big 數(shù)據(jù)算法可能會創(chuàng)造一個更糟糕的互聯(lián)網(wǎng)世界。PC時代真正拉開全球普及的大幕，大概是在世紀(jì)之交的2000年。在此之前，雖然影視作品已經(jīng)深度塑造了許多黑客形象，但人們對計算機(jī)的直觀認(rèn)識還很膚淺。真正改變這種現(xiàn)象的動力不僅僅是PC自身性能的發(fā)展，還有互聯(lián)網(wǎng)。PC 互聯(lián)網(wǎng)奠定了我們這個時代信息高速公路的基石。在他們鋪設(shè)的信息道路集群上，手機(jī)等更輕便的終端不斷發(fā)展，最后占據(jù)了我們的生活，最后演變成現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)算法浪潮。

big 數(shù)據(jù)是否意味著風(fēng)險大？越來越多的用戶被他們的收藏數(shù)據(jù)如何被分享和使用所警告和震驚。顯然，人們需要更好地管理整個企業(yè)的關(guān)鍵利益相關(guān)者和相關(guān)部門的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù):從首席營銷官到IT部門，企業(yè)必須制定在企業(yè)業(yè)務(wù)內(nèi)外使用、存儲和傳遞相關(guān)信息的相關(guān)準(zhǔn)則和最佳實踐方案。從信息安全的角度來看，圍繞“-1/”的重大問題往往分為以下五個方面:1。網(wǎng)絡(luò)安全:隨著越來越多的交易、對話、互動和“-1/”在網(wǎng)上進(jìn)行，這種刺激使網(wǎng)絡(luò)犯罪比以往任何時候都更加猖獗。

申請網(wǎng)貸時提到的數(shù)據(jù)不好，那么數(shù)據(jù)網(wǎng)貸黑名單是什么？1.網(wǎng)貸黑名單是目前網(wǎng)貸逾期的平臺數(shù)據(jù)最多最全的網(wǎng)貸逾期數(shù)據(jù)。如果你對自己的網(wǎng)貸不清楚數(shù)據(jù)也不確定自己是不是網(wǎng)貸黑名單，可以去藍(lán)冰數(shù)據(jù)。2.另一層意思是指在多地高額度借款且惡意拖欠還款的借款人名單，指在多地高額度借款且惡意拖欠還款的借款人名單。

在不到兩年的時間里，da 數(shù)據(jù)迅速成為一個熱詞，但對它的解讀卻眾說紛紜。數(shù)據(jù)科學(xué)家癡迷前沿數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展，經(jīng)濟(jì)學(xué)家關(guān)注數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)價值，企業(yè)家期待數(shù)據(jù)的陽光照進(jìn)日常商業(yè)現(xiàn)實，律師強調(diào)隱私保護(hù)?？上驳氖菗肀?shù)據(jù)。Da 數(shù)據(jù)的“淘金”之旅，需要腳踏實地的努力。大學(xué)數(shù)據(jù)治理是連接大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)與應(yīng)用的橋梁。想要到達(dá)美麗大學(xué)的彼岸數(shù)據(jù)，大學(xué)數(shù)據(jù)治理必須是“必修課”之一。

于是，桑尼爾的《Da 數(shù)據(jù)治理》一書應(yīng)運而生。中國聯(lián)通研究院匡斌先生將該書翻譯成中文，相信對國內(nèi)讀者有所幫助。治理是傳統(tǒng)信息治理的延續(xù)和擴(kuò)展。它離不開傳統(tǒng)的信息治理。連續(xù)性不僅是保護(hù)歷史投資的需要，也體現(xiàn)了信息治理標(biāo)準(zhǔn)的連續(xù)性。整合不同類型數(shù)據(jù)，整合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，整合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，整合準(zhǔn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，整合main 數(shù)據(jù)，整合其他類型。

如果現(xiàn)在從事銷售和市場營銷的人不了解數(shù)據(jù)分析，用數(shù)據(jù)說話真的過時了。我沒見過很多企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)說“給我看看數(shù)據(jù) No 數(shù)據(jù)我怎么做決定？”可見數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今的企業(yè)管理中起著非常重要的作用，而數(shù)據(jù)分析師也是未來十年最有前途的十大職業(yè)之一。我們來看一個利用數(shù)據(jù)騙人的案例:美國和西班牙戰(zhàn)爭期間，美國海軍的死亡率是9‰，而同期紐約居民的死亡率是16‰。

你認(rèn)為這個結(jié)論正確嗎？當(dāng)然是不正確的。這兩個數(shù)字根本不匹配。軍人都是身體健全的年輕人，而居民死亡率包括數(shù)據(jù)，比較高。所以正常應(yīng)該是和海軍數(shù)據(jù)和紐約同齡居民比。其實你發(fā)現(xiàn)9‰和16‰根本沒有可比性。企業(yè)管理者對“假”深感苦澀數(shù)據(jù)。原因不言而喻:“假數(shù)據(jù)”造成資源浪費、決策失誤、戰(zhàn)機(jī)延誤。

關(guān)于大數(shù)據(jù)征信的感覺數(shù)據(jù)在這個過程中，你會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)接觸的越多，你就越覺得數(shù)據(jù)不夠用。單數(shù)據(jù)維度很多時候不夠準(zhǔn)確，這一點在征信行業(yè)尤為明顯。數(shù)據(jù)的多維交集可以準(zhǔn)確描述一個人或一個企業(yè)。每增加一個維度，數(shù)據(jù)的值就不是加法，而是乘法，甚至是指數(shù)增長。目前還沒有任何機(jī)構(gòu)能夠獲得全部數(shù)據(jù)和全部樣本，包括BAT和運營商。

和我們經(jīng)常看到的過馬路闖紅燈，地鐵逃票，平時喜歡買什么樣的東西還是有區(qū)別的。也可以說，不同的應(yīng)用場景需要不同的征信，目前互聯(lián)網(wǎng)金融沒有進(jìn)入中國人民銀行征信系統(tǒng)，所以整個信息無法交換。同時，互聯(lián)網(wǎng)金融的用戶和銀行的用戶重合度很小，也就是說，能從銀行貸款的用戶不會去P2P貸款，這兩類機(jī)構(gòu)的風(fēng)控水平也明顯區(qū)分了兩類用戶。