数据管理及安全问题不容忽视

近日举办的中国国际大数据产业博览会上，百余家企业云集贵阳，带来了智慧城市、行业云、人脸识别、物联网等各种热门应用；当然，大数据也不再是互联网企业的专利，不少设备商及制造企业也积极与大数据对接。

阿里et城市大脑定位是城市的人工智能中枢，可以对整个城市进行全局实时分析，自动调配公共资源，动态优化城市基础设施，最终进化成能够治理城市的超级人工智能；腾讯的大数据可视交互系统同样展示了城市的立体景象，各类数据一览无遗，方便城市治理。

京东展示的京东模特范儿，则利用人脸识别技术，迅速匹配和用户最相似的模特，通过对用户照片的识别和模特图片库的比对，就可以将与用户五官相似的模特所穿的衣服推荐给用户，实现“智能选衣”。

360则将大数据的应用聚焦于安全领域，针对目前存在的网络环境复杂、安全分析缺少全面的数据来源等问题，推出了态势感知与安全运营平台，分析处理跟踪日志和流量，描绘一个主体的整体安全态势，并进行通报预警。

富士康则展示了工厂里的影像大数据，其含义包含两个层次，一是工厂端进行影像数据的采集，发送到云端后进行决策；二是每当现场采集到一个影像数据，就可以根据历史影像进行基本判断，比如为生产线设定某一个警戒值，一旦触发警戒值就会引发报警。

从现状来看，各行各业基本上都在做基于自身行业特点的大数据应用，但是否每一项应用都会有市场呢？或许并不尽然。有些大数据应用看起来还不错，但是这样的应用可能并没有太多的迫切需要。

比如，未来大家可能会习惯刷脸，但是刷脸的技术真的准备好了吗？比如用户在使用了刷脸的应用后，其照片是否会被利用，这就一定会使安全、隐私问题被大家讨论，继而引发如何保护用户数据的问题。

同样的，大数据时代需要足够大量的数据，社会上每一个人可能都会携带着几tb的数据，但是如何将数据进行管理，如何分类、如何存放却没有统一的标准。

比如，一位新人为完成某个项目需要调取3、5年前的数据资料，但是相比数年前，不仅数据量增加了，各种情境也发生了变化，新人在碰到这些数据时可能会毫无头绪，这就体现了数据管理的重要性，特别是在这个信息爆炸的时代。

记者在浪潮展区看到，它们的大数据架构中有一项就是数据治理服务，包括数据标准（数据梳理、数据分级、关联规则），数据质量（数据监测、数据清洗、数据加工），以及数据安全（数据脱敏、数据溯源、冲突防护），这种理念就与上述类似。

大数据时代，人类获得数据的能力、数据的处理速度都远远超过想象，人类对于世界的认知也将提升到新的高度，大数据让市场变得更加聪明，让计划和预判形成可能；当然，也需要强调，只有有价值的数据才能形成大数据。

目前，大数据的发展还处于起步阶段，大数据的应用都集中在独立的行业内，可以想象，未来跨行业融合的大数据应用将成主流趋势，这一发展过程也将成为一个“大浪淘沙”的过程。

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