不知道大家有沒有發現，如果你多次訂購同一家外賣，會被商家定為熟客，前幾天，小編點外賣的時候，意外發現了外賣單上，給我做了標記，雖然說也沒多送幾片肉，但是我們的生活卻越來越數字化。
其實呢，從某種意義上說，人們對數字化的未來，有著又愛又恨的感覺：數字社會的輪廓，一眼望去難見邊界。這種感覺，首先來自於日常生活。當衣食住行、運動醫療等信息逐漸被數據化，“數據人”的眉目越來越清晰，數字社會已經可感可知。與此同時，這種感覺也建立在環環相扣、不斷延伸的技術鏈條之上。現實中，從大數據到物聯網，從雲計算到邊緣計算，數據產業方興未艾，技術正在不斷拓展想象力的邊界。
數據象徵著科技感，也展現著安全感。
第1點 “大數據”是“數據”的質變
從大數據與技術發展的關係角度來看，數據是以電子設備為載體的，二進制字段的表達。與數據有關的操作首先是計算機底層的技術問題——即通過一定的代碼算法，實現數據的獲取、使用、存儲等。伴隨著計算機與數據庫等技術的不斷髮展，加之網絡的出現，網絡計算能力越來越強、數據獲取範圍越來越廣、數據的使用用途也越來也多。所以“大數據”並不僅僅意味著數據量的“大”，更意味著數據的價值變“大”了。
從大數據與信息的關係角度來看，大數據指的是規模和格式前所未有而又相互關聯的大量數據，蒐集自網絡空間和實體世界，技術人員通過高速、多方分析後，可以從中挖掘出甚至超出原有數據量級的信息量。這意味著，只有在大數據環境下才能夠出現天量的信息。
從大數據與網絡空間的關係角度來看，海量的數據和相互之間的結構性、非結構性關聯，使得大數據充分地擴展了網絡空間。經過幾十年的發展，人類社會早已經將自己的社會活動拓展到網絡空間。網絡空間不再是虛擬的角落。
大數據的發展讓社會步入了數字經濟時代。大數據所特有的基於數據分析、挖掘、獲取和交易所產生的經濟利用廣闊前景和巨大的輻射力，是商業競爭中各參與主體競相爭奪的重要資源。
第2點 大數據時代還需要數據治理嗎？
可以說，忽視數據治理給數據平臺建設帶來了不少問題。隨處可見的數據不統一，難以提升的數據質量，難以完成的數據模型梳理等源源不斷的基礎性數據問題，限制了數據平臺發展，導致數據應用不能在商業上快速展示效果。
我國最早意識到數據治理重要性的行業銀行是金融行業。由於對數據的強依賴，金融業一直非常重視數據平臺的建設，經過幾代數據平臺的驗證，發現數據治理是平臺建設的主要限制因素，而且隨著投資和建設的投入增加，對數據治理的重要性的認識也越來越深刻。
如今各行業都開始了大數據平臺的建設，希望利用大數據的能力，來實現數字化轉型。大數據平臺的建設本質上還是數據的建設，傳統數據平臺碰到的所有問題大數據平臺都有可能碰到，由於數據量級的變化，大數據平臺必然還會產生新的問題。
第3點 大數據風控的有效性如何實現？
在數據來源方面，數據孤島仍然是制約我國金融信貸行業發展的重要因素。目前，政府、銀行、券商、互聯網企業和第三方徵信公司掌握的信息資產難以在短時間內互聯互通。
信息孤島導致了信息不對稱、不透明，帶來了大量的多頭債務風險和欺詐風險。
由此得知，金融信貸行業若想利用大數據風控技術大力提升風控水平，就必須打破信息孤島，解決信息不對稱和信息獲取不及時的問題。
在數據質量方面，數據缺乏有效性是數據質量不佳的主要因素，也直接導致了大數據風控有效性的不足。近些年，金融機構、電子商務、社交網絡、公共政務、OTO互聯網平臺等數據體猶如一臺永不停歇的機器一般，源源不斷地製造著每天2EB級別的海量數據。然而，數據格式多樣化、數據形式碎片化、有效數據缺失和數據內容不完整等問題也隨之而來。因此，改善數據質量，提升有效性成為大數據風控水平提高的必備環節。在數據採集和使用的制度建設方面，保護個人或企業隱私，一直都是我國政府制度建設的一個重大方向。如何合法地、適度地、有效地採集和使用大數據？這不僅僅是一個技術實現的問題，更是一個社會進步的問題。
近年來，數據洩露事件頻頻出現，也成為了各大媒體爭相報道的新聞頭條和人們老生常談的熱點話題。
從互聯網金融元年開始的短短三年間，網絡安全事件層出不窮，網絡數據真實性再次被提及。大數據時代的數據基本是垃圾進垃圾出，真實度可能只有50%。企業家和學者對數據真實性的擔憂不是空穴來風，銀行、P2P等機構都遭遇過嚴重的金融欺詐事件。
與此同時，網絡安全事件也帶來了嚴重的數據洩露風險。從國際數據洩露情況來看，Verizon發佈的報告《Data Breach Investigations Report 2015》顯示，全球調研覆蓋95個國家，61個報告了數據洩露問題，共涉及79790個安全事件，損失高達數千億美金。從國內來看，國內專業的互聯網安全平臺360發佈的《2015年中國互聯網安全報告》顯示，共有1410個漏洞可能造成網站上的個人信息洩露，可能洩露的個人信息量高達55.3億條。
總而言之，若想提升大數據風控的有效性，就必須解決數據孤島、數據低質、數據洩露的問題。
這些事情促人思考：數據究竟該如何為我所用。今天，對數據的深度挖掘漸成趨勢，對數據的充分共享深入人心，但縱觀全球大數據產業的發展，規則制定卻遠遠落後於實踐。
共享的邊界在哪裡？個人隱私數據是否應有不同層級？不少問題依然處在討論之中。
當然，一些共識性原則也在形成。總體而言，對數據的態度應當體現一種平衡：既需要數據流動，也需要數據保護；數據應該共享，但不能超越界限；科技企業需要更好自律，但健全法律規制同樣能推動其更好發展。
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