大數據近年來越來越火，因為有了它，好像什么行業都能精準分析。但是，大數據本身的發展卻很少有人分析。近日，國家信息中心、南海大數據應用研究院聯合發布了《2017中國大數據發展報告》，首次把中國大數據本身的發展特點和存在的問題，全面呈現了出來。

用大數據來了解大數據

這份報告全面匯聚了國家發改委互聯網大數據分析中心、國家信息中心、“一帶一路”大數據中心所掌握的30多個種類，總計40多億條相關數據，綜合運用多種大數據分析方法，對我國大數據產業發展進行了全面分析。所以，稱得上是用大數據來了解大數據。

北京、廣東、上海大數據發展位居前三

報告顯示，我國大數據發展總體處于起步階段。但是從地域上看，就有意思了。

國家信息中心信息化研究部副主任、南海大數據應用研究院院長于施洋指出：“從地域分布，從各個省來說，北京排第一，這個不足為怪，東部沿海地區這些省份排在前面，大家也都能夠想象。但是在西南地區，四川、重慶、貴州這三個地方異軍突起，是我們大數據發展的第二個增長極。”

大數據的作用

1. 我們大家可能意識不到，大數據已經融入到我們的生活。比如我們接受什么樣子的短信，出行選擇哪條道路，點外賣吃什么，這一切都跟大數據有關。很多平臺通過這些大數據精準的提煉，以一種你看不見、摸不著的方式為你進行服務。

2.大數據對電商平臺有什么作用

傳統電商的模式也正在因為大數據的引導而發生改變，用大數據收集的信息增加收入，吸引消費者購買，簡化了店鋪運營。電商平臺可以根據大數據計算消費者在網上購物的行為數據，用后臺記錄，生成數據，在通過數據中體現的用戶習慣，采取相應的營銷手段。

同時，大數據可以精準分析消費者在網上消費的行為習慣和多個渠道，分析消費者在線上商店的新購買趨勢，幫助電商平臺制定未來運營的計劃，指定新的市場目標。

電商平臺如何利用好大數據?

首先電商平臺應該正確理解大數據。

電商平臺需要擁有的是“大數據思維”。雖然大數據需要的成本非常高，小企業根本高攀不起，但是大多數的電商平臺可以通過消費者在平臺購物產生的數據和平臺歷史營銷活動的數據整合，將小數據慢慢轉變為大數據在進行分析

從各種歷史數據中尋找出規律或者找出有關因素，通過這些數據將平臺進行改善，從而指定正確的方向取得最大的利益。

數據安全治理的幾個方向

1、數據分類分級

企業想要推動數據的分類分級落地，就需要將數據分類分級作為制度流程工作落實到組織管理制度中，確定分類分級中涉及的部門、職責以及需要梳理的數據資產、敏感類型、分類分級方式、管控原則等，確保分類分級落地實施。數據安全成熟度模型(DSMM)中對此也有相關的說明，組織應設立負責數據安全分類分級工作的管理崗位和人員，主要負責定義組織整體的數據分類分級的安全原則，應定期評審數據分類分級的規范和細則，考慮其內容是否完全覆蓋了當前的業務，并執行持續的改進優化工作。

2、涉敏數據分析

針對企業對哪些數據是敏感數據，需要保護的數據分布在哪，敏感數據是否都得到了保護等這些問題其實并不清楚。傳統做法是對企業數據進行打標簽，存在職能跨部門協調難，導入數據湖的數據不全，有未知數據源，人工整理時耗長，人力成本高等顯著問題和難點。比較推薦的方式是借助敏感數據發現工具進行數據梳理，基于IP段或用戶進行全流量對數據資產自動發現，其中也包括未知的暗數據資產。全方位發現數據資產，增強資產梳理效率與發現能力，減少人工整理成本。通過梳理進一步清晰各數據庫類型、文件類型等數據資產的分布情況，對于企業來講，敏感數據主要集中在商業秘密和個人隱私部分。

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