大数据时代六个重要非技术问题.docx

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大数据时代六个重要非技术问题

大数据时代：

六个重要非技术问题

　　大家还没搞清楚PC时代的时候，移动互联网来了；还没搞清楚移动互联网的时候，大数据时代来了。

——马云

　　从马云的这句感概中，我们可以看出，大数据时代的到来，是那么地匆忙和突然。

是的，前面的PC、移动互联网，我们搞清楚了吗？

说实话，确实还来不及搞清楚。

如何面对这个突如其来的大数据时代？

虽然我们可能想得不全面，但是能够集思广益多想一些问题，至少也是一个不错的解决方案。

　　既然说大数据时代来了，这说明在大数据技术方面已然不存在大的问题。

以阿里的技术实力，马云这里所担心的问题，应该不会是停留在所谓的技术层面，而是技术之外的那些政策、市场、企业和社会方面等问题。

　　1、个人隐私问题

　　大数据，意味着未来的各种数据，不论是公开的还是私密的、过去的还是现在的、虚拟的还是实体的，都会在网络中普遍存在。

这些泛在化的数据包，将如同空气一般弥漫在我们周围。

那么，我们的数据会不会被别人看到？

我们是否能得到别人的数据呢？

这些从技术上来说都是可以实现的。

那么，我们就面临一个问题：

我如何才能保护好自己的数据，不被他人窃取？

对于每个个体来说，这都很重要。

因为如果一旦出现数据泄露，对个体本身造成的损伤都会是非常大的。

大数据的危险，可能会出现在一个不起眼的小细节上，一个微小的失误，就有可能造成无法挽回的损失。

　　从另一方面来说，隐私泄露是科技发展过程中必然会发生的，唯有做好应对。

在大数据发展过程中，对于个人隐私的保密性研究，应该与之同步进行，未来才可能避免此类问题的发生。

　　2、市场垄断问题

　　大数据的形成，源自于不同种类、不同结构、不同层面、不同大小的数据被人为地收集在一起，形成一个数据存储库，通过技术手段进行整理、归类、分析、判断和汇总，回流到信息市场，为各类组织和个人所用。

这种经过分析的数据，往往控制在一些技术、资本实力较强、处于垄断地位的大公司手中，如何让这些数据真正的为社会所用，为更多的人服务，需要从市场创新方面给出相适应的答案。

　　3、政策监管问题

　　既然大数据导致的个人隐私泄露是不可避免的，那么就需要政策方面给予限制和监管。

　　在更多的数据被公开的大数据时代，虽然可以通过建设反病毒、防火墙等技术手段，来减少隐私泄露的代价和提高泄露的难度，但要真正保障每个个体的隐私和安全，还需要靠法制手段。

而大数据导致的市场垄断问题，就更需要政策方面加以监管，做好更高层面的筛查，保证大数据技术真正为社会所用，发挥它的正面作用。

　　4、个性发展问题

　　技术的发展，让我们的生活越来越方便，也让我们每天接受到的信息越来越雷同，好像大家每天都在用着差不多功能的手机，玩着差不多关卡的游戏，看着差不多内容的新闻……过去那种“十里不同天，百里不同俗”的“桃源”景象，离我们越来越远。

大数据时代，经过科学分析的各种数据，会告诉你适合穿什么样的衣服，说什么样的话，会将每一个女孩子都打造成科技美女，确实，可能到时候每个人都会很完美，但是也可能造成千篇一品，没有差异，就如同今天韩国那些被整的一模一样的人造美女一般，看起来虽美却让人心颤，缺少了真实与个性。

　　5、智力分化问题

　　在有些人看来，这可能是一个杞人忧天的担心。

但是，由于在大数据时代，掌握大量手机的技术人员，由于知识的丰富、资料的充足，对各方面数据的透彻了解，智商必然会得到充分的开发、发展。

而对于大数据的用户来说，就像我们这样的芸芸众生来说，由于我们的行为、言语形成了大数据，大数据也为我们的选择做出了判断，就《大数据时代》的作者维克托所说，“我们要去买一个东西，它帮我提供预测，一周后它的价格会低还是高，然后告诉我买或者不买，如果我受损失它还会给我一定补偿”，在这种情况下，我们的主体性会不会丧失？

我们的智商会不会因为“用进废退”而越来越弱化？

这确实是一个值得关心的问题。

　　4、组织安全问题

　　对于企业、机构等各种组织来说，大数据虽然在产品开发、市场营销等方面存在着各种优点，能够帮助我们更好地关联海量数据，提高决策者的洞察力，对消费者行为进行精确的掌控。

但优势与风险总是并存的，如果说大数据没有任何风险，估计不会有人相信。

技术总是在更新之中，而风险却无时不在。

　　比如，我买了一个iPAD平板电脑，想用来帮助我的生活和工作，还不到三天时间，iPAD电脑就已经掌握了我的各种行踪，包括我的工作地点、家庭地址，每天喜欢到哪里逛街、到哪里就餐，甚至不用输入任何指令，它就可以通过Siri为我规划好一天的行程单，并分析地图上的交通拥堵情况，为我规划出最佳的上班和回家路线。

从商业的角度考虑，这种产品确实为像我这样的消费者提供了便利，但是我并不需要它什么都知道。

就像我在公司开会时候，我不需要它获取到我的具体地址和谈话内容，因为如果这样，我所在的公司将面临商业竞争方面的危险。

　　在大数据时代，即时、准确、可靠的数据还可能意味着重大的商机。

为了将风险最大可能的变为利益，企业董事会和管理层将会分工协作。

董事会研究什么是大数据，大数据有何风险，如何控制风险等，并制定战略；董事会之下是包括CEO在内的管理层，负责确保数据被保护、并合理利用。

如果出现任何异常状况，都会被以适当的方式处理，从而使得大数据发挥最大价值，而不让企业面临风险。

如果发现消费者细微的市场动向变动，则进行针对性的应对策略，用大数据的方式来适应市场、获取利益。

　　除了企业，在大数据时代，国家的安全也将面临挑战。

2013年，“斯诺登”的爆料让全球为之震惊，定性之争，比起政府这位“老大哥”，牵涉“棱镜”之中的谷歌、苹果等美国公司处境也很尴尬。

除了“窃听门”，高盛、摩根大通等金融巨擘的“偷窥门”也引发全球多国央行和金融监管机构忧虑。

各类组织之间的安全问题交织在一起，传统的解决方案已经无法发挥效用。

　　大数据时代，技术可能并不是什么难事，难的是技术之外的配套解决程度，技术之外的问题远比技术本身带来的好处要多。

唯有思考好上述提到的六个问题具体如何应对，我们才有可能享受到大数据带来的各种便利，而要真正解决这些问题，则需要突破性的理念、跨界式的思维和平台级的合作。

　　大傢還沒搞清楚PC時代的時候，移動互聯網來瞭；還沒搞清楚移動互聯網的時候，大數據時代來瞭。

——馬雲

　　從馬雲的這句感概中，我們可以看出，大數據時代的到來，是那麼地匆忙和突然。

是的，前面的PC、移動互聯網，我們搞清楚瞭嗎？

說實話，確實還來不及搞清楚。

如何面對這個突如其來的大數據時代？

雖然我們可能想得不全面，但是能夠集思廣益多想一些問題，至少也是一個不錯的解決方案。

　　既然說大數據時代來瞭，這說明在大數據技術方面已然不存在大的問題。

以阿裡的技術實力，馬雲這裡所擔心的問題，應該不會是停留在所謂的技術層面，而是技術之外的那些政策、市場、企業和社會方面等問題。

　　1、個人隱私問題

　　大數據，意味著未來的各種數據，不論是公開的還是私密的、過去的還是現在的、虛擬的還是實體的，都會在網絡中普遍存在。

這些泛在化的數據包，將如同空氣一般彌漫在我們周圍。

那麼，我們的數據會不會被別人看到？

我們是否能得到別人的數據呢？

這些從技術上來說都是可以實現的。

那麼，我們就面臨一個問題：

我如何才能保護好自己的數據，不被他人竊取？

對於每個個體來說，這都很重要。

因為如果一旦出現數據泄露，對個體本身造成的損傷都會是非常大的。

大數據的危險，可能會出現在一個不起眼的小細節上，一個微小的失誤，就有可能造成無法挽回的損失。

　　從另一方面來說，隱私泄露是科技發展過程中必然會發生的，唯有做好應對。

在大數據發展過程中，對於個人隱私的保密性研究，應該與之同步進行，未來才可能避免此類問題的發生。

　　2、市場壟斷問題

　　大數據的形成，源自於不同種類、不同結構、不同層面、不同大小的數據被人為地收集在一起，形成一個數據存儲庫，通過技術手段進行整理、歸類、分析、判斷和匯總，回流到信息市場，為各類組織和個人所用。

這種經過分析的數據，往往控制在一些技術、資本實力較強、處於壟斷地位的大公司手中，如何讓這些數據真正的為社會所用，為更多的人服務，需要從市場創新方面給出相適應的答案。

　　3、政策監管問題

　　既然大數據導致的個人隱私泄露是不可避免的，那麼就需要政策方面給予限制和監管。

　　在更多的數據被公開的大數據時代，雖然可以通過建設反病毒、防火墻等技術手段，來減少隱私泄露的代價和提高泄露的難度，但要真正保障每個個體的隱私和安全，還需要靠法制手段。

而大數據導致的市場壟斷問題，就更需要政策方面加以監管，做好更高層面的篩查，保證大數據技術真正為社會所用，發揮它的正面作用。

　　4、個性發展問題

　　技術的發展，讓我們的生活越來越方便，也讓我們每天接受到的信息越來越雷同，好像大傢每天都在用著差不多功能的手機，玩著差不多關卡的遊戲，看著差不多內容的新聞……過去那種“十裡不同天，百裡不同俗”的“桃源”景象，離我們越來越遠。

大數據時代，經過科學分析的各種數據，會告訴你適合穿什麼樣的衣服，說什麼樣的話，會將每一個女孩子都打造成科技美女，確實，可能到時候每個人都會很完美，但是也可能造成千篇一品，沒有差異，就如同今天韓國那些被整的一模一樣的人造美女一般，看起來雖美卻讓人心顫，缺少瞭真實與個性。

　　5、智力分化問題

　　在有些人看來，這可能是一個杞人憂天的擔心。

但是，由於在大數據時代，掌握大量手機的技術人員，由於知識的豐富、資料的充足，對各方面數據的透徹瞭解，智商必然會得到充分的開發、發展。

而對於大數據的用戶來說，就像我們這樣的蕓蕓眾生來說，由於我們的行為、言語形成瞭大數據，大數據也為我們的選擇做出瞭判斷，就《大數據時代》的作者維克托所說，“我們要去買一個東西，它幫我提供預測，一周後它的價格會低還是高，然後告訴我買或者不買，如果我受損失它還會給我一定補償”，在這種情況下，我們的主體性會不會喪失？

我們的智商會不會因為“用進廢退”而越來越弱化？

這確實是一個值得關心的問題。

　　4、組織安全問題

　　對於企業、機構等各種組織來說，大數據雖然在產品開發、市場營銷等方面存在著各種優點，能夠幫助我們更好地關聯海量數據，提高決策者的洞察力，對消費者行為進行精確的掌控。

但優勢與風險總是並存的，如果說大數據沒有任何風險，估計不會有人相信。

技術總是在更新之中，而風險卻無時不在。

　　比如，我買瞭一個iPAD平板電腦，想用來幫助我的生活和工作，還不到三天時間，iPAD電腦就已經掌握瞭我的各種行蹤，包括我的工作地點、傢庭地址，每天喜歡到哪裡逛街、到哪裡就餐，甚至不用輸入任何指令，它就可以通過Siri為我規劃好一天的行程單，並分析地圖上的交通擁堵情況，為我規劃出最佳的上班和回傢路線。

從商業的角度考慮，這種產品確實為像我這樣的消費者提供瞭便利，但是我並不需要它什麼都知道。

就像我在公司開會時候，我不需要它獲取到我的具體地址和談話內容，因為如果這樣，我所在的公司將面臨商業競爭方面的危險。

　　在大數據時代，即時、準確、可靠的數據還可能意味著重大的商機。

為瞭將風險最大可能的變為利益，企業董事會和管理層將會分工協作。

董事會研究什麼是大數據，大數據有何風險，如何控制風險等，並制定戰略；董事會之下是包括CEO在內的管理層，負責確保數據被保護、並合理利用。

如果出現任何異常狀況，都會被以適當的方式處理，從而使得大數據發揮最大價值，而不讓企業面臨風險。

如果發現消費者細微的市場動向變動，則進行針對性的應對策略，用大數據的方式來適應市場、獲取利益。

　　除瞭企業，在大數據時代，國傢的安全也將面臨挑戰。

2013年，“斯諾登”的爆料讓全球為之震驚，定性之爭，比起政府這位“老大哥”，牽涉“棱鏡”之中的谷歌、蘋果等美國公司處境也很尷尬。

除瞭“竊聽門”，高盛、摩根大通等金融巨擘的“偷窺門”也引發全球多國央行和金融監管機構憂慮。

各類組織之間的安全問題交織在一起，傳統的解決方案已經無法發揮效用。

　　大數據時代，技術可能並不是什麼難事，難的是技術之外的配套解決程度，技術之外的問題遠比技術本身帶來的好處要多。

唯有思考好上述提到的六個問題具體如何應對，我們才有可能享受到大數據帶來的各種便利，而要真正解決這些問題，則需要突破性的理念、跨界式的思維和平臺級的合作。