Page 18 - 大数据时代信息安全及保护

大数据时代信息安全及保护
Information Security and Protection in the Era of Big Data

大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：客户群体细分，然后为每个群体
量身定制特别的服务；模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率；加
强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率；降低服务成本，发现隐藏线

索进行产品和服务的创新。
从三大产业的角度将大数据的核心商业价值分类讨论。大数据应用，是利
用大数据分析的结果，为用户提供辅助决策，发掘潜在价值的过程。从理论上来
看：所有产业都会从大数据的发展中受益。但由于数据缺乏以及从业人员本身的

原因，第一、第二产业的发展速度相对于第三产业来说会迟缓一些。
各个行业利用大数据价值的难易度以及发展潜力以及Open Data时代里七大
行业潜在的经济价值，自上而下分别是教育，运输，消费品、电力、石油与天然
气、医疗护理、消费金融。

1.企业内部大数据应用
目前，大数据的主要来源和应用都是来自企业内部，商业智能和OLAP可以
说是大数据应用的前辈。企业内部大数据的应用，可以在多个方面提升企业的生
产效率和竞争力。具体而言：市场方面，利用大数据关联分析，更准确地了解消

费者的使用行为，挖掘新的商业模式；销售规划方面，通过大量数据的比较，优
化商品价格；运营方面，提高运营效率和运营满意度，优化劳动力投入，准确预
测人员配置要求，避免产能过剩，降低人员成本；供应链方面，利用大数据进行
库存优化、物流优化、供应商协同等工作，可以缓和供需之间的矛盾、控制预算

开支，提升服务。
在金融领域，企业内部大数据的应用得到了快速发展。例如，招商银行通
过数据分析识别出招行信用卡价值客户经常出现在星巴克、DQ、麦当劳等场所
后，通过“多倍积分累计、积分店而兑换”等活动吸引优质客户；通过构建客户

流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得
金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15%和7%；通过对客户交易记录进行分
析，有效识别出潜在的小微企业客户，并利用远程银行和云转介平台实施交叉销
售，取得了良好成效。

当然最典型的应用还是在电子商务领域，每天有数以万计的交易在淘宝上进
行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这
些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹

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