漫谈阿里大数据

数据交易之前的脱敏或许是一种解决办法，但是，并不能完全解决这个问题，因此，阿里也提出了另外一种解决思路，基于平台担保的“可用不可见”技术。比如阿里云作为交易平台，跟支付宝一样是一个中间担保机构，双方的数据上传到阿里云大数据交易平台，双方可以使用对方的数据，以获得特定的结果，比如通过上传一些算法，模型而获得结果，双方都不能看到对方的任何详细数据。

2)是数据的所有者问题

数据作为一种生产资料，跟农业时期的土地，工业时期的资本不一样，使用之后并不会消失，如果作为数据的购买者，这个数据的所有者到底是谁?怎么确保数据的购买者不会再次售卖这些数据?或者购买者加工了这些数据之后，加工之后的数据所有者是谁?

3)是数据使用的合法性问题

大数据营销中，目前用得最多的就是精准营销。数据交易中，最值钱的也是个人数据。我们日常分析中做的客户画像，目的就是给海量客户分群、打标签，然后针对性地开展定向营销和服务。然而如果利用用户的个人信息(比如年龄、性别、职业等)进行营销，必须事先征得用户的同意，才能向用户发送广告信息呢，还是可以直接使用?

所以，数据的交易与关联使用，就必须解决数据标准，立法以及监管的问题，在未来的时间里，不排除有专门的法律，甚至专业的监管机构，如成立数监会来监管数据的交易与使用问题。如果真的到了这一天，那也是好事，数据要流通起来才会发挥更大的价值，如果每个企业都只有自己的数据，就算消除了企业内部的信息孤岛，还有企业外部的信息孤岛。

如果能合理，合适的使用多方数据，就会发生所谓“羊毛出在猪身上”的事情，比如阿里小贷，使用的是B2B以及淘宝的数据。这样情况下，对猪(B2B，淘宝来)说，这是一种商业场景中的海量数据的溢出效应，而对羊(蚂蚁小贷)来说，是在较低的成本下、不同维度的数据集合后，发生化学反应的价值跃升的过程，这是大数据时代智能商业的典型特征。

这才是大数据的价值，正是我们正在迎来的这个新时代以“数据”命名的理由。

阿里大数据发展历程

三、数据技术

大数据技术，个人认为可以分成两个大的层面，大数据平台技术与大数据应用技术。

要使用大数据，你先必须有计算能力，大数据平台技术包括了数据的采集，存储，流转，加工所需要的底层技术，如hadoop生态圈，数加生态圈。

（编辑：西安站长网）

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