大数据征文

大数据征文（12篇）

1.大数据征文 篇一

青春路上，我们都渴望用最绚烂的颜色描绘青春图案，渴望用最动人的舞姿展现动人风采，渴望着有一个属于自己的舞台，而我们就是站在舞台中央，镁光灯之下，展现最出彩的自己，接受万人鼓掌。

是的，每个人都在寻找一方属于自己的舞台，然而，在这些寻求自我，追逐梦想的过程中，不是每个人都幸运到有掌声相随，鲜花相伴，也许更多的是遍寻不获的落寞，和怅惘。

大学生文化艺术节，是充满诱惑的舞台。犹记起去年的今日，各路高手怀揣梦想相约在这里，站在镁光灯之下，或歌或舞，或颂或吟，争奇斗艳，各施所才，他们尽情的演绎青春的才华，尽情的展现年轻的风采。在这盛大的演出里，有喜剧的比拼，有文学的盛宴,融合音乐、美术、文学、摄影、书法等各种元素在一起，大家欢聚一堂，百花齐放，异彩纷呈。

艺展的春风给给高手如云的班级带来了活跃的气氛，身边的同学纷纷报名参赛，学了两年的声乐舞蹈，终于有了一展身手的机会，抱着必胜的心态，我也跃跃欲试。然而，合唱节目的最后人选，没有我，书法比赛的筛选作品，没有我。终于班级群舞有我的一席之地，却是可有可无的角色。旁观大艺展的其他参赛节目：戏剧，电影，摄影，书法，没有一样是我的强项，可怜偌大的艺术节，没有一个属于我的舞台。身边的同学为准备参赛而幸福洋溢，我的心中有说不出的酸楚。

参赛落选的那个下午，我一个人躺在足球场的草坪上，头顶上的蓝天是一望无尽的苍茫，犹如我此刻的心底，无尽的迷茫。大三了，每个人都想用尽力气证明自己的价值，而我，却像是被世界遗忘的孩子，四下逃窜，却始终不知道自己的舞台在哪里。就在我沉浸在自己的忧伤里时，一条短信打断了我的思绪：静云，为什么不尝试写作呢，你的文笔很动人。我猛然惊醒，是啊，艺术节有个征文比赛，那不就是我的舞台吗。

回到寝室，打开笔记本，迎面扑来阵阵墨香，执笔凝神，回想这段时间的辛酸经历，顿感文思泉涌，有太多的感想要记录。其实我们

不必与他人盲目攀比，只要我们能发挥自己的长处，并从中找到幸福感，哪怕没有鲜花和掌声，这也是属于我们自己的舞台。

夜晚，挥笔在纸上驰骋，任思绪变化万千，我仿佛感觉自己与时光交融在了一起。我感觉自己仿佛站在舞台中央，激情或忧伤的文字都是我内心的独唱，那玄色的铅字是我最美的舞姿，舞台的周围没有绚丽的灯光，没有缤纷的焰火，而我的价值却在这里得到最尽情的释放。

创业大赛结束的那晚，窗外的夜格外明亮，一如此刻我的心情。生活中没有旁观者的席位，每个人总该找到自己的舞台。所幸的，我找到了自己的舞台。

站在喜悦的这端回首，感慨万千。每个人度渴望有一方承载梦想舞台，来展现最完美的自己，在这追寻的路上，记载着我们为小小的梦想而付出的大大的努力，汇聚成我们的——中国梦。

2.大数据征文 篇二

关键词：大数据,大数据应用,大数据产业,大数据价值

1 研究背景

2012 年1 月30 日,美国华尔街日报发表了一篇题名为 《科技引领的繁荣即将到来》的文章,文中阐述了人类正面临的三大技术变革,其中第一个谈到的就是大数据[1]。从数据量来看,国际调研机构IDC预测,到2020 年,全球数据量将达到35. 2ZB,如此庞大的数据量和快速增长的速度将有效推动数据产业的发展。

谈到大数据,牛津大学教授、大数据权威专家维克托迈尔·舍恩伯格[2]在其著作Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live,Work,and Think中阐述了这样的观点: 在科学技术还没有办法处理海量级数据的时候,科学研究通过抽样的办法对样本数据进行处理,从而预测全局数据的情况,但样本数据的绝对随机性是无法完全把握的,所以在通过小样本来预测全局的时候往往会出现大的偏差。随着云计算技术的发展,数据竞争的压力以及互联网环境下社交网络、移动设备等产生的海量数据的冲击,造就了今天大数据的兴盛,同时数据处理技术的发展为全样本数据的处理提供了可能,通过大数据处理技术可以对更多的和更完备的数据进行科学处理,从而提高了数据分析的科学性、准确性和精确度。可以说,技术的发展是大数据产业发展的主要驱动力。

大数据产业的发展源于大数据应用,近几年随着大数据的持续火热发展,大数据应用冲击着各个行业,为全社会带来了新的思考。大数据产业作为一个新兴产业正席卷而来,并创造出了巨大的价值,成为了当今企业和学者关注的热点问题。本文主要阐述了大数据在国内外各个领域的应用,在此基础上对大数据产业的发展、社会定位以及价值实现途径进行探索,最后针对国内大数据产业的发展给出了若干建议。

2 大数据应用

到目前为止,对于 “大数据” 有多种定义,IBM、IDC、Gartner等机构都对大数据进行了不同程度的定义。不同的定义取决于行业的差别,但多数定义都反映了那种不断增长的捕捉、聚合与处理数据的技术能力,而这个数据集在数量、速率与种类上持续扩大[3]。或许目前对于大数据概念的清晰鉴定不必过分苛刻,只需满足大数据的 “3V” 或“4V”特征即可,重要的是大数据能做什么,也就是大数据应用。

大数据的价值体现在大数据的应用上。对大数据的应用最早可追溯到2000 年6 月Google公司为应对庞大的信息检索而建立的覆盖数十亿网页的索引库,这是大数据应用的起点。此后,有很多通过大数据应用受益的经典案例,如google流感趋势( Google Flu Trends) 利用搜索关键词预测禽流感的散布; 美国沃尔玛连锁超市通过对消费者购买行为数据的研究得出 “啤酒+ 尿布”和 “蛋挞+ 飓风用品”的关联销售; 此外,基于语料库的智能翻译系统、基于大量消费者购买行为数据的电子商务自动推荐系统、基于CDR ( Call Detail Record) 的用户位置分析等,都是典型的大数据应用。随着数据价值的日益凸显,数据的开源以及数据的相互关联,大数据应用必将在未来带来全行业翻天覆地的变化。

2. 1 大数据在推动经济发展方面的应用

大数据是事关全球经济的重大技术革新。美国的大数据产业链生态已经初步形成,部分大型互联网公司已经开始品尝到了大数据带来的甘甜,一个典型的案例就是美国奈飞公司翻拍的 《纸牌屋》大获成功,其背后在演员选择、情节发展、播放方式上就是通过对3 000 万人次的观影行为、400 万次的影评和300 万次的搜索请求进行分析确定的,包括播放量、用户的重合度、用户群、用户的访问深度等[4]。我国的大数据发展也开始步入了实际操作的阶段,北京、天津、上海、重庆、陕西、湖北等地都在积极部署地方大数据产业战略。具体在推动经济发展上,大数据应用主要涵盖了以下方面:

( 1) 金融。金融机构通过大数据应用平台Hadoop来分析信息,应用于诈骗侦测、风险管理、效率优化、产品优化、客户流失分析、客户体验分析等方面。如银行通过对交易数据的分析来模拟市场行为,进而对用户进行评估; 此外,通过对客户消费行为的事件关联性分析来提高客户的转化率等。但与此同时,随着互联网金融的发展,其对传统银行业也带来了巨大的冲击,如阿里巴巴利用大数据分析技术,从淘宝网的交易数据中筛选出财务健康和诚信的中小企业,使得阿里巴巴小额不良贷款率为1. 02% ,信用贷款坏账率为0. 3% ,远远要低于传统商业银行[5]。

( 2) 电子商务. 淘宝、京东、一号店等大型电子商务交易平台利用大数据技术对网络交易数据进行挖掘和分析来发现大量有价值的信息,进而优化交易活动,精准推荐,促进商品销售。例如,基于大数据相关性分析的亚马逊图书推荐系统根据用户的付费购买行为和用户浏览行为为用户推荐书目,进而来刺激消费,就是典型的大数据应用。

( 3) 网络通信、中国联通,中国移动,中国电信 “三驾马车”都在积极布置大数据应用架构,为客户提供更加丰富和有针对性的信息化产品及解决方案,依托自身的核心业务来实现利润的最大化。中国联通在大数据的投入上多达数百亿; 中国移动则构建了多个大数据应用平台,如BC - PDM&ETL、BI - PAAS等; 中国电信利用大数据技术深入IDC服务及智慧城市建设。

( 4) 零售业。大数据同样给零售业带来了新的春天。通过对顾客数据的分析来判断客户级别并提供个性化销售服务,进而有效地进行客户关系管理;通过对商品数据的分析来确定商品组合、库存、定价、促销等; 通过对供应链数据的分析来优化物流、现金流,确定供应商等。比如沃尔玛超市通过使用客户的Facebook好友喜好和Twitter发布的内容来进行数据分析,从而发现顾客的爱好、生日等有价值的信息,进行礼品推荐,实现智能销售。

2. 2 大数据在改善医疗卫生方面的应用

健康始终是人类关心的话题,也许大数据的到来可以在治疗人类疾病、改善人类健康、延长人类寿命方面作出积极的贡献。美国已经在基因组学大数据应用、精神卫生大数据应用等方面取得了不错的成绩。2010 年起美国实施 “蓝纽扣”计划,允许消费者安全地获取他们的健康数据,从而可以使其更好地管理自己的健康,这使得越来越多的美国人开始从中受益[6]。此外,斯坦福大学把所有医院的电子病历都转换成了斯坦福大学数据中心的数据,通过有效挖掘和利用,可以更加全面地了解病人的各种需求。在英国的医疗行业中,英国拥有着完备的医疗服务系统,并存放着庞大的英国医疗数据,英国数据战略委员会已经通过大数据技术对数据进行了整理和分类开放[7]。在我国,大数据在医疗行业的应用主要包含以下两个方面: 一是居民健康档案的数据管理和服务,对海量的医疗及健康数据进行统计和分析,为管理决策、监管实施等提供更为科学的依据; 二是医院的大数据管理和服务,主要集中在临床诊断和临床科研,并且为医院管理层的决策支持提供实时有效的数据服务。

2. 3 大数据在优化学生教育方面的应用

大数据时代的来临同样给教育行业带来了一场新的变革,大数据将会使教育管理和服务变得更加个性化。美国开放了大规模的开放网络课堂,利用大数据技术对平台上的数据进行跟踪,通过对学生学习情况进行研究,来揭示什么类型的课程最受学生欢迎,进而来提升教学质量、优化学生教育。此外,亚利桑那州州立大学开发了Knewton系统,通过观察学生们的上课、做作业和考试等数据的情况来判断学生是否选对了专业,并给予指导和帮助[8]。同样,我国清华大学苏州研究院大数据处理中心正在致力于智慧教育的研究,开发出的自动测评数据平台在把握学生学习和作业的全量数据采集的基础上,实现了与学校同步教学的主客观题的自动批改与测试,并将后台数据库中大量的相关信息精准推送给学生、教师和家长。同时大数据在对教师数据进行教师评估、对学生数据进行学生评估方面也将发挥着便捷有效的作用。在科技发展的当下,大数据正变成实现教育产业革命的动力和工具。

2. 4 大数据在保障国家安全方面的应用

美国、欧盟、日本等都已经把大数据提升到了国家战略的层面,不仅仅是因为大数据推动了经济变革,而且还在于大数据已经深刻影响到了国家安全。安全问题始终是各国高度关注的问题。美国国土安全部、美国国防部利用大数据技术,在打击恐怖分子,跟踪、监控、阻止犯罪活动等方面取得了显著的作用,如2012 年5 月美国击毙本·拉登就是通过对一系列的海量侦测数据进行分析判断带来的结果。对我国而言,我国不仅是一个人口大国,同时也是一个网络大国、数据大国,网络的安全和数据的安全将直接影响到国家的安全,习近平主席也曾提出,“没有网络安全就没有国家安全,没有信息化就没有现代化”。当前,网络安全和数据安全已经上升为国家安全的重要组成部分,我国应充分利用大数据所带来的优势,通过大数据分析技术积极开展反暴反恐等侦测识别工作,同时切实加强对数据安全的保护。

2. 5 大数据在节能和环保方面的应用

在能源日益宝贵,环境污染日益严峻的今天,大数据在节约能源和改善环境方面也将发挥出巨大的作用。2012 年,美国政府与电力行业推出了 “绿纽扣”计划,该计划可以让美国家庭和企业获得他们的能源使用情况,以更好地掌握能源消耗,帮助节约资源。在我国,近些年来经济高速发展的同时也引发了一系列的能源和环境问题,当前大数据处理技术的发展在为我们解决这些难题方面提供了一些可能,如我国电力行业通过大数据分析技术,基于海量的历史用电数据、用电人口数据、区域面积等数据进行用电量的预测、规划和用电负荷的预测,在此基础上来优化用电、节约用电,同时为电网调度、电网安全提供辅助决策[9]。此外,未来大数据也将在环保方面作出积极的贡献,如通过收集水质、大气环境等方面的完整数据,并利用大数据处理技术进行深度分析,来预测水质健康和环境气象的变化,并据此制定环境保护策略。

2. 6 大数据在便利社会管理方面的应用

当前,大数据在政府进行社会管理的诸多方面正发挥着积极的作用。如美国印第安纳大学通过对金融危机以来的用户发帖和留言进行挖掘,进而来分析用户的心情,借此研究和判断2008 年金融危机带来的社会影响; 2014 年,美国国税局将纳税人近3 年的数据加以共享,这使得纳税人在抵押、贷款等事物中变得更加便捷; 新加坡通过手机信号探知城市人流和热点地区,动态安排城市服务人员; 西班牙电信通过手机用户全天活动的位置地图,辅助政府制定停车场计划; 法国Orange Business Services公司通过每天监测法国高速公路产生的数据并进行分析,可以为行驶于高速公路上的车辆提供准确及时的路况信息,大大提高了道路通行率。此外,我国政府通过收集微博、微信、QQ等社交网络产生的大量数据,并对这些社会言论进行分析,以此更好地发现社会问题,进行舆情监测,从而改进社会管理。

总之,大数据的应用存在于社会的方方面面,未来的应用领域可能会更多。不难看出,现阶段大数据应用通过整合行业内外数据,在推动社会发展中创造了巨大的价值,重点表现在大数据的分析和预测价值上。总体上,互联网行业是大数据产业的发起者和领跑者,也是大数据应用最深入的领域,金融、电信、交通、公共管理、医疗卫生等领域正在积极尝试大数据应用,从当前的发展来看,全球的大数据产业生态正在逐渐形成。

3 大数据产业的定位和价值实现途径

中国工程院院士倪光南认为,大数据从数据挖掘、商业智能发展而来,是信息技术发展的必然产物,因此大数据产业其本身属于第三产业; 同时他认为大数据产业不能一蹴而就,必须遵循科学的方法循序渐进。

大数据产业的发展需要数据科学的支撑,数据科学横跨多个学科领域,要形成对数据的洞察,在数据源及属性的选取、数据模型的选择、所采用的分析及验证方法都需要系统、科学的理论指导和方法论。图1 为大数据实施的方法论[10]236。

首先是业务需求定义阶段,要充分认识到其中蕴藏的机遇和挑战以及大数据在其中能发挥的作用和价值; 其次是大数据的应用分析,在这一过程中需对大数据的方方面面做全面的考察和度量,并与业界标杆进行比较,然后紧接着是大数据技术应用架构的设计; 再次是大数据技术切入和实施,根据不同的应用场景,选择不同的技术切入模式,如表1 所示[10]240; 最后是大数据的试用、评估以及对成功应用的推广,最终形成一个强大的大数据应用平台。现阶段,新兴的大数据产业通过大数据技术对数据的高速捕获和处理,进而对大量的、类型众多的数据进行分析,以获取信息的价值,提供更优质的服务,在未来大数据产业的价值将得到进一步凸显。

在大数据产业链中,天然具备海量数据的公司是数据拥有方,通常是政府机构、电网、石油公司等; 能提供大数据环境下数据处理能力及解决方案的公司是技术提供商,通常是咨询公司、技术供应商等; 能有效整合数据资源、提供面向行业分析的服务公司是数据服务方,通常是数据分析服务机构;能有效挖掘数据、利用数据并形成新的商业模式和商业服务的公司是数据应用方,通常是基于模式创新思维的公司。上述四者共同构成了大数据的产业生态链[11]。大数据产业的关键在于产业实践中的生产要素的数据化,并做到数据的准确、全量、实时和互联互通。

4 对我国大数据产业发展的建议

图2 为国内大数据产业链现状。首先,在大数据产业应用领域,国内的许多互联网公司已经处于比较好的国际水平,如国内的阿里巴巴、百度、腾讯、当当、京东等互联网企业,其在大数据应用领域已经开始崭露头角。其次,在大数据产业的技术领域和服务领域,我国企业要明显落后于很多国际企业,比如在提供网络基础设施与终端的企业里,我国的优秀企业以华为为主,在国际上比较有影响力的包括苹果、CISCO、三星等诸多知名公司; 在计算和存储方面,国际知名厂商包括Intel、IBM、EMC、Oracle、HP、微软等,而国内同类企业在此方面却要相差很远。此外,在大数据产业的发展上,我国还面临着大数据人才匮乏、关键技术依赖、创新动力不足等一系列问题。基于此,我国应在大数据人才的培养和储备、关键技术的开发和突破、创新体制的开放和优化等方面着重着力,以加快对大数据产业的布局,完善大数据产业发展环境,尽快抢占大数据产业的先机,更好更快推动我国经济在未来的发展。同时,我们也有理由期待,在众多国际厂商越来越重视我国数据市场的同时,我国的大数据市场也将很快产生本土化的大数据创新型解决方案和创新产品。

4. 1 大数据人才的培养和储备

大数据产业的发展离不开数据人才的参与,现阶段数据人才已然成为了各行各业的佼佼者,数据科学家将成为未来最重要的人才之一,因此数据人才的培养和储备就变得尤为重要。美国各大高校纷纷开设了数据科学专业及相应的课程,同时美国政府推出的面向高级工程专业等优秀人才的移民政策吸引了世界上一大批优秀人才。我国也应该在数据科学相关专业人才的政策引导方面进一步加强,同时加大国内相关人才的培养,如在高校的专业设置、课程设置、师资力量建设等方面进一步加强和优化;此外,我国相关机构包括企业在内等更是要创造良好的数据人才培训环境,助力大数据产业的发展。

4. 2 关键技术的开发和研究

大数据技术同样是大数据产业发展的重中之重,尤其是在核心技术的开发上,其将成为决定未来大数据产业发展地位的重要因素。当前盛行的大数据技术是以Hadoop + MapReduce为主的开源技术,其中Hadoop的分布式文件处理系统( HDFS) 是大数据存储框架,而分布式计算框架MapReduce是大数据处理的框架。开源技术在大数据产业中占据了主导地位,同时也对大数据行业作出了巨大的贡献,但基于开源技术带来的挑战是技术门槛降低和激烈的竞争,当前诸如谷歌、IBM、微软、Intel、Oracle等许多国际互联网公司纷纷推出了基于Hadoop的大数据集成产品,而我国企业在这一方面还存在不小的差距,因此在大数据行业中,还是要开发出企业自己的核心关键技术,这就需要加大技术研发投入和技术开发力度,并且要加强技术运营、技术维护及技术服务,争取在大数据技术市场中占领一席之地。

4. 3 创新体制的开放和优化

大数据产业的发展要求开源、开放的数据、标准和平台,形成开放的实践和创新体制,因此为使大数据产业更好更快发展,应创建良好的创新体制,鼓励创新、激励创新,不断优化和完善现有的创新体制,形成开放的创新文化。开放的创新文化和优秀的创新体制是保障大数据产业发展的动力和源泉,其可集众人之智、采众人之长,创新新技术、新产品、新模式、新服务,以此来促进大数据产业的创新和良性发展。

5 结束语

就目前来看,全球的大数据产业还处于发展初期,我国的大数据产业才刚刚起步。虽然大数据可以创造出巨大的价值,但大数据也有不完美的地方。首先是数据的质量。数据量大并不等同于数据价值大,反而可能会有更多的噪音数据和垃圾数据[12]。中国工程院院士汪应洛也认为,数据质量是大数据产业这座大厦的基础,如果数据质量不高、基础不牢靠,大数据产业就可能岌岌可危,甚至根本无从发展[13]。其次是对个人隐私保护的挑战。大数据时代需要更加完备的个人数据保护模式和保护机制。再次是样本的代表性。在调用大数据时,要注意样本和应用场景的适用性,切实解决实际问题。

3.大数据征文 篇三

一个最基本的判断是，会展业仍处在大数据运用的初级阶段。会展业是最重视数据的行业之一，但是在从一般数据向大数据过渡的过程中，会展业仍处在探索的初级阶段。

大数据的主要用途之一在于预测，即基于消费者洞察的分析和推断。因此，理想情况下产品的研发、设计应该基于大数据对消费者偏好的“捕捉”和归纳。具体到展览，在“展览立项”分析上，大数据还很少发挥作用。

在营销方面，会展业对大数据的利用也乏善可陈。无论在营销渠道的拓展和对营销渠道有效性的评估方面，都没有看到典型的案例。此外，大数据时代的一个重要特征是对数据的专业分析。即便从技术手段上可以实现海量数据的收集，没有专业的数据分析人员，对大数据的分析解读也无法完成，实现大数据效应最大化更无从谈起。在这方面，会展业还“任重道远”。

在会展大数据方面值得称道的领域主要体现在会展现场的管理方面。通过观众“跟踪”技术（RFID技术或蓝牙NFC技术），优化门禁系统，特别是跟踪观众在会展场馆的活动轨迹和规律，分析人们对产品及企业的关注度，并调整展览的运营管理。这方面已经有一些很好的实践和探索。利用上述技术，一方面，展商和买家（终端）可以在现场利用相关技术实现对彼此位置的准确感知，尝试更高效率的贸易合作；展后，展商还可以查询哪些客户到过展台、对哪些产品感兴趣，以实现精准营销和产品结构及功能的调整。另一方面，主办方通过大数据了解客户喜好和感兴趣的产品信息，可以更好地对展览项目进行调整，为客户服务。

会展业大数据面临的问题还有很多，主要涉及以下几点：

一、从数据来看，精准的数据库仍是会展项目主办方的主要工具，原因在于数据量。对比其他诸多行业，会展业支配的数据量并不大。大数据之所以比数据多了个“大”字，是因为在数据的数量上、获取数据的速度和方式上、包括对数据的分析处理上的差异。其中，量是大数据的一个维度。从举办单个展览项目来看，目前主办方处理数据的量是有限的，即使是规模达到几万平方米的大型展览项目，通过传统数据库以及传统的数据处理方式也能从容应对。

大数据关于样本=全部、重关联不求因果的理念，更多的是基于海量数据的现实。笔者个人观点：一旦数据数量可控，人们自然会回到因果分析上来。因果分析是人类探索自身和自然的终极理想，过去是将来也是。从这个意义上说，传统数据库通过因果分析实现精准营销和精细化运营仍然是会展业的主要操作方式。

二、大数据需要专业的数据分析能力。笔者曾看过励展对中国部分行业出口目标市场的分析，总体感觉是：在对传统数据的挖掘和分析上，很多展览企业做得很不够，需要提高的地方还有很多。对于大数据，分析技术和能力要求更高。业内目前有一种倾向，过度关注数据采集技术和大数据的意义，对于数据分析能力关注极少。对于大多数企业而言，不要好高骛远，即便是踏踏实实地做好对传统数据的分析，也是个挑战。

三、在展览场馆的数据基础设施建设方面目前还有令人困惑的地方。一方面，主办方对基础设施要求逐渐提高，最基本的带宽要求在很多场馆都没有达到；另一方面，一旦场馆对IT基础设施进行大幅度升级，学习重庆会展中心的做法，又会造成主办方的矛盾心理，对数据安全的担心增加。当然，这是个具有中国特色的问题，中国的场馆经营方对自办展的喜好或者说“情结”，尽人皆知。在中国的诚信环境下，主办方产生疑虑难以避免。

四、投入产出问题。不同的企业对于大数据应该有不同的态度和方式。考虑问题的原则应该是投入产出比。总的说来，由于投入巨大，无论场馆方还是组织方只有比较有实力的企业才可以考虑在大数据方面进行投入。小企业即使有在大数据方面探索的雄心，也只能退而求其次，寻求与第三方服务商的合作。

对会展大数据的研究和应用，目前所做的只是“九牛一毛”，远谈不上穷尽。大数据除了在会展立项、营销、管理和运营等方面将产生积极作用之外，围绕人员流动密集、物流集中的会展活动应该还有其他层面的应用。其中，关键是投入产出比和利润模式问题。在利润模式方面，是有了清晰的利润模式再去收集数据，还是在数据的收集之后再去挖掘数据的其他使用价值和利润模式，是很多行业都会碰到的、令人困惑的问题。

以上是从非技术角度对会展大数据的粗浅看法，仅作引玉之砖。

4.解放思想大讨论征文 篇四

姚雪芬 为实现“两个翻番、两大跨越、三大改观”的目标任务，加快建设“五个庆元”，推动庆元经济社会又好又快发展。县委、县政府提出在全县范围内开展“迎接即将到来的高速公路、高速铁路时代，你准备好了吗？”解放思想大讨论活动。思想是一种认识，一种客观事物在我们头脑中认知的反映，并通过语言、文字、动作表达出来，是一种“思”与“想”的结合。要解放思想，首先就要有思想。只有通过不断学习，才能形成自己的思想，不仅要学政治理论，提高自己的思想政治素质；更为关键的是还要学习业务知识，提高业务水平，将思想与行动统一起来。所谓解放思想就是要使自己的思想认识，随不断发展的客观实际变化而变化，敢于实践、勇于探索，打破习惯势力和主观偏见的束缚，研究新情况、解决新问题。解放思想要落实到具体行动上，要用思想和理念的创新带动实践创新，解决实际问题、破解发展难题。

从工商行政管理工作来看，解放思想的落脚点是更加自觉服务经济发展，更加高效加强市场监管，更加有为强化消费维权，更加努力推进依法行政，更加严格锻炼干部队伍。具体来就是：

一、创新服务路径，整合多方资源，在助动经济转型上斩获新成绩。一是落实助动政策举措，扩大助动成果。二是实施商标品牌战略，引领民企竞争力提升。三是搭建服务企业平台，以协会转型促民企转型。四是整合多方资源，服务新农村建设

二、夯实监管基础，推行行政指导，在维护市场繁荣稳定上取得新突破。

监管执法，是工商部门的核心职能，全系统要始终把责任区监管、行政执法作为第一职责，不断强化和创新监管执法。要以

行政指导规范监管主体的经营行为为主要目的，重点是强化监管食品经营行为、无照经营行为、违法违章行为，并充分利用好新版基层管理软件，将各类监管信息及时录入，争取取得新突破。

三、畅通维权渠道，确保消费安全，在保障民生上有新体现。消费维权，是工商的重要职责，事关老百姓合法权益，也是工商能打的“响亮牌”之一，全系统要始终把关注民生作为第一取向，充分发挥“12315”维权指挥中心的作用，充分发挥消保委“消费者娘家人”的作用，多形式全方位维护消费者的合法权益，努力使老百姓对工商的维权品牌想得起、用得上、靠得住。

四、深化“行风建设”，依托人文引领，在队伍行风作风建设上有新气象。

工商要履行好市场监管和行政执法的职能，需要一支素质高、能力强的队伍。因此，系统上下都要花精力扎扎实实做好干部队伍建设工作，着力强化干部队伍的学习力、执行力和创新力，使队伍建设年年有新成效。

作为一名工商干部，我觉得更应该要认真履行好自己的职责，敢于解放思想、清醒头脑，使我们的思想永具革命性！要解放思想，我认为首先得走出害怕解放、拒绝解放、乱解放的误区。一是害怕解放。主要是有“怕”的思想，怕出毛病、怕犯错误，怕领导责怪、怕同事嘲笑。在工作中有时会有很好的建议、措施，但由于“怕”的思想在作怪，不想说，不敢说。二是拒绝解放。主要是有与己无关的思想，认为解放思想是领导层的事情，对自己来说认为没有解放思想的必要，按领导指示做就行了，拒绝解放。三是乱解放。就是不知道什么叫解放思想，不知道从哪里着手，更不知道应该怎么办，主要是平时学习不够，思想不够敏锐，思路不够开阔，思考不够全面。

解放思想不是一句空口号，而是要落实到自己的具体行动上来，联系目前的实际工作，我觉得解放思想要从以下几方面做起：

一要勤于学习。第一要树立终身学习的观念，活到老学到老，利用休息时间、利用工作之余，切实做到工作学习两不误；第二要会学习，要有方法，学习要有针对性，更要有时效性，切实做到学以致用；第三要坚持学，持之以恒，不浮躁，在学习中努力增长自己的才干。要深入学习党的十七大重要思想及路线方针政策，时时关注国家新的政策方针，刻苦钻研自己的业务知识，以及科技、管理等社会各方面的知识，全面提高自身素质，以丰富的理论知识武装头脑。第四在学习中不仅要向领导学习，还要虚心向身边的同志、群众学习，在实践中学习。通过不断的学习，深刻思想，更新观念，掌握技巧，从而创新思路，以更好地满足群众需求，适应工作的需要。

二要善于思考。一个人仅仅学习而不思考，那将等于什么也没有学到。思考是一种能力，根据掌握资料，运用所学知识，按照正确方法进行加工，转化为自己的东西。在工作中不会一帆风顺，难免会遇到困难与挫折，这时要正确认清形势，把握好大局，妥善处理好矛盾。在工作中面对群众时，一定要注意沟通方式和方法不能一成不变，要开动脑筋，要充分运用所学的知识和工作经验，根据岗位工作职责，积极思考如何打开工作局面。

三要勇于实践。就是要牢固树立“重在行动，贵在落实”的理念，要将学习与行动结合起来，目的是要促进发展。如今国家各项政策也在不断变化，群众的需求也呈现多样化，作为基层工作的第一线人员，在工作中要努力做到以下几个方面：一是在工作中做好“诚信”服务，尽心负责地向群众宣传政策，做到有求必应，绝不信口雌黄，从而让群众有信赖感。二是积极主动为群众排忧解难，想群众所想，急群众所急，在群众遇到各方面的困

难时，积极为其提供帮助，努力减少群众的负担。三要敢于转变。我们在工作的过程中，会接触到各种各样的人，面临着各种考验，通过学习，认真总结，积极主动解决认识上的问题，转变工作作风，提高自己的职业道德和职业素养。同时，在工作中要能够放下身段，破除旧观念，经常深入到群众中去，与人民群众拉近距离，热情周到地为他们服务。随着省委、省政府对重点欠发达县特别扶持计划、低收入农户收入倍增计划、山海协作发展计划的启动实施和海西战略的不断深化，庆元进入了大投入大建设大发展的战略机遇期，也是重大挑战期，在即将迎来高速公路、高速铁路经济时代的关键时期，我们每个庆元人都肩负着推进庆元发展的历史使命和责任，都应该常思创业之路、常挖问题之源、常寻创新之举、常谋发展之策，都应该通过继续解放思想，审时度势，抢抓机遇，站在新起点、认清新形势、谋求新发展，努力开创科学发展、赶超跨越新局面。

5.解放思想大讨论活动征文 篇五

建立和完善五种机制，是2008年全县整体工作思路之一。干事创业，是建立和完善五种机制的重中之重，是解放思想，落实科学发展观的现实要求。工作任务和奋斗目标既已明确，我们就要更加深刻地体会到干事创业的必要性和重要性。建立和完善干事创业的责任机制，进一步营造“想干事、能干事、会干事、不出事”的浓厚氛围，就是要求我们要始终保持昂扬向上的精神状态，用创业精神解决前进中的困难和问题。

一、干事创业，就是要解放思想、勇于实践，立足一个“干”字

小平同志说过：“轰轰烈烈，是无数人踏踏实实干出来的”。当前，摆在我们面前的主要任务，就是要勇于实践，在解放思想中干事创业，在干事创业中创造未来。纵观古今中外，凡是人类历史中创造出来的丰功伟绩，无不是打破前人僵化思想大胆实践的结果。古埃及的法老为了自己的梦想，造出了一座金字塔；秦始皇为了当时的政治、军事需要，修出了一座长城。法老和秦始皇早已不在了，但金字塔和长城屹立了千年，只要它们不倒，法老和秦始皇就永远存在。因此。

发展的时机稍纵即逝，徘徊不前，因循守旧，必将被甩在后面。只有攻坚克难、大胆创新，才能在历史前进的潮流中“掀起浪头、激起浪花”。

要攻坚克难、干事创业，必须融入一个“情”字，投入真情。以“情”搭配组成的词汇，如豪情、激情、热情、等等，有着丰富的内涵，常常被用来表达人们对人对事的态度和作风。对于当前来说，干事创业，必须激活“三情”(激情、豪情、热情)。这既是我们应该具备的觉悟和品格，也是为“官”从政的基本行为准则。

激情，体现了一种敬业的精神状态，这是干事创业、推进工作的关键。干事创业，仅有一套完整的想法是不够的，必须把想法化为激情干事的具体行动。现代成功学的创始人卡耐基认为：“事业成功的必备条件有好几项：健康、活力——活力就是激情。有了激情，才有健康、坚毅和天赋。但其中还少了一项最重要的，那就是工作。你可以领先群体，但你必须先努力工作，用激情去创造事业，并且愿意不计代价。”激情对待工作和事业，就是持之以恒、坚持不懈，而不是半途而废、一曝十寒；就是摒除私情杂念，做到以大局为重、以党和人民的事业为重，而不是以自己的好恶得失为重。在这方面，许多先进典型为我们作出了表率：党的好干部孔繁森，怀着“一腔热血洒高原”的激情，两次入藏，为西藏人民的幸福鞠躬尽瘁、死而后已；航天英雄杨立伟怀着探索宇宙的激情，主动请缨，成为中国走进太空的第一人„„我们应以这些先进典型为榜样，怀抱一颗赤子之情，忠诚于党和人民的事业，在干事创业中建造生命大厦的基石，使自己的生命永远鲜活，自己的政治生命之树长青。

豪情，体现了一种为人做事的大局意识，这是干事创业、推进工作的保证。豪情建立在热情和激情的基础上，是一种更高层次的情怀。豪情对待工作和事业，就是脚踏实地、扎扎实实，把有限的精力投向主要工作，全力以赴求发展，与时俱进谋创新。三国时期吴国的水军都督周瑜，就是豪情创业的典范。面对强敌，周瑜勇挑重担，勇于负责，以“登台号令威严，上马勇冠三军，上可报知遇之恩、下可全妻、子富贵。”的豪情，始终激励着将士，使孙权三分天下有其二，南面称王。诸如这样的事例多的不胜枚举。我们今天干事创业，也应有这种豪情和追求，不断提升工作的质量和水平，不断开创事业发展的新局面。

热情，体现了一种积极向上的工作态度，这是干事创业、推进工作的前提。热情是推进工作的动力，没有动力，工作就难有起色；热情是鼓起事业船帆的风，没有风，帆船就无法前行。热情待人，热情对待工作和事业，就应该增强责任意识和使命意识，满腔热情地投入到工作和事业之中，奋发向上，开拓进取。然而，在现实生活中，我们的少数同志对待工作和事业缺乏热情：有的没有明确的目标追求，精神萎靡不振，缺少大局意识；有的责任心不强，干事漫不经心；有的满足于以往取得的成绩，居功自傲，缺乏进取心。凡此种种，都与当前追求的又好又快发展的局面格格不入，给我们所从事的事业发展带来不利影响。

因此，我们必须尽快地激活上述“三情”，积极动用上述“三情”，树立正确的世界观、人生观、价值观、道德观和正确的权力观、地位观、利益观、荣辱观，坚持求真务实，常修为政之德，常思使命之重，夯实干事创业的基石，在人类历史发展的长河中搏击风浪，建功立业。

三、干事创业，还需要排除盲目，杜绝蛮干，讲究一个“对”字

6.大数据征文 篇六

任冠星

2009年十月一日,万众屏息,亿万颗心在等待着中国又一个庄严的时刻——中华人民共和国成立六十周年武装大阅兵.而我,作为一名少先队员，在电视机前和每一个华夏儿女观看了国庆大阅兵的直播.大约是上午10点钟,一辆红旗阅兵车缓缓地驶出天安门.神采奕奕的胡主席身穿中山服站在检阅兵车中央准备检阅中华人民共和国的武装力量.车过金水桥,阅兵总指挥房峰辉驱车郑重报告：“受阅部队准备完毕,请检阅。”“开始”！胡主席乘车在总指挥的陪同下，徐徐向东驶去。

“同志们好”！“首长好”！“同志们辛苦了”！“为人民服务”！伴着气势磅礴的军乐，胡主席的亲切问候与官兵的响亮回答，响彻十里长街。这声音穿越时空，是历史的回响，更是壮志的表达。过了一会儿，分别式开始了。率先检阅的是三军议仗队。看到他们整齐的步伐，我为我是一个少先队员、祖国未来的接班人而骄傲自豪！慢慢地陆军、水军、步兵、特种兵和由378人组成的三军女兵方队都接受了祖国的检阅。从中我最喜欢的是水兵学员方队。他们身穿帅气的水兵服，手持步枪走过天安门，为了保祖国和人民的安全而奋斗。虽然他们平均年龄才18岁，但是我认为他们走得最帅。徒步方队检阅完后，就开始战车的检阅了。看着这些战车我感到

无比骄傲、自豪！

60年风云变幻，60年波澜壮观。从1949年到2009年，祖国走过了60年的风雨苍桑，中国也改革开放了60年。从最早的土坯房到现在的高楼大厦，从最早的土路到现在的环海大桥，从自行车到桥车，从没有科学知识到现在的航天飞机，从东方睡狮到世界强国，处处洋溢着不一样的中国，让世界瞩目的中国。

看到这次阅兵仪式，我为祖国的发展充满信心。当然，我也为我是一名祖国未来的接班人而感到自豪！

我暗暗下定决心，我今后一定要努力学习，长大为祖国做出更大的贡献。

伟大的祖国，我亲爱的祖国，祝福您！

“弘扬和培育民族精神月”活动征文

祖国 祝福您

作者：任冠星

单位：城阳街道京口小学

7.大数据带来大突变 篇七

美国政府通过大数据研发计划提升美国在科学发现、环境与生物医药研究、教育和国家安全等方面的能力。

中国已将大数据引入金融、军事等重要领域。大数据时代, 将世界万事万物通过数据化, 让人们在数据利用中优化现实操作和行为, 令全球系统的运行更为高效。

从物质世界到数据世界, 这是一个广阔的天地。

大数据时代的核心是什么?大数据时代的核心词是开放与融合, 以及“一切皆可数据化”的思维。现在很多公司讲得更多的是“数据大”而不是大数据。大数据应该是完整、综合开放的。

政府通过大数据网络“Datagov”, 公开了数以十万计的开放数据库, 建立了Y76几十个国家参与的开放政府联盟, 将社会公共数据对任何第三方开放。这将成为一种潮流。大数据是大趋势, 无论个人、企业还是政府都会被卷入。

大数据时代, 需要新的逻辑和思维, 需要想象力。现代信息技术已证明;一切皆可数据化, 小到“上帝粒子”大到整个宇宙, 都是由数据化的信息构成。人类社会的各种行为也可以数据化, 几乎所有的问题都能通过数据化的方法解决。

值得指出的是, 大数据时代的成本, 绝大部分已沉淀在历史中, 并分解于整个社会系统。甚至在工业社会之前, 世界就带有大量的数据。进入互联网时代更是积累了数据的收集、存储和分析处理的各种能力。现在大数据仍处于萌芽的状态, 未来对实体经济和商业的变革将显著发生在以下几个领域:

首先是医疗健康领域。以往的标准化平均值治疗, 将向精确化、数字化医疗转变。通过数据化及传感设备, 可以进行精确的治疗, 甚至器官再生。

其次是制造业。以目前3D打印为代表的数据化制造, 是种个性化的、全新的制造法。不需要模具, 就能够做到不同材料的无缝对接。甚至以往难以制造的东西 (比如人体器官) , 也可以通过数据化方式还原制造。这种新兴的数据化制造, 从数据到实用的转化都会进入低成本、大规模、打破时空界限的全新历史阶段。

三是金融、航空等行业将完全电子化, 比如依托大数据, 可以准确预测机票价格的走势。

8.大数据，大侦探 篇八

当时为银行服务的多是一些国外的风控机构，它们的数据来源更为广泛，而国内的数据往往集中在金融、电商等少数领域。经常和数据打交道的蒋韬发现，如果只拥有单一领域的数据，判断的维度有所局限，并且大多是在欺诈事件发生后才能列出黑名单。如果能搜集到全行业的数据，就有可能预判出嫌疑人。但国内的机构通常不愿意共享数据，哪怕是互联网巨头，要收集到自身领域之外的数据也并不容易。因为其他行业的巨头也会担心，现在看似毫无关联的公司，在未来很难说不会成为对手。

蒋韬想让数据流动起来。假如有一家机构不做电商、信贷、P2P等，并能在所有机构间承担风险共享风险传递的作用，那么价值会非常大。“这样就可以打破割裂形成的数据孤岛。如果各行业的数据能打通，不诚信、欺诈的行为就没有这么容易了。而要打通这些数据，实现风险的共享，只能够靠第三方的中立机构去完成。”蒋韬告诉《第一财经周刊》。如果能打通全行业的数据做建模，就能建立多个指标和维度，不仅可以发现诸如卡被盗刷的风险，还可以预先发现风险，提前拦截。

想明白了要做全行业的数据生意，2013年，他从阿里巴巴离职后创办了同盾科技。

这个想法让有着多年电商从业经验、明了欺诈给企业带来的困扰的吴海燕动了心。吴海燕明白，电商、互联网金融和O2O领域，是需要反欺诈服务的重点行业。她后来成为了华创资本的管理合伙人。2013年年初，互联网金融才刚兴起，国内还没有第三方风控出现，她判断这个事能做，于是和IDG一起，给了同盾科技千万级的天使投资。

2013年成立之后，这家总部位于杭州的公司在不到3年间，接入了超过5000家客户，完成4轮融资。目前，它主要服务金融领域，同时也涵盖航旅、电商和游戏等多各行业客户。

普通用户可能每天都在使用它的服务，也感知不到这家做风险识别和预判机构的存在。只有接入它们后台大数据的B端企业，才可能从每天变化的数据中去发现拦截建议的效果，继而更好地服务用户。根据不同场景，拦截建议不仅是在事后列出黑名单，更会在欺诈分子行骗之前，就把他们找出来。比如揪出羊毛党、锁定盗你卡的目标对象、挖出总是给你发送垃圾内容的供应商、鉴别电商中的虚假交 易等。

同盾科技总部背景电视上跳动的数字，或许能更清晰地解释这家公司目前在做什么。这块找不到任何开关或按钮，只能由专人登录安全系统来打开的电视上，显示的是一张中国地图。若存在安全风险，在地图上就会跳出红色的小圆点。你能很容易地根据小红点的数量，以及各类指标的跳动，监控当下的欺诈事件，并给出预警。不过蒋韬对这个每5分钟刷新一次的系统并不满意，他希望下一代的更迭能精确到实时。

有数据就能鉴别是谁在使坏，这件听上去很复杂的事情就是同盾科技目前在做的大数据风控—利用跨行业多维度的数据，为企业建立风控模型，然后为它们解决信贷风险和欺诈风险。用更直白的话来说，就是用数据来分析预判你是好人还是坏人，然后告诉企业你安不安全。

目前推出的“智信分”系统可以识别用户有多“好”，比如在申请一笔银行贷款时，背后就有这套模型给出的建议，根据用户行为判定信用等级，判断放贷或是拒绝。“反欺诈并不是将行骗者绳之以法，而是在欺诈行为发生之前就将其制止。”蒋韬说。目前，同盾科技鉴别刷单行为的准确率已经高达90%以上。当然，这些建议仅仅是给最终放贷的机构做参考，最终的决策权在使用同盾科技服务的机构手上。

要做到这些，关键在于数据和建模，而建模的基础是海量数据的收集。可是真正要做到基于公有云的数据收集，同盾科技内部的管理团队，纠结了一年多。

因为同盾创始团队来自阿里巴巴、PayPal等大公司，不少客户看中他们的技术能力，希望同盾科技能为它们做技术外包，也叫作私有云服务。比如开发一套软件连接到客户的数据库中，做后台分析。这些客户带着能帮助早期创业公司活下去的资金找上门，但条件是数据不能共享，因为它们多在金融领域，对数据“共享”极为敏感。同盾科技的目标却是打通数据做公有云平台，因此需要海量数据建立模型来监测欺诈分子的行为，然后鉴别并抓住他们，这才是实现大数据风控的基础。

蒋韬和他的管理团队知道资金对于一个创业公司有多重要。以一个二三十人的团队为例，最初融资到的千万级种子轮，在半年的时间就可以烧完。有了资金，意味着可以招更多更优秀的工程师优化模型，可以有现金流，甚至估值能更高。可私有云的方向和同盾科技想做公有云的方向背道而驰，并且，私有云尽管能挣钱，但是可复制性不高，每做一个项目都要投入大量的人力。

同盾科技的选择是两条腿走路，先把自己养活了，同时兼做数据储备工作。这也意味着它的数据收集之路并不容易。蒋韬和创始团队没有放弃公有云，它和私有云同时开发。

团队最初的订单几乎都来自蒋韬的朋友圈。靠着朋友介绍，同盾科技做了不少私有云软件外包。不过迫于无奈的生存也无意中锻炼出了研发团队的战斗力。最初的几笔订单，从技术产出、上线到客户认可，帮助团队完成了最初商业上的闭环，团队也学会了去和现在依然是主要客户的金融机构打交道。另一方面蒋韬也承认，如果一开始没有私有云，客户很难对同盾科技有信任感。2013年10月成立的同盾科技最初只有不到6人的团队，5个月后这个数据扩大到了近40人。

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“免费”和“见效慢”是那时的关键词，只能从测试优化模型，通过时间积累数据，因此出现在蒋韬口中最多的词成了“优化”和“积累”。他把同盾科技的风控分为三大块：名单、异常分析和交叉验证。名单即最初的基础数据，基本只能靠网上公开抓取，比如把法院的公开信息列入数据库。而异常分析则不需要数据，可以自己做技术研发，比如通过浏览器来跟踪鼠标的轨迹和分析键盘的键入偏好等，这相对容易追踪。最难的是交叉验证，雪球需要滚起来才能变大，意味着只有接入数据的机构足够多，效果才能好。

“如果现在的效果是10，早期可能只有1，所以我们都是免费给公司安装试用。”蒋韬说，尽管早期的客户也并不愿意开放数据，不过在熟人+免费的双通道下，还是有公司愿意尝试。

有了数据后，接下来就丢给机器去学习。“你也不知道欺诈分子会干些什么，不知道具体的欺诈模式是怎样的，只能从一大堆用户行为数据中去分析。”蒋韬说。输入各种变量和维度，比如地点、登录的时间、所用的终端、刷卡的金额后，建模人员就能教会机器发现异常。以一个盗卡的模型为例，它的细分变量多达3000个。发现异常后，机器根据建模的维度综合打分，最后判断是否存在风险。数据的增长和团队研发能力的增强，让揪出欺诈分子的概率增加，误判优质客户的概率减少。

直到签下第一家大客户捷信后，同盾科技才第一次有了底气。当时为了说服这家总部在捷克、注册在天津、中国首批持牌机构之一的消费金融公司，蒋韬的团队花了10个月。

“测，只能硬测。”蒋韬回忆，整个过程就是不断测试调整，最后看测试的效果说话。目前，同盾科技和蚂蚁金服一起，是捷信在中国的战略合作伙伴。所谓测试，就是把同盾科技给出的风控结果和捷信自有风控的结果去对比，看预判和误判的成功率。比如判定结果为“拒绝贷款”的客户，在另一套模型中通过了贷款，并且在约定时间内还款正常，就是一个误判的结果。把同盾科技的数据模型和捷信的模型比对，如果预判和误判相减后的数字能够带来更多正向的收益，就是一个好的效果。

“捷信的风控其实已经做得非常好了，但我们的数据模型不是去跑赢它们，而是相互补充，有交集但是绝不交叉。这就是联防和协防的价值。”蒋韬说。

签下大客户，其他客户的拓展就容易多了，更多公司愿意尝试同盾的服务。和之前一样，同盾也是让它们先测试，看效果付费。得益于2015年互联网金融的集中爆发，同盾科技在这一年的销售数据涨了近7倍。蒋韬认为客户选择同盾科技的原因是，风控和反欺诈的服务让和用户贴近的普惠金融变得更便宜，能解决人员成本和征信成本居高不下的难题。

客户和数据的积累也进一步提升了效果的准确度。同类型的公司在不同的业务中，模型的建立也不同。比如汽车金融，买一手车是消费分期，二手车就是抵押贷款，并且每个客户要求的数据审批率都不同。汽车金融公司的审批率原先的自动化率只有约30%，其余都要靠人力审批，在不断修正数据后，现在可以提高到50%。“你首先要摸清这个行业业务的流程，甚至成为专业人士，才能根据反馈去建立模型。”蒋韬说。

作为一名创业者，蒋韬自己感觉到更多的是同盾科技的慢和纠结，他对同盾科技的发展速度并不满意。不过吴海燕认为“同盾发展得非常顺利”。今年4月，同盾科技又获得由尚珹资本领投、元禾重元跟投的3200万B+轮融资，距离上一轮3000万美元的B轮融资还不足一年，并且前期的启明创投、宽带资本、华创资本、IDG资本、线性资本等投资方均再次参与。

今年，蒋韬的目标是在5000家客户的基础上，在未来的3年内每年保持3至5倍的高速增长。在他看来，未来的发展空间还很大。毕竟，金融的核心是风控，把风控降低1至2个点，对于金融机构的获利相差甚大。而风控的核心是数据和建模分析，有了基础数据的积累，同盾科技的产品效果才会更好。

9.大数据征文 篇九

大变化

“爱我家乡保护环境”有奖征文：家乡大变化

“家乡”，一个温馨的词语，它包含了在外拼搏游子的牵挂，包含了留守老人的期盼，它也包含了留守儿童美好的童年回忆。我的家乡——鹤城，地处休宁西部边陲，三江源头（富春江、新安江、钱塘江），这里山清水秀，人杰地灵。

“鹤城”这个名字还有一个由来：休宁县鹤城乡，清代属虞芮乡的33都，民国21年（1932年）隶属上溪口区，民国38年（1949年）设鹤城乡，为县丙级乡，解放后划为流口区管辖，境内有冯村乡，施樟乡，鹤城乡，用余乡，梅溪乡五个乡。

随着社会发展日新月异，家乡发生了翻天覆地的变化，变得越来越美。过去，家乡的路坑坑洼洼，凹凸不平，每逢雨雪天气，路面泥泞不堪，交通很是不便。现在铺成了柏油路面，两旁还种了树木，岸边还设置了铁护栏，都能称得上“小高速”了。

家乡的房屋也变了，原先的树皮房光线差，屋漏经常发生。如今脱胎换骨，一幢幢砖混琉璃瓦房拔地而起，独门独院，房前屋后还种上了果树和各种花草，真是漂亮极了！

从前家乡的道路两旁没有路灯，每当夜幕降临的时候，每家每户都呆在家中，除非迫不得已的时候，才打着手电筒出门。现在，都安装上了路灯，夜幕降临，路灯把道路照得格外明亮，马路上也变得格外热闹，有在路旁聊家常的，有追逐嬉戏的儿童，还有跳广场舞的妇人，脸上洋溢着幸福的笑容。

10.大数据征文 篇十

某某

（南京农业大学工学院

车辆XX班）

作为一个大学生走进高等学府可能是出去不同的目的，但是作为高等学府其根本的任务只有一个——“培养具有创新精神和实践能力的高级专门人才”这是《中华人民共和国宪法》中关于高等教育的解释。那么怎么才能在大学中获得创新精神与实践能力呢，下面谈下我的一些看法。

一．正确的学校发展定位

我们百年校庆时，学校提出“争创世界一流农业大学”的口号，那如何才是世界一流学府呢？我个人以为，一流大学大多是研究型大学，一所大学其核心竞争力就是科研，如果一所大学其科研成果屈指可数的话那么她无论怎么样也不能挤进世界一流的行列，而科研成果的出现主要取决于硕士，博士以及导师的研究发现，所以说要想成为一流大学，就要主抓研究生教育，提高学校研究生比例，据我了解我们学校硕士升学率为10%左右，这个升学比例是远低于一流学府的。所以我认为我们学校未来的发展目标应该是狠抓本科教育，提高说是升学率，为考研学生提供更加舒适的环境。

二．加强实践教学

作为工学院的一员，我不由的发现学校提供的实践型教学真的是屈指可数了，虽然金工实习可以培养学生的动手操作能力，但落后的数控车床以及破旧的设备显然已经满足不了现在实地的生产了，设备的更新换代使得我们所学习的知识与实际操作严重脱轨。而高昂的设备更新费用显然使得学院没有那个经济实力进行更新换代，而学校完全可以采取校企联合办学的方式来解决这个问题，通过学校牵头与企业建立联系达成某种共识，让学院的同学到工厂进行实地操作练习，让同学们实地接触更加先进的设备进行操作练习，有效解决理论与实际操作脱轨问题的出现，关于时间的安排，完全可以利用假期来进行这项工作。

三．优化课程设置

关于青年教育，爱因斯坦说过：“学校的目标始终应该是：青年人在离开学校时，是作为一个和谐的人，而不是作为一个专家。......发展独立思考和独立判断的一般能力，应当始终放在首位，而不应当把专业知识放在首位。如果一个人掌握了他的学科的基础理论，并且学会了独立思考和工作，他必定会找到自己的道路，而且比起那种主要以获得细节知识为其培训内容的人来，他一定会更好地适应进步和变化。”我个人非常认同爱因斯坦的观点，作为本科教育，进行的学科基础理论的学习，而基础理论对以后的进一步学习又打下了基础，其重要性不言而喻。学校可以适当将专业知识基础课下放，以车辆工程专业为例，其主要专业课开设在大三，大四，每天都在忙碌的赶课，而大二时课程安排又有些松散，可以适当调整将专业课下放到大二来学习，这样大三大四时可以有更多的时间给同学来参加各种比赛培养创新能力和独立思考能力。

四.加强学风建设

优良的学风不仅能影响学校整体的学习氛围，更能影响的是一个人的心境，试想如果在一个浮躁，嘈杂的环境中一个意志力再坚强的人也无法专心进行集中精力的学习研究的。如果在大学中当游戏取代了自习，当玩乐取代了听课，当睡觉取代了运动，那么大学又变成了什么？大学又成为培养什么的摇篮了呢？当新同学兴冲冲的拿着通知书来到这样一个环境中，我相信他们会慢慢被同化的。而改变这样的现状源头在于学校进行怎样的管理与疏导，在这我有几点建议：1.开辟晨读教室，到现在为止学校官方还没有一个晨读教室供学生晨读，虽然同学们自发找到某个教室晨读，但我以为学校官方应该进行正确的引导，号召更多的同学加入，做到不强制，但鼓励。2.开展形式多样的科技创新比赛，开拓同学的思考力与创造力。并给与适当鼓励。3.加强大一新生的管理，大一作为从高中过度到大学的关键阶段，对以后习惯的养成起着关键性的作用，而且大一新生又是对大学充满激情，充满理想的，对他们进行合理的引导，对我们学院未来的学风建设有着关键作用。

五．加强学生干部的培养和使用

高等教育管理工作要朝向实现学生自我教育，自我管理，自我服务的目标迈进，而学生干部正事实现这一目标的领导者，组织者和协调者，他们的作用不容忽视。学生干部因为特殊的身份与地位使得他们能最及时的反应广大学生的要求和愿望，给教育管理工作者把握学生思想脉搏，有针对性的进行教育管理活动提供良好的条件。同时他们又是学生中的骨干他们对学校的各项工作安排以及实际情况有较多的了解和比较合理的看法，并且能直接将这些情况传达到广大同学中去。所以所，学校应该使得学生骨干队伍在学生日常管理工作中充分发挥表率作用。

参

考

文

献

1.单正丰·从实际出发 继往开来 努力开创成教学生教育工作新局面 2.万健 姚志友· 加强素质教育 努力培养创新人才

3.周莉莉· 当前高校学生教育管理工作面临的变革及对策 4.百度文库·名人名言语录

农机系车辆工程专业XX班

XX

11.大数据的“大”时代 篇十一

关键词 互联网 大数据 发展

中图分类号：TP3 文献标识码：A

时下最热门的搜索词中“大数据”恐怕是名列前茅的，“大数据”不仅仅是IT行业的一个术语，它越来越影响着人们日常生活的方方面面，渐渐地成为一种生活态度，思维方式。大数据的“大”时代正向我们走来。

互联网的迅猛发展，使得大数据技术成为可能。互联网海量数据的获取、聚集、存储、传输，大数据应运而生。互联网为大数据提供了更多数据、信息资源;大数据为互联网的发展提供更多数据服务以及应用。

当今社会，互联网的迅猛发展和普及，将每个使用网络的人都主动或被动的吸纳到大数据中来。网民在网上的任意一个访问行为，都将成为大数据海洋中的一滴水。据2014年11月世界互联网大会最新发布的数据，经过20年的发展，中国已拥有6.3亿网民，12亿手机用户，5亿微博、微信用户，每天信息发送量超过200亿条。全球互联网公司十强，中国占了4家，中国已成为名副其实的互联网大国。人们日常工作与生活中的消费、信息交换已成为必不可少的部分。大数据正是基于这些庞大数据的分析与处理，从这些数据中挖掘有价值的信息，并且合理的预测判断出事态的走向，将这些预测运用到各个领域。比如在电商领域的精准服务。通过顾客在购物网站的浏览记录，历史购买，科学合理的判断出该顾客现在的需求，以及未来存在的潜在需求，并且能伴随着顾客兴趣点的转移，新的习惯爱好，实现内容及广告的精准推荐。大数据为我们的生活带来了重大的变革，让我们的生活更智能，更便捷。

牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）在他的《大数据时代：生活、工作与思维的大变革》中提出大数据带来的变革不仅存在于有形的商业模式，更多的将会影响到人的思维模式。

首先，大数据不再局限于随机的样本，这样就避免了因不能保证绝对随机性而带来的偏差。大数据模式规避了小样本的弊端，颠覆了传统的样本分析思维模式。

其次，大数据允许不精确。大数据不再局限于随机样本，不再局限于小信息量的信息收集，大数据有足够“大”的信息来反映事态的发展。宽容了错误，人们掌握的数据就多了起来。因此，大数据让我们把花费在如何使样本数据更加精确上的时间和精力，花费在收集更多数据上。人的思维不再局限和狭隘，有了更广阔的视野。

最后，大数据让人们知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。大数据分析的方法不受信息数量局限，不受信息误差局限，因此能客观的预测未来。人们开始将因果思维转换为相关思维。

维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代创业取决于创意》中提到，如何通过大数据来观察和认识这个世界是我们需要关注的课题。

大数据改变了我们的生活，并且逐步影响着我们的思维模式，基于大数据带来的许多问题也开始日益显现。

首先，大数据时代，我们在网络中的每一次点击，每一次信息交换产生的数据都将永久的保存下来。因此，我们首先必须面临的挑战就是：大数据时代，我们该如何保护我们的信息安全。一方面，随着对互联网的日益依赖，人们将大量的数据通过云端来记录和保存，金融数据、医疗信息以及政府部门的信息都需要有安全性和保密性。庞大的数据以及处理这些数据做出的结果一旦丢失，损失将是不可估量的。如何保护好这些数据安全是一个重要课题。另一方面，大数据作为一个巨大的资源库，它给企业带来的商业价值无疑是巨大的。当企业一味的追求利润最大化，商家在利用大数据不断挖掘着潜在客户，运用消费者一切数据来预测未来的消费增长点时，当人们的生活轨迹被通过几个关键词还原，并能预测出他即将出现的地点时，人们意识到，每个人有可能就这样毫无隐私的暴露在大众面前。

同时，商家运用着大数据不断刺激用户超前消费。一年一度的“双十一”是网购者的狂欢盛宴，也是众多电商的饕餮大餐。由此而产生的“剁手族”、“剁手党”也随即出现。网民们一面捂着荷包大呼再买“剁手”，一面又禁不住点开“双十一”来袭那铺天盖地的推荐广告。也许在某个时刻你曾经保存了一家明星款的风衣，“双十一”要做的就是告诉你，今天，有更多更便宜的明星款，并且，过时不候。至于人们到底是不是真的需要这件明星款的衣服已经不重要了，这个时节，就是狂欢。

最后，大数据忠实地记录着互联网成员的每一次点击，并且将他们保存起来，甚至会让这些数据“永存不朽”。然而，人类社会的发展尤其是人际的交往，也许并不需要那么“清晰的记忆”。当人们不愿提及的一段过往被运用大数据毫无保留的重新呈现出来，这无疑让人们对大数据的公平与真实产生一些畏惧。伴随着畏惧产生了对大数据的不信任，人们很可能会减少这些数据的产生，对于依赖海量数据的大数据处理，这无疑是巨大的打击。

12.大数据征文 篇十二

关键词：数据红利,信息数据,法律属性,类型化

作为大数据产业的逻辑起点, 大数据权属一直在学界、商界及政府相关部门的探讨中, 直至2015 年4 月贵阳大数据交易平台第一笔交易完成, 接踵而来的上千笔交易陆续达成, 大数据权属归属这个问题仍是未决问题。承载着交易价值的大数据被赋予了产权, 而产权归谁还未知, 带着逻辑起点问题还模糊不清的产权运作, 会有什么样的后果?用一句通俗的话来说, 会是“也许他们很晚才发现, 他们侵了很多权、浪费了很多钱”。

数据采集开发方和买受方都紧锣密鼓地吸取着权属未定的大数据红利, 红利建立在大数据产权法律未醒之时, 而这种“未醒”, 不是未觉察, 而是在民事立法体系的上位法框架未定、政策产业推进导向激进及国外立法各取所需的纷繁状况中还未厘清思路, 还未达成共识并定格下来。

2015 年世界互联网大会上吴晓灵强调, “明晰产权是建立数据流通规则和秩序的前提条件。”大数据时代, 数据的确权成为产业关注的核心问题。2016 年1 月15日《贵州省大数据发展应用促进条例 (草案) 》正式出炉, 这是中国首部大数据地方法规, 但对大数据权属仍未能明确。为突破大数据交易和商业化的瓶颈, 使数据红利交易成本早日清晰化, 也从而促使交易规则更严谨制衡, 笔者立足于法律视角, 兼顾当下国情及大数据产业发展趋势, 对大数据权属力图作一梳理。

一、与无关因素的剥离

(一) 无关于产业政策、市场、交易

尽管数据权属的讨论, 因数据产业、数据交易而起, 并日益成为不可绕开的核心问题, 但对数据权属的确认, 应无关于市场和交易。对数据权属归属的分析和认定, 既不应受政府公共数据平台开发、数据开放共享政策的影响, 也不应受互联网大型企业的社会影响力和市场占有力的利益遮蔽, 从而失去其应有的内在机理。

(二) 无关于大数据收集、处理、运用等规则设计

大数据权属是产业天然内生的, 只是需要我们拨开复杂现象去找到它, 而不是为了现有和未来一定时期的大数据收集、运用、交易而去定位大数据属于谁, 也不能因为其中的利益博弈驱使我们去创设一个数据权属的特别安排。尽管数据抓取、收集、交易是数据价值实现的重要和生动环节, 但都是数据权属起点问题的后续逻辑。

(三) 无关于数据的巨量与脱敏

产业意义上的数据, 本质上是信息, 是关于社会特定主体的有价值的信息。当然这种特定, 在海量大数据中显得不特定, 同时这种价值在不同的开发商眼里, 会有不同呈现, 但作为有价值的产业数据, 一定是针对有某类特征的群体, 或是年龄上, 或是性别上, 或是职业上, 或是履历、兴趣爱好或活动区域、行为习惯及模式等, 在信息产生时其本身就天生附有特定主体的标签, 与人格权相连。数据量再大, 也无法否认信息最初采集环节是数据产业的第一环, 无法否认最初被记录人的人格特性。通常说的数据清洗 (Data cleansing) 不能实现数据与人格的分离功能, 数据清洗的任务是过滤那些不符合要求的数据, 它是数据进行重新审查和校验的过程, 目的在于删除重复信息、纠正存在的错误, 并提供数据一致性。那么, 数据脱敏呢?对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形, 这样就可以在开发、测试和其他非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集。但是, 在大数据的处理和分析阶段, 企业一直致力于身份识别, 匿名化技术与大数据身份识别技术在相互较量中不断发展。例如, 美国在线曾公布了3 个月间65.7 万用户的2000 万条搜索记录, 整个数据库做过精心的匿名化处理, 将用户名称和地址等个人信息代之以数字符号。但《纽约时报》还是在几天内通过几个关键词准确定位到了某个人。美国白宫大数据研究报告《大数据:抓住机遇、坚守价值》中也提出, “数据的模糊化处理作为保护个人隐私的一种手段, 其作用也是有限的。事实上, 收集数据并进行模糊化处理是基于相关公司不回复数据的承诺与相对应安保措施之上的解决方案。但有目的的模糊化处理可能使数据丧失其实用性并确保其出处及相应责任的能力, 此外, 也很难预测再识别技术将如何演变以应对看似匿名的数据。”譹) 笔者认为, 大数据企业目前规避风险的底线, 是“不触碰和销售底层数据”, 但后期结果的风险规避不应对前期的侵权行为风险产生豁免效应。

(四) 与国家主权、公共安全无关

大数据发展上升到国家战略资源高度, 直至成为国家商贸、能源、环境、国防等领域的直接竞争力, 我们对大数据主权的呼声日益强烈。但这是一个信息主权问题, 而非国内法视野中的数据信息权。信息主权指一个国家对其政权管辖地域范围内任何信息的制造、传播和交易活动以及相关的组织和制度拥有的最高权力, 是国家主权的一方面表现。大数据权属于国家主权的关联性主要体现在, 个人、企业和相关组织拥有数据权利的前提下, 当牵涉到国家利益、国家安全时, 国家是否拥有保护和处理这些数据的权力?至于公共安全, 也如同此理。当数据信息权涉及公共安全或秩序时, 数据权利人的权利是否有必要让位于公共安全与公共利益, 这是大数据权属行使中的延伸问题。我们不能以国际交易、国防安全中的国家利益保护意图移换所讨论的大数据权益归属焦点。至多属于压力下的倒逼机制而已, 不能影响大数据权属原本应有的判认。个人数据权属的法律认定, 应在权源上私法先行, 在公共安全、公共利益等公法情境下考虑许可 (主动或被动) 使用, 却不先前相关所有权。

二、大数据的法律属性

(一) 数据的信息属性

数据是世界客观事物性质、状态的反映, 是客观信息的记录, 不是物。数据的价值也是其记录的内容, 所以数据应首先是归属于被记录方。被记录方可以是个人、法人和其他组织。出于公共行政管理需要而纳入公权力系统的政务、法务等相关信息, 是有条件的无偿采集和共享, 并非数据所有权就属于政府。政府也不应成为无偿采集数据的代言人。政府采集信息的附条件是指不侵犯个人隐私、不侵犯商业秘密和国家机密, 无偿采集但应是经被记录人同意, 程序上应完备明示或默示方式, 至于共享是否无偿还不能一概而论, 目前政府开放共享数据的政策和规则仍在探索阶段。我们不能认为, 数据客观存在, 就是“谁收集就属于谁”。因为, 以任何形式收集数据, 都只是信息的载体, 如同无形的知识产权, 载体可以多样和变换, 核心内容只有一个。如果多个公司都来对同一信息作采集, 都有享有数据所有权, 就丧失了所有权的唯一性, 在行使当中, 丧失了独占性的所有权, 有也等于没有, 因为没有丝毫权属对抗力。因此, 数据所有权归收集人是没有大格局上的产权意义的。

(二) 个人数据的人格权属性

个人信息权应属于独立的人格权, 这与隐私权有所不同。一直有观点认为, 个人信息大数据, 一旦隐私脱敏, 就不存在侵权问题, 但我们可以且不谈隐私标准的把控是在权利人手中而非采集交易人手中, 仅就不侵犯隐私就不侵权来看, 就不能成立。个人信息权是存在的, 它是一种积极的权利, 它的行使方式应在事前, 在未经许可收集、利用其个人信息时, 权利人有权请求行为人更改或者删除, 以排除他人非法利用行为或者使其个人信息恢复到正确的状态。 (2) 当然, 如果允许使用, 信息权人也还有事后的撤回权。

当然有个非常微妙的前提, 是对于个人信息权, 尽管目前民法并没有给予设立。但我国个人信息保护目前已形成多部门监管状态, 如工业和信息化部的《电信和互联网用户个人信息保护规定》《信息安全技术公共及商用服务信息系统个人信息保护指南》, 工商总局的《网络交易管理办法》等。此外, 公安部、商务部、中国人民银行、银监会、保监会、证监会等都有相应个人信息监管及保护的法律规范。不少地方基于本地实际情况还出台了相关地方性法律条例, 如《深圳经济特区互联网信息服务安全条例》等。我国已出台了《民法典草案》, 其中对个人信息的保护已有具体规定, 在未来的民法典人格权编中确定个人信息权将更有利于尽快建立个人信息保护体系。个人信息不仅仅关系到个人利益, 还有可能涉及公共利益、公共安全, 与更多地涉及个人的隐私相比, 对个人信息的保护势必超越私法保护。

(三) 大数据的创作行为

数据的分析挖掘服务是大数据产业的核心, 是最具商业价值的部分, 是大数据产业的产品, 这样的产品是在原生态数据上附加了创作性知识产权的。因为从数据的生命周期来看, 可以将大数据产业分为数据的采集、整理、存储、分析挖掘和数据应用这几个部分, 应用中还包括数据的可视化。在这样的生命周期里, 每个方面都会涉及相应拥有著作权或专利权的软件、硬件开发和创新服务。所以, 大数据产业在原始信息记录的基础上还有创作行为, 也正是这些创作行为使数据信息具有了产业价值。在数据财产利益链条上, 首先是信息被记录者的所有权利益, 然后才是大数据企业创作性利益, 这种利益建立在原始数据权利人的所有权之上。

三、大数据权属的类型化分析

数据根据信息内容参与方不同, 可以分为单方数据和交互性数据, 有些情形下, 数据抓取平台作为交互的一方, 有时作为第三方。根据大数据企业抓取平台参与信息的角色不同, 我们可以把大数据所有权权属分为两类作考察。

(一) 被记录方单方信息数据, 所有权归数据被记录者

个人数据兼有人身权与财产权属性, 是大数据价值的基础和素材。个人信息未经权利人同意, 不允许非法交易。信息产业部于2000 年发布的《互联网电子公告服务管理规定》中提及“电子公告服务提供者应当对上网用户的个人信息保密, 未经上网用户同意, 不得向他人泄露”, 给上网用户造成损害或者损失的, 依法承担法律责任。这项规定将有偿交易包括其中。2009 年通过的刑法修正案 (七) 也明确规定, 国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员, 违反国家规定, 将本单位在履行职责或提供服务过程中获得的公民个人信息, 出售或非法提供给他人, 情节严重的, 处三年以下有期徒刑或者拘役, 并处或单处罚金。单位也可以成立犯罪主体。

可见, 个人信息权属于个人, 不允许窃取或以其他方法非法获取, 但目前我国法律环境下, 并不禁止个人售卖自己的信息。在美国, 有个人将自己信息在网站成功拍卖的实例。个人信息的市场价值可以货币化, 那么, 建立在个人信息抓取上的大数据, 势必是应为抓取这类素材支付成本, 而且这种支付应是指向被记录者的。至于支付成本的方式, 可以在意思表示和对价两个层面进一步探索。

个人数据抓取的方式有很多, 除人工收集外, 大量数据是通过互联网使用平台抓取的。如个人身份信息、住址、医疗记录、个人日程安排、电子邮件内容、社交网络上交流的信息等, 以及我们使用AWS、阿里云、百度云盘、手机助手等来储存和备份自己的数据, 也不能避免这些信息在互联网中被检测到, 进而被采集、利用。随着测量设备和软件的改善, 信息还可以通过生物识别和生理测量抓取, 如可以利用眼球追踪技术获取及生成有用的诊断信息, 以帮助理解一个项目、网站或广告有没有成功引起用户注意或注册某些消息或图像。用皮肤电反应、眼睛的瞳孔扩张、心脏率、脑电波测量、面部情绪识别等记录人们的反应和情绪, 如有趣或令人兴奋等, 这些都可能成为进入人的灵魂的门户, 并发挥干预效能. (3) 那么, 被记录方对之应有知悉和同意权。

在欧美, “通知+ 同意”规则是数据保护立法的核心性规则, 是对所有权归属于数据信息被记录者的社会认可及法律认同, 是指数据控制者和处理者在收集、处理数据时须事先告知用户, 并得到用户的明示或者默示的许可。在我国, 个人隐私保护呼声日益高涨, 采“通知+同意”模式, 是权利人行使隐私权的有效操作, 因为只有权利人才有权利决定信息使用是否涉及个案隐私, 同时也是其他与数据相关的人格权被允许商业使用的有效形式。当然, 通知的内容需真实和全面, 否则视为欺诈或未通知。同意可以视具体情形选择明示或默示, 但在法律没有明确规定之前, 必须是双方认可的形式。只是需要避免“用户同意”与“平台使用权”捆绑条款。

(二) 数据抓取平台参与的合同行为信息数据, 所有权归参与方共享

人们会提出这么一个问题:用户使用网络服务产生的行为数据, 属于用户还是网络服务提供者?用户使用网络服务, 这种使用行为是以用户与网络平台缔结服务合同关系为基础, 网络购物、移动支付、邮件使用、点击流量、智慧医疗、网络教育、互联网保险等用户与网络服务平台交互作用产生的数据, 都是合同履行行为的记录, 合同参与方有时是双方, 有时是多方, 这类行为信息数据应属于合同参与方共同共有。作为合同一方的数据平台, 为提升自身业务管理和拓展市场潜力, 抓取用户的消费行为数据, 进而作后期整合、建模、处理, 这种信息使用意图和路径应告知并经用户同意, 用户作为信息共有人, 可以同意, 也可以拒绝, 但目前会存在隐私数据 (身份信息、指纹等) 及隐私信息使用与平台消费方式捆绑的常态, 其性质应属消费格式条款, 作有利于用户一方利益的解释和效力认定。至于数据服务平台收集交易数据, 加以分析处理, 以便向用户提供更好的服务或用以提高公司内部管理, 都是数据应用效益层面的问题, 并不能改变信息取得环节的所有权归属。

随着大数据市场的发展, 出现专业第三方大数据平台, 纯粹处于互联网消费服务合同当事人之外, 为专业数据分析者和数据经纪人。他们收集多处信息源数据, 将数据汇总、建模、分析, 并共享这些信息以及派生出来的信息。这样的第三方平台, 不享有数据所有权, 只拥有在数据信息源基础上再创的数据作品的所有权, 亦即数据产品的所有权, 但对数据源权利的取得和使用, 还是需要作出合法性解释, 履行相应的法律程序, 承担相应的法律义务和法律责任的。

四、结语

无论是数据信息用于商业、公益或政府管理, 信息被记录人都拥有最原始信息的所有权。数据所有权的行使形式, 应包括提供、处理 (整合与脱敏、撤回) 、利用, 涵盖所有权的占有、使用、收益、处分几项权能。程序上, 首先是应由权利人知悉, 经权利人同意, 收益问题, 笔者倾向的方案是, 除了有书面协议约定收益外, 可参照著作权使用费的模式, 由平台主办方简单地按固定比例或固定金额, 把使用费划拨政府指定的部门或基金, 这部分经费用于政府公共服务项目及数据侵权赔偿基金。

注释

11) 李海英.大数据发展的立法挑战[EB/OL].http://www.infseclaw.net/news/html/1171.html/2015-08-30。