分析预测来对人们尚未实施的行为进行惩罚。比如“大数据之父”舍恩伯格曾披露过一个例子：在美国有一个计划名为“预测式配警”，通过对大数据分析来预测美国某个城市的某条街道的某个时段是犯罪高峰时段，然后在那个位置部署更多的警力。从此该地区居民将长时间被监控，这是一种变相的侵犯或惩罚。他们不是因为做错事，而是因为某个计算机的算法预测他们可能做错事而被惩罚了，显然这是不公平的。美国国安局拥有的正是类似的一套基于“大数据”的新型情报收集系统，这套名为“无界爆料”的系统，以30天为周期，从全球网络系统中接收到970亿条讯息，再通过比对信用卡或者通讯记录等方式，能几近真实地还原个人的实时状况。当然，像谷歌这样的商业组织也有可能掌握同样量级的信息而进行商业预测分析。因此，必须建立一套规则予以规范和约束对大数据的收集和使用。第一，虽然这些信息储存在不同的服务器上，但这些数据是用户的资产，拥有权属于用户自己而不是这些公司，这是必须明确的，就像财产所有权一样，个人隐私数据也应该有所有权。第二，利用大数据、云计算技术给用户提供信息服务的公司或企业，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。第三，如果企业或政府要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，泄露用户数据甚至牟利，不仅要被视作不道德的行为，而且是非法行为。大数据时代的数据存储和应用方式是跨地域甚至是跨国界的。作为国家层面要将大数据上升为国家战略，奥巴马政府在2012年3月将“大数据战略”上升为最高国策，像陆权、海权、空权一样，将对数据的占有和控制作为重要的国家核心能力。我国也应从国家高度重视大数据，在对其进行安全保护、政策制定需要重视三个方面：一是要正视数据霸权，要清醒认识到我国在网络控制权、关键技术和高端设备等方面，还受制于西方。二是要明确主权，数据作为一种重要的战略资源，无论是个人拥有还是国家拥有，都要纳入到主权范围里面来考虑。三是要有治权，因为有主权不一定能够管治。比如：数据存到国外，云计算跨越国境，可能不在你的主权范围之内。要区别对待不同的数据，对确需保护的数据，必须有切实可靠的手段进行有效管理。如果做不到对数据的有效管理，大数据就必然面临失控的危险。政策界定安全责任问题。大数据的安全问题涉及政府、相关企业、网络运营商、服务提供者，以及数据产生者、使用者等方方面面，必须对各自的安全责任有明晰的政策界定。信息安全风险存在于数据的全生命周期之中，从技术思路、产品开发、用户使用、服务管理，各个环节均要分担相应的安全责任。监管保障基础设施安全问题。大数据的发展离不开电信网络甚至工控系统等关键基础设施，其安全可靠同样依赖于这些基础设施，受供应链全球化、产业私有化的影响，网络与关键基础设施间的安全日趋复杂，一国的大数据可能存放在别国的网络中，一国的基础设施可能同时服务于多个国家，高度的全球相互依赖性，挑战着原有的国家主权观念。所以，关键基础设施的安全监管体系十分重要，我国需要尽快确立对供应链的实质性国家安全审查和对基础网络的常态化安全监管。
网络空间冲突管理问题。大数据的资源价值越来越高，围绕大数据的争夺和冲突就越来越激烈。大数据的生成、处理和利用方式，将极大改变各种冲突的表现方式和破坏烈度。通过立法与国际合作应对包括知识产权的保护、网络犯罪的处置、网络破坏活动特别是网络恐怖主义的打击以及网络战争的威胁。

Ⅱ 大数据已经走到了岔路口

大数据已经走到了岔路口
大数据已经武装了一部分公司企业，并用利润的增长证明了其商业价值。
1分钟在大数据的世界里会发生什么？App store产生47,000次下载；twitter产生100,000条记录；Google接受2,000,000次搜索；互联网消费272,070美元。
科技、IT产业的发展总是离不开高新概念的开拓。这些概念中，有些带来了难以估量的商业价值、也有些最终沦为浮皮潦草的炒作噱头。在商业价值的认知上，大数据无疑已经走到了岔路口。
诚然，大数据已经武装了一部分公司企业，并用利润的增长证明了大数据的商业存在。但是也有很多企业正在因大数据而战，只不过，他们还没搞明白——什么是大数据？大数据将如何带来商业价值？
洞察商机
深耕环保领域的世界500强企业巴斯夫大中华区管理董事会董事长关志华在接受《英才》记者专访时坦言，其实数据化的发展已经历了一段时间。但是时至今日，大数据究竟如何定义，也很难讲清楚。
“但现在很多新技术的发展都依托于大数据，而这些技术的发展具备很大的潜力。因此可以说数据化将是必然的。”关志华说。
如他所言，大数据的窘境在于——大数据无处不在、亦真亦幻。但是对于浸淫在大数据概念中的人们而言，它仿佛是空气，看不到但是离不开。
这种认知上的模糊，客观受限于大数据的阶段性发展，其发展阶段存在四个层级：教育、探索、接触、执行。而目前更多的使用者仍然集中在探索阶段。
那么，究竟如何正确认识大数据？IBM全球副总裁胡世忠告诉《英才》记者，大数据分析拥有4大特性——即4V：数量（volume）、多样性（variety）、速度（velocity）、精确性（veracity）。
信息泛滥带来了排山倒海般的数据，大、杂、快、疑的数据海洋很容易让我们迷失。正是由于大数据的4V维度包罗万象，才使得大数据的真正意义得以体现——洞察能力。
何谓“洞察能力”？西班牙品牌ZARA平均每天卖出110万件衣服，通过全球资讯网络，每一件销售出去的商品都有自己的销售身份证（包括售价、部门、时段、客户），这些数据经过自动化程序分析出顾客的行为模式和消费喜好，作为未来产品的生产决策，让ZARA最短3天就可以推出一件新品，一年可以推出12000款时装。
挑战人类的道德底线
尽管大数据或将给整个社会带来难以估量的商业价值，但当《谍影重重》电影中的“绊脚石”计划被斯诺登生鲜演绎的淋漓尽致之后，人们也开始意识到，在当今社会，隐私的安全属性早已经荡然无存——这也是大数据带来的最为令人担忧的隐患。
英仕曼集团中国区主席李亦非对《英才》记者表示，大数据的未来将快速发展，但同时，大数据会使每个人无法保留隐私，这甚至会挑战人类的道德底线。
不过在IBM新兴市场部大数据总监王晓梅看来，大数据的安全并不是新的命题，它所面临的威胁与传统数据是相同的。归根结底，这需要国家有相应的法律法规对数据安全进行保障、企业和机构要按规矩办事、个体要对数据有意识的保护。
除了安全隐患，数据在被处理、分析和应用前，数据可靠与否势必会影响信息分析的价值。这其中由人所产生的数据不可靠的程度特别高，很有可能出现蓄意诈骗、无心欺瞒以及时许错乱等问题。
对此，胡世忠认为，当我们试图收集大量的数据，希望从中找出某种规律和趋势的时候，也必须思考这些庞杂的数据量中有哪些不确定因素存在，否则不可靠的数据会形成不确定的分析结果，进而影响后续决策价值。
因此，尽管3—5年后，大数据或许将体现出更多的商业价值，但数据安全与数据准确势必是大数据当下发展不得不克服的问题，这些挑战也是大数据发展的机遇。

Ⅲ 斯诺登事件是什么

斯诺登是一名美国中情局的职员，同时还负责美国国安局的一个秘密项目。这个项目是美国在监视自己的公民，包括所有的日常通信和上网都被美国政府监视了，而且这个秘密计划还涉及了很多美国很有名的大公司，比如我们都知道的苹果、谷歌、雅虎facebook这些公司都参与了这个监视计划。
现在斯诺登作为这个项目的技术负责人主动把这个绝密计划曝光给媒体，也就是把美国政府最机密的东西都曝光了，然后斯诺登现在跑到香港暂时避难。到香港后斯诺登又透露了很多秘密给媒体，说美国政府连续几年都在攻击其他国家的网络，还入侵中国的网络，窃取各种情报。
拓展资料
事件背景
棱镜计划（PRISM）是一项由美国国家安全局（NSA）自2007年起开始实施的绝密电子监听计划。该计划的正式名号为“US-984XN”。
根据报道，泄露的文件中描述PRISM计划能够对即时通信和既存资料进行深度的监听。许可的监听对象包括任何在美国以外地区使用参与计划公司服务的客户，或是任何与国外人士通信的美国公民。国家安全局在PRISM计划中可以获得的数据电子邮件、视频和语音交谈、影片、照片、VoIP交谈内容、档案传输、登入通知，以及社交网络细节。综合情报文件“总统每日简报”中在2012年内在1，477个计划使用了来自PRISM计划的资料。
根据斯诺登披露的文件，美国国家安全局可以接触到大量个人聊天日志、存储的数据、语音通信、文件传输、个人社交网络数据。美国政府证实，它确实要求美国公司威瑞森（Verizon）提供数百万私人电话记录，其中包括个人电话的时长、通话地点、通话双方的电话号码。
关于PRISM的报道是在美国政府持续秘密地要求威讯（Verizon）向国家安全局提供所有客户每日电话记录的消息曝光後不久出现的。泄露这些绝密文件的是国家安全局合约外判商的员工爱德华·斯诺登。他原本在夏威夷的国家安全局办公室工作，在2013年5月将文件复制后前往香港将文件公开。
华盛顿邮报报道，"棱镜"项目2007年启动。参议员范士丹证实，国安局的电话记录数据库至少已有7年。项目年度成本2000万美元，自奥巴马上任后日益受重视。2012年，作为总统每日简报的一部分，项目数据被引用1477次，国安局至少有1/7的报告使用项目数据。

Ⅳ 大数据发展必备三个条件

大数据发展必备三个条件
大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，大数据的定义才算完整，而价值恰恰是决定大数据未来走向的关键。
大数据发展必备三个条件
大数据的发展需要三个必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，诞生了大量有价值的数据源，奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的，贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得了新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。
IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜计划”公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟;另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。
大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向：各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心;各大行业巨头在搭建各自行业的云平台;IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。大数据促成了云计算从概念到落地。借助于智慧城市概念的普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面完成了大数据应用的硬件基础;另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。
现在，问题的核心指向了“数据如何创造价值?”
整合与开放是基石
大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称：“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早。”之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据是通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。
2012年美国大选，奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金;他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%;他们通过制作“摇摆州”选民的详细模型，每晚实施6.6万次模拟选举，推算奥巴马在“摇摆州”的胜率，并以此来指导资源分配。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方：对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起，不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。
2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为国家意志。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市建设目标之一就是实现数据的集中共享。
合作共赢的商业模式
随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平;其次，大数据设备厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”;第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。
未来，有三种企业将在”大数据产业链“中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着8.5亿用户，淘宝注册用户超过3.7亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者或者自我延伸成为数据分析提供商，或者与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发时点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。
警惕大数据的危害
大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。
大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢?过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。“大数据”理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢?这在大数据时代变得更有害，因为人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。
不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害?如何避免信息不对等，对困难群体的利益构成伤害?在有效控制风险之前，也许还是让“大数据”继续待在笼子里更好一些。
大数据的经济价值已经被人们认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。

Ⅳ 业界大咖解读大数据行动纲要

业界大咖解读大数据行动纲要

发展大数据对我国当前经济社会有多重要，其意义不需小编赘述。在《纲要》发布的第一时间，小编收罗业界大咖们对《纲要》的最新理解，带您细品《纲要》的深邃内涵。

中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋:

“新”字概括了大数据的巨大意义

《纲要》用三个“新”，概括了大数据的巨大意义，第一，认为大数据是经济转型发展的新动力;第二，重塑国家竞争优势的新机遇;第三，提升政府治理能力的新途径。

新动力指经济发展。的确，过去中国的经济更多靠三驾马车，所谓出口、消费、投资;现在靠三个发动机，曰“制度变革、结构优化、要素升级”，新动力，可以把大数据比作三个发动机的汽油吧。制度要从产业融合、数据联通的角度，找到变革的依据;结构要从新兴产业、交叉产业、带动产业中，找到优化的方向;要素要从土地资产升级为数据资产。这三句话可以新动力的内涵解释。从经济发展角度，大数据的广泛应用，可以大范围的提升经济运行效率，大幅度较低交易成本，这是大数据刺激经济增长的根本所在。

新机遇指国家竞争。斯诺登为中国为代表的新兴大国敲了警钟。美国借助大数据，上可以监控德国国家元首，下可以到每个黎民百姓。在不对称的大数据技术面前，国家竞争力被重新定义。我在12年3月30号，在一篇点评报告中强调“国家竞争力部分体现在一国拥有的数据规模、活性，体现在其解释、运用大数据的能力。国家的数据主权体现为数据的占有和控制。数据主权将继海防、空防、边防之后，成为另一个大国博弈的空间。必须像保护我们每一寸国土一样，保卫我们的每一位比特。”

新途径指政府治理。政府治理最为要紧的是消除“数据割据”。在《大数据时代的历史机遇》中，专辟一节，讲数据治理。良好的数据治理是卓有成效的政府治理的前提条件。数据治理有三大难题，分别是数据割据、数据孤岛、数据质量。政府首当其冲的是消除数据割据现象。从《纲要》列出的第一项主要任务，落实“政府数据开放共享工程”。《纲要》把政府数据的开放共享列为一号工程，意义重大。

接着又用五个“新”，提出总目标。分别是“打造精准治理、多方协作的社会治理新模式”、“建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制”、“构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系”、“开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局”、“培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态”。不得不佩服，《纲要》撰写水平高啊。分别从社会治理、经济运行、民生服务、创新创业、产业生态五个方面，提出明确要求。既高屋建瓴，又贴合热点。这五个目标一出，大家有事儿干了。详细内容大家看原文吧，的确很全面。

《纲要》美中不足的是，关于法规制度建设部分描述，太过笼统官方，而且没有时间表。虽然明确提出了“修改政府信息公开条例，……推动出台相关法律法规”，但是没有说要“推动出台数据开放法”。也许立法是人大的事情，国务院管不着，但是大数据事关国运，推动大数据发展，仅有政府信息公开条例是远远不够的。现在大家都对数据非常重视了，于是副作用来了，大家都把自己的藏起来，要别人的。长此以往，不利于《纲要》总目标的实现。政府虽然做表率，只要不危害到国家安全，我的数据就开放。但是政府数据仅仅是大数据的一个组成部分。大量的行业数据，都垄断、深藏在一些行业巨擘大鳄手中。这些数据应该以什么机制开放出来呢?从宏观层面来看，这些数据都是国家、社会的财富，也应该开放。而且这些数据的开放，可以真正形成大众创业、万众创新的新格局。所以要呼吁“数据开放法”，数据开放法，不仅仅规定政府应该开放的数据，也要规定行业应该开放的数据。如果有数据开放的法律，国之幸也。

有这八个“新”字，不如称之为“八新”纲要吧。

中国人民大学公共政策研究院执行副院长毛寿龙:

政府数据开放共享要找到突破口

政府公开数据跟过去相比的话，应该是好得多，尤其是最近几年发展比较快，但是和中央的总体要求以及老百姓的需求角度来讲，政府公开数据及其他各个方面的东西还是比较少的。要想找到“加快政府数据开放共享”的突破口，第一是中央政府的明确要求，要求公开哪些信息，而且不需要考虑任何后果。第二个层次是一种权力结构的要求，也就是说我们不能任何事情都要经过批准以后才能公开。第三，中央政府要求各级政府在信息公开方面有足够的投入，因为信息公开也不是免费的，信息如果公布出去，投资的通道特别小，公布的通道特别小，信息即使放在那，实际上也有很多技术性的障碍，以及资源性的障碍。

大数据的发展可以让新兴产业降低信息成本，营造一个良好的信息环境。哪怕是开个饭馆，但他不知道东西到底应该在哪里，或者政府本身有一些优惠的措施，但是企业家都不知道。因为新兴产业这方面的资源比较少，发现资源、利用资源的过程都比较漫长。政府把信息公开、把资源公开，可以让新兴产业有一个非常好的信息发展环境。

在大数据时代，信息都是扁平化的。在这种情况下，如果继续原来金字塔式的管理模式去进行社会治理，显然是不合时宜的。当信息充分成为公共信息以后，社会与政府之间的合作，社会组织之间相互的合作，社会与个人之间的合作，它就会形成一个相互比较精准的一种对接式的、网络式的治理结构，这个时候如果从治理的角度来思考社会管理、社会治理等等，应该说是比较适合新时代数据结构的。

大数据除了要在社会治理方面有所作为外，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，同样是《纲要》提出的一项重要目标。这个方面，大数据实际上是很重要的，包括小学、幼儿园也是一样，很多都是公共的资源，但是老百姓不知道哪些小学还有空位，有些可能是公共服务、有些可能是私人服务，公共信息系统建立好了以后，这些公共服务会做得更好，每个人都可以从公共服务里面获得更好的服务。

贵阳大数据交易所总裁王叁寿:

大数据可以改变新兴产业的盈利模式

大数据本身作为一种资产是无处不在的，但是，原来在没有《大数据发展纲要》这样一个顶层设计的时候，各级地方政府是没有把政府手里的数据资产激活的。政府手里掌握着大量的数据资产、数据资源，一旦把这个价值释放出来，我相信整个市场的规模会产生上万个亿，甚至成为继互联网以后最重要的一个产业。

大数据同样可以改变新兴产业的盈利模式。比如说滴滴打车，它是不是靠打车来收取你的中间手续费呢?不是。你通过它这个平台打车，积累了大量的数据，那么它有可能通过这个大数据来做金融衍生业务，这个就是我们讲的大数据改变了很多行业的盈利模式。

数据安全同样不能忽视。要从内容安全、技术安全、交易安全三个方面加强防范。第一个叫内容安全，就是谁有权利来采集这些数据，我们同时要出台法律来惩罚数据的滥用者，你要滥用我的数据我就可以惩罚你;第二的话就是技术安全，我想技术安全从信息化的角度是可以保证的;第三的话就是交易安全，数据的话我交易给你，我交易给他，如何保证交易的合法性。

北京赛智时代信息技术咨询有限公司合伙人赵刚：

大数据发展上升到了强国战略的高度

《纲要》是国家全面推进大数据发展和应用，建设数据强国的战略性、纲领性文件，将全面指导我国未来3-5年大数据发展和应用。

第一，大数据发展上升到了强国战略的高度。《纲要》明确性地提出，数据已成为国家基础性战略资源，中国将致力于建设数据强国，网络空间数据主权保护是国家安全的重要组成部分。这个高度的提法是首次提出，彰显和强化了大数据发展和应用的在国家战略中的地位。

第二，促进大数据发展主要落实到三个方面的任务。《纲要》中，无论是发展意义、指导思想、主要任务还是重点工程，都主要围绕三个方面进行阐述，即大数据提升政府治理能力、大数据促进经济转型升级和大数据加强安全保障。例如，促进大数据发展的意义总结为新动力、新机遇和新途径，即大数据成为推动经济转型发展的新动力，大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，大数据成为提升政府治理能力的新途径。在纲要中的三条主要任务也分别落实到了第一加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力;第二推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型;第三强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。

第三，《纲要》确立了我国大数据发展的核心理念和管理机制。数据的共享和开放是国家促进大数据发展的核心理念。共享和开放贯穿于纲要的始终，既要推动政府数据开放共享，建成国家政府数据统一开放平台，也要推动社会数据共享，形成全社会开发利用数据的氛围，还要把政府数据、社会数据和其他各类数据互联互通起来，释放出数据红利。《纲要》也提出了“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，这将建立起全社会的数据思维和数据文化，从而全面促进各个领域的大数据应用自主性和自觉性。

第四，《纲要》明确划定了大数据产业生态体系的范畴。纲要提出了培育高端智能、新兴繁荣的大数据产业发展新生态，一是发展大数据与传统产业协同发展的工业大数据应用、新兴产业大数据应用和农业大数据应用等新业态、新模式。二是发展大数据产品和解决方案，包含大数据软件、硬件和核心基础产品的大数据产品体系以及各行业大数据应用的解决方案。三是建立大数据基础研究和安全可信的大数据技术体系，其中涉及海量数据存储、数据清洗、数据分析发掘、数据可视化、信息安全与隐私保护等领域关键技术研发。以大数据应用、大数据产品和解决方案、大数据基础研究和技术体系为基础，共同建立起政产学研用联动、大中小企业协调发展、万众创新创业、公共服务保障支撑的完整的大数据产业生态体系。

第五，《纲要》规划了十大重点工程和一系列国家和区域大数据平台建设任务。纲要提出十大工程，这是推进大数据发展的抓手，围绕工程的推进，将建设起政府数据统一共享交换平台、国家政府数据统一开放平台、国家大数据平台、数据中心等一系列国家和地方大数据平台，并在经济社会各个领域推进大数据应用示范和试点，这将兴起大数据建设的热潮，政府和社会将投入大量资金发展大数据，并以大投资来带动大数据市场的繁荣，可以期待这将在未来五年形成一个大数据及其关联领域的万亿级市场。

浪潮集团董事长孙丕恕：

建立以数据应用为核心的云计算中心平台可消除信息孤岛

《纲要》提出，要推动政府信息系统和公共数据的互联共享，消除信息孤岛，加快整合各类政府信息平台，避免重复建设和数据“打架”，增强政府公信力。然而，中国信息化基础建设仍然还存在着信息孤岛。信息孤岛导致信息不能共享，不能进行有效数据挖掘分析，更不能创新数据价值;建立以数据应用为核心的云计算中心平台，能够让各个孤岛在统一的数据环境下运行，在不改变原有应用系统的前提下打通已有业务逻辑，实现数据的共享和融合。

浪潮大数据平台可以帮助政府解决多源数据整合之困，可以通过唤醒沉睡数据、杂乱数据治理、融合跨界数据的数据整合三部曲来实现政府数据的互联共享。

以上是小编为大家分享的关于业界大咖解读大数据行动纲要的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅵ 大数据发展的三个必要条件

大数据发展的三个必要条件_数据分析师考试

近年来，关于大数据的讨论在技术、应用和模式等多个层面展开，已被认为代表着产业发展的方向。但与互联网公司的诸多实践相比，被认为具有数据资源先天优势的电信运营商却走在了后面，即便放眼全球，电信运营商的大数据应用案例也是屈指可数。移动宽带和固网宽带快速发展、OTT的强势崛起决定了电信运营商必须充分利用自身掌握的数据资源，另辟蹊径，从而实现网络价值的最大化。因此，电信运营商应用大数据是必然的，而且市场前景十分广阔。

为了加快大数据的“落地”步伐，帮助业界各方特别是电信运营企业更好地了解大数据，认清大数据战略发展的重要性，分析发展道路上面临的难题和障碍，促进大数据产业链的成熟，推动大数据的应用推广。从今天开始，《人民邮电》报特邀来自中兴通讯、电信研究院以及三大运营商等单位的专家，推出“掘金大数据”系列报道，以飨读者。

大数据概念的横空出世，有赖于短短几年出现的海量数据。据统计，互联网上的数据每两年翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的。当然，海量数据仅仅是“大数据”概念的一部分，只有具备4个“V”的特征，也就是Volume（海量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值），大数据的定义才算完整，而最后一个Value（价值），恰恰是决定大数据未来走向的关键。

大数据发展的三个必要条件

大数据的发展需要三方面的必要条件：数据源、数据交易、数据产生价值的过程。近年来，社交网络的兴起、物联网的发展和移动互联网的普及，微信、微博、智能手机、电商大行其道，诞生了大量有价值的数据源，比如位置、生活信息等数据，数据源的出现奠定了大数据发展的基础。大数据时代到来的重要标志，则是大批专业级“数据买卖商”的出现，以及围绕数据交易形成的贯穿于收集、整理、分析、应用整个流程的产业链条。大数据发展的核心，则是使用户从海量的非结构化数据和半结构化数据中获得新的价值，数据价值是带动数据交易的原动力。

IBM、甲骨文、SAP近年纷纷斥巨资收购数据管理和分析公司，在这些互联网巨头的带动下，数据分析技术日渐成熟。2013年6月，爱德华·斯诺登将“棱镜”计划公之于众，“棱镜门”事件一方面说明大数据技术已经成熟，另一方面也佐证了现在阻碍大数据发展的不是技术，而是数据交易和数据价值。

大数据技术的发展促进了云计算的落地，云计算的部署完成又反过来加大了市场对数据创造价值的期待。大数据概念提出之后，市场终于看到了云计算的获利方向，云计算市场仿佛在一夜之间爆发，在过去一两年间几乎已经被国内大方案商、大集成商瓜分殆尽——各地的一级系统集成商与当地政府合作，建云数据中心，建智慧城市；各大行业的巨头们在搭建各自行业的混合云标准，搭建行业云平台；公有云也来了，各大IT巨头想尽办法申请中国的公有云牌照。云计算从概念到落地用了5年时间，最终促成这一切的就是大数据，或者说是市场对数据价值的期待。借助于国内智慧城市概念的大规模普及，云计算基础设施已基本准备就绪，一方面具备了大数据应用的硬件基础，另一方面迫于回收云计算投资的压力，市场急需应用部署，大数据恰如雪中送炭，被市场寄予厚望。

现在，一切的矛头都指向了“数据如何创造价值？”

56数据创造价值的基石6是数据整合和开放

大数据服务创业公司Connotate对800多名商业和IT主管进行了调查。结果显示，60%受调查者称“目前就说这些大数据投资项目肯定能够带来良好回报尚为时过早”。之所以如此，是由于当前大数据缺乏必需的开放性：数据掌握在不同的部门和企业手中，而这些部门和企业并不愿意分享数据。大数据通过研究数据的相关性来发现客观规律，这依赖于数据的真实性和广泛性，数据如何做到共享和开放，这是当前大数据发展的软肋和需要解决的大问题。

2012年美国大选奥巴马因数据整合而受益。在奥巴马的竞选团队中有一个神秘的数据挖掘团队，他们通过对海量数据进行挖掘帮助奥巴马筹集到10亿美元资金；他们通过数据挖掘使竞选广告投放效率提升了14%；他们通过制作摇摆州选民的详细模型，每晚实施6.6万次模拟选举，推算奥巴马在摇摆州的胜率，并以此来指导资源分配。这个数据挖掘团队，对奥巴马成功连任功不可没。奥巴马竞选团队相比罗姆尼竞选团队最有优势的地方就是对大数据的整合。奥巴马的数据挖掘团队也意识到这个全世界共同的问题：数据分散在过多的数据库中。因此，在前18个月，奥巴马竞选团队就创建了一个单一的庞大数据系统，可以将来自民意调查者、捐资者、现场工作人员、消费者数据库、社交媒体，以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息整合在一起。这个整合后的巨大数据库不仅能告诉竞选团队如何发现选民并获得他们的注意，还帮助数据处理团队预测哪些类型的人有可能被某种特定的事情所说服。正如竞选总指挥吉姆·梅西纳所说，在整个竞选活中，没有数据做支撑的假设很少存在。

2012年3月，美国奥巴马政府宣布投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，将大数据研究上升为国家意志，对大数据的整合带来深远影响。一个国家拥有数据的规模和运用数据的能力将成为综合国力的重要组成部分。国内智慧城市的建设目标之一就是实现数据的集中共享。

数据创造价值需要合作共赢的商业模式

随着云计算、大数据技术和相关商业环境的不断成熟，越来越多的“软件开发者”正在利用跨行业的大数据平台，打造创新价值的大数据应用，而且这一门槛正在不断降低。因为首先，数据拥有者乐于做这样的事情，他们能够以微乎其微的成本获取额外的收入，提高利润水平；其次，大数据设备厂商乐于做这样的事情，因为厂商需要应用来吸引消费者购买设备，发展合作共赢的伙伴关系势必比单纯销售设备要有利可图，一些具有远见的厂商已经开始通过提供资金、技术支持、入股等方式来扶持这些“软件开发者”；第三，行业细分市场的数据分析应用需求在不断加大，对于整个大数据产业链来说，创新型的行业数据应用开发者必将是未来整个大数据产业链中最为活跃的部分。

在必然到来的大数据时代，有三种企业将在“大数据产业链”中处于重要地位：掌握海量有效数据的企业，有着强大数据分析能力的企业，以及创新的“软件开发者”。社交网络、移动互联网、信息化企业、电信运营商都是海量数据的制造者，Facebook公司手中掌握着8.5亿用户，淘宝注册用户超过3.7亿，腾讯的微信用户突破3亿，这些庞大用户群所提供的数据，正在等待时机释放出巨大的商业能量。可以预测，在不久的将来，Facebook、腾讯、电信运营商等海量数据持有者要么自我发展成为数据分析提供商，要么与IBM、ZTE等企业密切对接成为上下游合作企业，大数据产业链将在某个爆发点到来之际，以令人惊讶的速度成长壮大。

警惕大数据的危害

大数据时代，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，人们的思维决断模式，已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此将更精确、更有预见性。不过，由于大数据过于依靠数据的汇集，一旦数据本身有问题，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而导致错误的预测和决策。

大数据的理论是“在稻草堆里找一根针”，而如果“所有稻草看上去都挺像那根针”呢？过多但无法辨析真伪和价值的信息和过少的信息一样，对于需要作出瞬间判断、一旦判断出错就很可能造成严重后果的情况而言，同样是一种危害。大数据理论是建立在“海量数据都是事实”的基础上，而如果数据提供者造假呢？这在大数据时代变得更有害，因为，人们无法控制数据提供者和搜集者本人的偏见与过滤。拥有最完善数据库、最先接受“大数据”理念的华尔街投行和欧美大评级机构，却每每在重大问题上判断出错，这本身就揭示了“大数据”的局限性。

不仅如此，大数据时代造就了一个数据库无所不在的世界，数据监管部门面临前所未有的压力和责任：如何避免数据泄露对国家利益、公众利益、个人隐私造成伤害？如何避免信息不对等，对弱势群体的利益构成伤害？在有效控制风险之前，也许还是让大数据继续待在“笼子”里更好一些。

大数据的经济价值已经被人们所认可，大数据的技术也已经逐渐成熟，一旦完成数据的整合和监管，大数据爆发的时代即将到来。我们现在要做的，就是选好自己的方向，为迎接大数据的到来，提前做好准备。

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Ⅶ 移动互联应重视大数据安全

移动互联应重视大数据安全

随着互联网、移动互联网、物联网、云计算等技术的快速发展，全球数据量出现爆发式增长。与此同时，云计算为这些海量的多样化数据提供了存储和运算平台，分布式计算等数据挖掘技术又使得大数据分析规律、研判趋势的能力大大增强。在大数据不断向各个行业渗透并深刻影响国家政治、经济、民生、国防等领域的同时，其安全问题也将对个人隐私、社会稳定和国家安全带来巨大的潜在威胁，如何应对这些巨大的挑战，成为摆在我们面前的重要课题。

安全问题日益凸显

随着数字化进程不断深入，大数据逐步渗透至金融、汽车、制造、医疗等各个传统行业，甚至延伸到社会生活的每个角落，大数据安全问题的影响也日益增大，主要问题表现为以下几个方面：

国家数据资源大量流失。互联网海量数据的跨境流动，加剧了大数据作为国家战略资源的大量流失，全世界的各类海量数据正在不断汇总到美国，短期内还看不到转变的迹象。随着未来大数据的广泛应用，涉及国家安全的政府和公用事业领域的大量数据资源也将进一步开放，但目前由于相关配套法律法规和监管机制尚不健全，极有可能造成国家关键数据资源的流失。

大数据环境下用户隐私安全威胁严重。随着大数据挖掘分析技术的不断发展，个人隐私保护和数据安全变得非常紧迫。大数据环境下，人们对个人信息的控制权明显下降，导致个人数据能够被广泛、详实地收集和分析。大数据被应用于攻击手段，黑客可最大限度地收集更多有用信息，为发起攻击做准备，大数据分析让黑客的攻击更精准。随着大数据技术发展，更多信息可以用于个人身份识别，而个人身份识别信息的范围界定困难，隐私保护的数据范围变得模糊。以往建立在“目的明确、事先同意、使用限制”等原则之上的个人信息保护制度，在大数据场景下变得越来越难以操作。

基于大数据挖掘技术的国家安全威胁日益严重。大数据时代美国情报机构已抢占先机，美国通过遍布在全球的国安局监听机构如地面卫星站、国内监听站、海外监听站等采集各种信息，对采集到的海量数据进行快速预处理、解密还原、分析比对、深度挖掘，并生成相关情报，供上层决策。2013年6月底，美国中情局前雇员斯诺登爆料，美国情报机关通过思科路由器对中国内地移动运营商、中国教育和科研计算机网等骨干网络实施长达4年之久的长期监控，以获取网内海量短信数据和流量数据。

基础设施安全防护能力不足引发数据资产失控。基础通信网络关键产品缺乏自主可控能力，成为大数据安全缺口。我国运营企业网络中，国外厂商设备的现网存量很大，国外产品存在原生性“后门”等隐患，一旦被远程利用，大量数据信息存在被窃取的安全风险。我国大数据安全保障体系不健全，防御手段能力建设处于起步阶段，尚未建立起针对境外网络数据和流量的监测分析机制，对“棱镜”监听等深层次、复杂、高隐蔽性的安全威胁难以有效防御、发现和处置。

多措并举联防联控

目前，世界各国均通过出台国家战略、促进数据融合与开放、加大资金投入等推动大数据应用。相比之下，各国在涉及大数据安全方面的保障举措则刚刚起步，主要集中在通过立法加强对隐私数据的保护。德国在2009年对《联邦数据保护法》进行修改并生效，约束范围包括互联网等电子通信领域，旨在防止因个人信息泄露导致的侵犯隐私行为；印度在2012年批准国家数据共享和开放政策的同时，通过拟定非共享数据清单以保护涉及国家安全、公民隐私、商业秘密和知识产权等数据信息；美国在2014年5月发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书表示，在大数据发挥正面价值的同时，应该警惕大数据应用对隐私、公平等长远价值带来的负面影响，建议推进消费者隐私法案、通过全国数据泄露法案、修订电子通信隐私法案等。

我国在布局、鼓励和推动大数据发展应用的同时，也应提早谋划、积极应对大数据带来的安全挑战，从战略制定、法律法规、基础设施防护等方面应对大数据安全问题，为此提出几条建议：

将大数据资源保护上升为国家战略，建立分级分类安全管理机制。应把数据资源视为国家战略资源，将大数据资源保护纳入到国家网络空间安全战略框架中，构建大数据环境下的信息安全体系，提高应急处置能力和安全防范能力，提升服务能力和运作效率。通过国家层面的战略布局，明确大数据资源保护的整体规划和近远期重点工作。对国内大数据资源，按实施分级分类安全保护思路，保障数据安全、可靠；积极开展大数据安全风险评估工作，针对不同级别大数据特点加强安全防范。建议国家尽快制定不同级别的大数据采集、存储、备份、迁移、处理和发布等关键环节的安全规范与标准，配套完善相应的监管措施。

完善法律法规，加大个人信息保护监管力度。积极推动个人信息保护法律的立法工作，探索通过技术标准、行业自律等手段解决法律出台前的个人信息保护问题。加快《网络安全法》的出台，在《网络安全法》中对电信和互联网行业用户信息保护作出明确法律界定，为相关工作开展提供法律依据。加强对个人隐私保护的行政监管，同时要加大对侵害个人隐私行为的打击力度，建立对个人隐私保护的测评机制，推动大数据行业的自律和监督。

加强国家信息基础设施保护，提升大数据安全保障与防范能力。促进技术研究和创新，通过加大财政支持力度，激励关系国家安全的政府部门及国有企事业单位采用安全可控的产品，提升我国基础设施关键设备的安全可控水平。加强大数据信息安全系统建设，针对大数据的收集、处理、分析、挖掘等过程，设计与配置相应的安全产品，并组成统一的、可管控的安全系统，推动建立国家级、企业级的网络个人信息保护态势感知、监控预警、测评认证平台。充分利用大数据技术应对网络攻击，通过大数据处理技术实现对网络异常行为的识别和分析，基于大数据分析的智能驱动型安全模型，把被动的事后分析变成主动的事前防御；基于大数据的网络攻击追踪，实现对网络攻击行为的溯源。

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Ⅷ 大数据时代,如何保护个人隐私

理解有误，大数据其实跟现有的数据安全环境没很大差异，大数据的一个主要作用就是通过数据预测未来：可能会发生什么，人们又期待什么，从而提前应对，由于产生以及提升数据的价值

个人隐私跟现在一样，很难保障，连美国的机密都被斯诺登泄露，个人的就更不用说，除非你的是死数据，不上网，但这样数据也就成了废数据，是根本产生不了价值的

Ⅸ 世界上最早对大数据革命做出战略反应的国家是哪个国家

毫无疑问是美国

根据斯诺登公开的信息，美国早在十年前就部署了诸如棱镜计划的多个计划，旨在收集全球电信、网络、信用卡等信息来分析监视战略战术目标。

Ⅹ 如何在大数据时代下培养创新精神

“大数据”时代的来临，对各行业传统管理模式带来了巨大的冲击。以往衡量一个企业的实力，其拥有的资源、财力是最重要的标准，而在“大数据”时代，数据才是王道，才是最重要的资产，才是最被看重的竞争力。然而，传统的管理模式并未适应“大数据”时代的到来，主要表现在以下几个方面。

挑战一：大公司的数据垄断

大数据时代，数据是企业获取竞争优势的基础，全球互联网巨头都已意识到了大数据时代数据的重要意义，谁占有数据，谁就占得先机。例如作为中国最大的电子商务公司，阿里集团目前坐拥支付宝、淘宝、天猫、阿里金融等多个交易平台，其积累的数据达14年之久，利用这些大数据，阿里金融打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需的资金。这一切源于对数据的垄断，它改变了游戏规则，对传统银行业带来了挑战。

挑战二：决策者未意识到数据的商业价值

在这个数据为王的时代，许多企业决策者的意识还禁锢在传统的管理模式中，企业的信息化管理水平只停留在收发文和电子查询阶段，而大数据分析需要企业在软硬件设备上的大量投入，构建一个复杂的数据分析系统。另外，虽然有些企业拓展了获取数据的渠道，但是却很少深层挖掘数据背后的价值，特别是对系统中的微观数据的关注和利用很少。如今许多的企业决策者们只是单纯的关心像财务报表、企业盈亏表等宏观的数据，并没有从组成这些报表的细微数据中去发现企业存在的问题，对于竞争对手的分析也是如此。

挑战三：信息安全的挑战

“斯诺登”事件和“窃听门”丑闻告诉我们，大数据给企业核心信息的保存带来了技术上的挑战。交易数据和交互数据的产生和传输都是在互联网中进行，这个过程中存在很多客户终端和节点，给数据安全带来了很大的风险。企业为降低成本通常把企业数据存储在云端，云服务商可以看到企业管理和决策的全部数据，商业秘密泄露的风险非常大。另一方面，企业的数据涉及大量用户的隐私信息，包括客户位置、交易历史、个人偏好等信息。这些信息使用不当或者泄露很可能使企业陷入法律纠纷，为企业带来灾难式的不良影响。