企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用構(gòu)成要素及其風險分析

李繼玲，李寶林，劉新蕊

(1．西北政法大學 商學院，陜西 西安 710122;2．西華師范大學 計算機學院，四川 南充 637009)

大數(shù)據(jù)對企業(yè)而言是亟待開發(fā)的寶貴資源，數(shù)據(jù)中所蘊藏的無限信息金礦若以先進的分析技術(shù)加以利用，將轉(zhuǎn)化為極具價值的商業(yè)洞察力，能夠幫助企業(yè)從中獲得可以利用的商業(yè)情報，執(zhí)行實時風險管理，保證企業(yè)在關(guān)鍵市場的競爭中贏得勝利．

近年業(yè)界對于大數(shù)據(jù)概念、應(yīng)用案例、應(yīng)用價值、技術(shù)體系等方面有較多研究探索．文獻［1］梳理了大數(shù)據(jù)的10 個重要概念，總結(jié)了大數(shù)據(jù)的典型商業(yè)應(yīng)用案例，指出大數(shù)據(jù)應(yīng)用給企業(yè)帶來了若干問題．文獻［2］認為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)具有較好的信息化能力并擁有數(shù)據(jù)優(yōu)勢;同時提出大數(shù)據(jù)規(guī)?；瘧?yīng)用面臨數(shù)據(jù)源不完整、數(shù)據(jù)安全和隱私問題．文獻［3］重點闡述了大數(shù)據(jù)應(yīng)用的技術(shù)系統(tǒng)，涵蓋云計算及并行計算模型、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)獲取和分析技術(shù)等．文獻［4］闡述了大數(shù)據(jù)潛在的安全威脅，提出大數(shù)據(jù)安全風險來源于云計算服務(wù)商以及遠程數(shù)據(jù)應(yīng)用者對未授權(quán)內(nèi)容的越權(quán)操作．文獻［5］分析了傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的問題與發(fā)展環(huán)境，認為作為國家經(jīng)濟基石的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)仍基本游離在大數(shù)據(jù)應(yīng)用之外，急需從技術(shù)和商業(yè)模式上進行探索和突破．

上述文獻主要聚焦于大數(shù)據(jù)本身的相關(guān)分析，有助于讀者了解業(yè)界大數(shù)據(jù)發(fā)展的總體狀態(tài)、大數(shù)據(jù)主要應(yīng)用場景和價值、行業(yè)應(yīng)用狀態(tài)．但相關(guān)內(nèi)容較為分散，缺少企業(yè)信息生命周期維度對大數(shù)據(jù)應(yīng)用構(gòu)成要素的系統(tǒng)闡述，風險分析局限在數(shù)據(jù)安全方面．本文將結(jié)合企業(yè)信息生命周期的流程和角色，系統(tǒng)闡述企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺構(gòu)成要素，并從風險評估和識別的角度對大數(shù)據(jù)應(yīng)用風險進行探討．

1 信息生命周期視角的企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用

1．1 企業(yè)信息生命周期的不同階段

為了區(qū)分信息生命周期的不同階段，這里引入數(shù)據(jù)、信息和知識三個不同術(shù)語．由于數(shù)據(jù)源的多樣性，原始數(shù)據(jù)(包括直接采集的數(shù)據(jù)或者從第三方合作伙伴集成的數(shù)據(jù))中包含了許多虛假數(shù)據(jù)，或者格式錯誤的無效的數(shù)據(jù)，這些虛假數(shù)據(jù)和無效數(shù)據(jù)如果參與分析，會給分析結(jié)果引入誤差，甚至得出錯誤分析結(jié)論．因而需要通過數(shù)據(jù)處理過濾掉這些虛假或無效數(shù)據(jù)，這些經(jīng)過處理得到的有效數(shù)據(jù)稱之為信息．信息經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析平臺分析后，得到的有規(guī)律、有因果關(guān)系分析結(jié)果和趨勢，我們稱這些分析結(jié)果和趨勢為知識．只有知識才能最終支撐企業(yè)進行業(yè)務(wù)決策．

業(yè)務(wù)場景和需求是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的源頭，企業(yè)的業(yè)務(wù)需求決定了所要選取的數(shù)據(jù)集．業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、信息和知識的關(guān)系如圖1 所示．

圖1 業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)、信息、知識之間的關(guān)系Fig.1 The relationship among business, data, information and knowledge

1．2 企業(yè)應(yīng)用大數(shù)據(jù)后決策角色、流程的變化

CIO(Chef Information Officer)是企業(yè)信息系統(tǒng)的決策者，也是大數(shù)據(jù)平臺的建設(shè)和使用者，CIO 根據(jù)企業(yè)的總體商業(yè)策略，制定并落實對應(yīng)的信息系統(tǒng)策略．但傳統(tǒng)企業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)來源十分有限，同時缺少高效的數(shù)據(jù)處理和分析平臺，使得數(shù)據(jù)無法有效發(fā)揮價值，CIO 在企業(yè)商業(yè)決策中只是支撐者的角色，無法真正參與到企業(yè)的商業(yè)決策中．

大數(shù)據(jù)時代進一步催生了數(shù)據(jù)科學家的角色．數(shù)據(jù)科學家在CIO 的領(lǐng)導(dǎo)下，需要深入理解企業(yè)業(yè)務(wù)場景和需求，同時需要了解大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)能力，從而可以對業(yè)務(wù)進行建模，確定有效數(shù)據(jù)源，并針對性的選取大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺啟動業(yè)務(wù)分析．海量數(shù)據(jù)經(jīng)過大數(shù)據(jù)平臺分析后形成的知識進而作為企業(yè)商務(wù)決策的重要輸入．上述循環(huán)過程如圖2 所示．

圖2 企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的角色和工作流程Fig.2 The role and workflow of enterprise data applications

2 信息生命周期視角的企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用構(gòu)成要素

信息生命周期視角的企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用構(gòu)成要素包括業(yè)務(wù)平臺、分析平臺、數(shù)據(jù)源和管理平臺四部分構(gòu)成，如圖3 所示．

2．1 大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平臺

大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)平臺是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的源頭，因為業(yè)務(wù)場景決定了“我分析的目的是什么”的問題;同時也是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的終點，大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)生的知識需要作用于企業(yè)商務(wù)決策才能最終發(fā)揮價值．

大數(shù)據(jù)平臺的分析結(jié)果(即知識)可以直接作為企業(yè)決策輸入，也可能進一步作為企業(yè)已有BI(Business Intelligence)應(yīng)用系統(tǒng)輸入．知識如何進一步應(yīng)用以產(chǎn)生最大商業(yè)價值，不同企業(yè)可以根據(jù)具體情況進行具體選擇．新的商業(yè)模式也會在大數(shù)據(jù)應(yīng)用的過程產(chǎn)生．

圖3 企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺的構(gòu)成要素Fig.3 Elements of the enterprise big data application platform

2．2 大數(shù)據(jù)分析平臺

分析平臺包括數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)分析三個部分．業(yè)務(wù)建模決定了分析平臺的不同技術(shù)選擇．

2．2．1 數(shù)據(jù)處理

大數(shù)據(jù)時代產(chǎn)生數(shù)據(jù)的設(shè)備、媒介及渠道如此眾多，由此產(chǎn)生許許多多的大數(shù)據(jù)源．這些海量數(shù)據(jù)源中包含了許多無效數(shù)據(jù)，如殘缺數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)等［6］．企業(yè)首先需要根據(jù)自身的業(yè)務(wù)建模選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)源，然后利用ETL(提取、轉(zhuǎn)換、加載［7］)、數(shù)據(jù)清洗等技術(shù)從相應(yīng)的數(shù)據(jù)源中抽取有效數(shù)據(jù)．企業(yè)在采集、處理以及應(yīng)用這些大數(shù)據(jù)的過程中，積累了大量的客戶個人信息，為了不使企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)時發(fā)生侵權(quán)行為，需要運用技術(shù)手段對采集的數(shù)據(jù)去隱私，如用虛擬ID 代替真實姓名，為特定數(shù)據(jù)創(chuàng)建定制屏蔽等措施．

2．2．2 數(shù)據(jù)存儲

大數(shù)據(jù)的存儲需要大容量的存儲系統(tǒng)，這里所說的“大容量”通?？蛇_到PB 級的數(shù)據(jù)規(guī)模，因此，海量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)也一定要有相應(yīng)等級的擴展能力才能匹配實時的海量數(shù)據(jù)存儲．另外由于大數(shù)據(jù)類型的多樣性及流轉(zhuǎn)的實時性，大數(shù)據(jù)存儲需要異構(gòu)化、分級的存儲平臺，從而滿足企業(yè)結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化等異構(gòu)數(shù)據(jù)的存儲需求，并能實時按照數(shù)據(jù)訪問的熱度分配不同類型的存儲介質(zhì)(如磁帶、普通磁盤、SSD、磁盤)以降低存儲成本．

2．2．3 數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析是指對海量數(shù)據(jù)進行分析，分析挖掘大數(shù)據(jù)中蘊藏的有價值的知識．企業(yè)需要根據(jù)自己特定的業(yè)務(wù)模型選擇對應(yīng)的大數(shù)據(jù)分析平臺、匹配的計算模型、計算算法，以及不同的分析工具．當前大規(guī)模并行分析平臺可以選擇開源的Hadoop 平臺，以及獨立第三方公司如Cloudera、EMC、Hortonworks 等提供的產(chǎn)品;計算模型有不同的分類，如批量計算模型、實時流處理模型;計算算法也有不同的種類，如分類算法、聚類算法、統(tǒng)計算法、關(guān)聯(lián)算法;不同領(lǐng)域有不同的分析工具，如日志分析工具、圖像處理分析工具等．

2．2．4 數(shù)據(jù)源

企業(yè)的數(shù)據(jù)源由兩部分組成:內(nèi)部數(shù)據(jù)源和外部數(shù)據(jù)源．企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)源來自于企業(yè)信息系統(tǒng)，如ERP系統(tǒng)、合同管理系統(tǒng)等．企業(yè)外部的數(shù)據(jù)源來自于兩個方面，一方面來自于多種設(shè)備和媒介，如互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、GPS、醫(yī)學影像、安全監(jiān)控、金融網(wǎng)、電信網(wǎng)等組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);另一方面來自于第三方數(shù)據(jù)集成，如淘寶平臺數(shù)據(jù)集成．

2．3 大數(shù)據(jù)管理平臺

企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理平臺主要包括三方面內(nèi)容，其一是數(shù)據(jù)安全管理，包括數(shù)據(jù)安全存儲、數(shù)據(jù)傳輸加密、授權(quán)訪問控制、隱私保護等;其二是隱私保護，企業(yè)在應(yīng)用大數(shù)據(jù)時需要遵從相關(guān)管理和法律規(guī)定，如知情權(quán)、披露權(quán)及報備管理制度;最后是大數(shù)據(jù)復(fù)合型人才的培養(yǎng)，企業(yè)需要培養(yǎng)既懂企業(yè)業(yè)務(wù)又懂得數(shù)據(jù)分析技術(shù)和法律知識的復(fù)合型人才，才能合理、高效、合法地把大數(shù)據(jù)分析結(jié)果應(yīng)用于企業(yè)商業(yè)中進行智慧決策．

3 企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用風險分析

大數(shù)據(jù)管理是從業(yè)務(wù)平臺視角提出任務(wù)指引，在管理平臺的支撐協(xié)調(diào)下，依次從數(shù)據(jù)源遞進到數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)存儲和數(shù)據(jù)處理，完成大數(shù)據(jù)應(yīng)用的全流程，期間每一個環(huán)節(jié)的非完整、非客觀、非真實都會嚴重影大數(shù)據(jù)的應(yīng)用價值，亦即存在全流程的失真風險，需要針對各環(huán)節(jié)來解析信息生命周期的不同管理風險．

3．1 數(shù)據(jù)源選擇風險

企業(yè)如何從海量數(shù)據(jù)中過濾有效數(shù)據(jù)，并處理好不同數(shù)據(jù)源之間的復(fù)雜關(guān)系，是企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的巨大考驗．企業(yè)需要從源頭上防止不良數(shù)據(jù)對商業(yè)環(huán)境的侵蝕及其帶來的巨大的管理風險．

企業(yè)大數(shù)據(jù)大部分來自于企業(yè)外部，這些數(shù)據(jù)魚龍混雜，包含了眾多殘缺數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)和重復(fù)數(shù)據(jù)．多年來，企業(yè)一直在努力清理有缺陷的數(shù)據(jù)文件．另外，由于數(shù)據(jù)來源的多樣性、龐大性和復(fù)雜性特點，數(shù)據(jù)之間的關(guān)系也日益復(fù)雜化，企業(yè)需要處理的數(shù)據(jù)不是簡單的精確關(guān)系、因果關(guān)系，而是混雜性和相關(guān)關(guān)系．

3．2 復(fù)雜、實時、多樣化的大數(shù)據(jù)處理風險

大數(shù)據(jù)環(huán)境下需要存儲和分析挖掘的數(shù)據(jù)量龐大、復(fù)雜，并且很看重數(shù)據(jù)處理的高效性和可用性．

企業(yè)傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法表現(xiàn)在:其一，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集來源單一，存儲和分析的數(shù)據(jù)量也相對較小，因而大多采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫和并行數(shù)據(jù)倉庫處理．根據(jù)CAP 理論，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲方式難以保證其可用性和擴展性．其二，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法是以處理器為中心，而大數(shù)據(jù)環(huán)境下，需要采取以數(shù)據(jù)為中心的模式，以減少數(shù)據(jù)移動帶來的開銷．因此，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，已經(jīng)不能適應(yīng)大數(shù)據(jù)的需求．

大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)需要新的技術(shù)來適應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的量和處理速度，特別是對海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合處理．

3．3 海量、實時、非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)存儲風險

傳統(tǒng)企業(yè)存儲規(guī)劃以GB 為單位，而我們正處于PB 級時代，且EB 級時代即將到來．如此巨大的數(shù)據(jù)存儲給企業(yè)存儲容量及存儲技術(shù)帶來巨大風險．

首先，企業(yè)存儲容量面臨巨大危機．在2014年TechTarget 中國區(qū)采購意向調(diào)查中，對企業(yè)全部介質(zhì)中存儲的數(shù)據(jù)量進行了詢問．一半以上受訪企業(yè)表示，需要管理的數(shù)據(jù)總量在1 到100TB 之間，數(shù)據(jù)總量100 到200TB 之間的企業(yè)在兩成左右．由此可見，大數(shù)據(jù)對存儲容量的需求已經(jīng)遠遠超出企業(yè)現(xiàn)有的存儲能力．

其次，企業(yè)的存儲技術(shù)面臨極大挑戰(zhàn)．據(jù)統(tǒng)計現(xiàn)在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占到數(shù)據(jù)總量的85%左右，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)無法對這些數(shù)據(jù)進行有效存儲．從數(shù)據(jù)存儲特性看，包括備份、恢復(fù)、快照、遷移、復(fù)制、遠程復(fù)制、重復(fù)數(shù)據(jù)刪除、歸檔、加密解密等諸多特性．上述每一項存儲特性都需要有新的技術(shù)、方法、技能和管理來解決．

3．4 兼顧業(yè)務(wù)與能力的數(shù)據(jù)分析平臺選擇風險

企業(yè)如何在大數(shù)據(jù)人才普遍不足的情況下，基于業(yè)務(wù)需求合理選擇大數(shù)據(jù)平臺供應(yīng)商，也是企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)．企業(yè)選擇大數(shù)據(jù)平臺時首先應(yīng)該判斷什么是企業(yè)真正的業(yè)務(wù)需求，清楚地了解供應(yīng)商的產(chǎn)品是否能夠滿足這些需求;其次需要估量清楚內(nèi)部可用技能，數(shù)據(jù)將從哪里來，分析行為需要多快完成，哪些內(nèi)容需要與新平臺整合;最后還要參考備選供應(yīng)商的能力、成功案例等，謹慎選擇供應(yīng)商．目前大數(shù)據(jù)分析平臺供應(yīng)商包括開源的Hadoop，以及獨立第三方公司如Cloudera、EMC、Hortonworks、IBM、華為等公司提供的不同產(chǎn)品．

3．5 數(shù)據(jù)安全管理及隱私保護風險

數(shù)據(jù)是企業(yè)和客戶的核心機密，然而企業(yè)當前數(shù)據(jù)安全管理的意識和手段普遍不足．對于終端由個人靈活掌控的今天，企業(yè)必須采取更完善的措施如加密信息存儲和傳輸、區(qū)分角色的訪問控制、嚴格的審計制度，從各個環(huán)節(jié)把關(guān)加強信息安全管理，實現(xiàn)信息生命周期的有效保護，從根本上解決數(shù)據(jù)安全的問題．

另外，當前部分企業(yè)的大數(shù)據(jù)收集和利用，已經(jīng)與互聯(lián)網(wǎng)用戶對于隱私問題的關(guān)注，以及政府監(jiān)管部門的政策形成了沖突［8］．目前我國尚無專門的法律對個人信息數(shù)據(jù)的收集、使用、披露等行為進行規(guī)范，立法分散，不成體系．企業(yè)必須關(guān)注并積極參與國家隱私方面的立法工作，避免大數(shù)據(jù)應(yīng)用違背國家法律法規(guī)．

3．6 大數(shù)據(jù)管理復(fù)合型人才缺位的風險

越來越多的企業(yè)管理者意識到了“大數(shù)據(jù)”時代的人才挑戰(zhàn)［9］，比如，國內(nèi)現(xiàn)在懂得在Hadoop 上進行開發(fā)的專業(yè)技術(shù)人員非常少，而一些金融行業(yè)的用戶雖然很想現(xiàn)在就部署大數(shù)據(jù)解決方案，但是苦于找不到既懂數(shù)據(jù)分析技術(shù)，又懂得金融業(yè)務(wù)的專業(yè)人才．由此可見，企業(yè)要最大化利用大數(shù)據(jù)帶來的價值，需要既懂得相關(guān)大數(shù)據(jù)技術(shù)，又熟悉企業(yè)業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才，企業(yè)呼喚數(shù)據(jù)科學家．

4 企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用風險防范的一些建議

4．1 充分認識大數(shù)據(jù)應(yīng)用的風險

企業(yè)更多注意到大數(shù)據(jù)應(yīng)用的重要性，但對大數(shù)據(jù)應(yīng)用的風險認識還比較欠缺［10］．企業(yè)需要系統(tǒng)理解數(shù)據(jù)源選擇、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析平臺選擇、數(shù)據(jù)安全管理和隱私保護，以及大數(shù)據(jù)復(fù)合型人才等六個方面的具體風險，才能避免人云亦云，確保大數(shù)據(jù)價值的有效發(fā)揮．企業(yè)需要進一步了解不同風險所帶來的危害，提前通過業(yè)務(wù)、技術(shù)、人才多方面積累進行有效的風險防范控制，結(jié)合企業(yè)實際業(yè)務(wù)需求，全面評估大數(shù)據(jù)應(yīng)用帶來的潛在價值和可能的各種風險，實事求是地開展大數(shù)據(jù)應(yīng)用實踐．

4．2 在應(yīng)用中快速培養(yǎng)大數(shù)據(jù)復(fù)合型人才

傳統(tǒng)企業(yè)中，各個業(yè)務(wù)體系彼此獨立;同時IT 部門在企業(yè)中屬于支撐角色，沒有參與到業(yè)務(wù)決策中，因而業(yè)務(wù)人才、IT 技術(shù)人才和法律人才只服務(wù)于對應(yīng)部門，人才結(jié)構(gòu)單一，缺少互動．大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)價值凸顯，業(yè)務(wù)決策離不開IT 部門的數(shù)據(jù)處理及分析，同時數(shù)據(jù)處理進一步受到法律法規(guī)的約束，因而單一角色很難形成正確的決策．

因此，企業(yè)迫切需要培養(yǎng)精通業(yè)務(wù)、大數(shù)據(jù)平臺能力以及數(shù)據(jù)安全管理法律法規(guī)的大數(shù)據(jù)復(fù)合型人才，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值，有效支撐業(yè)務(wù)決策，同時充分識別和規(guī)避風險．

4．3 以數(shù)據(jù)模型標準化促進數(shù)據(jù)共享

大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)成為企業(yè)的核心資產(chǎn)．但每個企業(yè)掌握的數(shù)據(jù)都不夠全面，數(shù)據(jù)孤島普遍存在．以政府部門為例，當前公安、醫(yī)療、金融等領(lǐng)域還無法形成全國聯(lián)網(wǎng)共享，極大限制了數(shù)據(jù)價值的發(fā)揮．另外，各個企業(yè)的業(yè)務(wù)模型、數(shù)據(jù)模型沒有統(tǒng)一標準，數(shù)據(jù)共享缺乏基礎(chǔ)．大數(shù)據(jù)價值的發(fā)揮依托于數(shù)據(jù)的全面性，因而數(shù)據(jù)共享的程度決定了大數(shù)據(jù)能夠發(fā)揮的價值大小，長遠看數(shù)據(jù)共享是必要趨勢．

考慮到當前每個企業(yè)都不希望暴露自己的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，因而具體的共享模式可以逐步探索，可以先從知識共享開始，逐步推進到信息共享和數(shù)據(jù)共享．考慮到數(shù)據(jù)共享的最終趨勢，當前建議盡早通過產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟等方式，推動同一行業(yè)數(shù)據(jù)模型的標準化，確保不同企業(yè)的數(shù)據(jù)描述語言具備共通性，為真正的數(shù)據(jù)共享及立法奠定基礎(chǔ)．

4．4 推動數(shù)據(jù)安全管理，隱私保護方面的立法

大數(shù)據(jù)系統(tǒng)本身的安全性需要同時注意技術(shù)、管理制度和法律制度的不斷完善，防止信息被損壞、篡改、泄露或被竊，保護公民和國家的信息安全．

當前要盡快制定“信息公開法”以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代的到來．現(xiàn)在很多機構(gòu)和企業(yè)擁有大量客戶信息，應(yīng)當既鼓勵面向群體、服務(wù)社會的數(shù)據(jù)挖掘，又要防止侵犯個體隱私;既提倡數(shù)據(jù)共享，又要防止數(shù)據(jù)被濫用，達到“既保護數(shù)據(jù)安全，又不阻礙企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用創(chuàng)新”的雙重目的，2012年底全國人大通過的加強網(wǎng)絡(luò)信息保護的決定是一個良好開始．

5 結(jié)束語

大數(shù)據(jù)是新一代信息技術(shù)的集中反映，是一個應(yīng)用驅(qū)動性很強、具有無窮潛力和價值的新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域．但目前其標準和產(chǎn)業(yè)格局尚未形成，因此企業(yè)一方面要重視大數(shù)據(jù)的開發(fā)利用，系統(tǒng)認識大數(shù)據(jù)應(yīng)用的不同構(gòu)成要素;另一方面也要防范大數(shù)據(jù)帶來的風險，只有這樣企業(yè)才能最大化利用大數(shù)據(jù)帶來的商業(yè)價值．

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