《商務(wù)數(shù)據(jù)分析》 課件 1-3商務(wù)數(shù)據(jù)相關(guān)法律法規(guī)

BusinessDataAnalysis商務(wù)數(shù)據(jù)分析商務(wù)數(shù)據(jù)分析相關(guān)法律法規(guī)01應(yīng)用層面上數(shù)量多但深度不足大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀現(xiàn)階段雖已有眾多成功的大數(shù)據(jù)應(yīng)用，但就其效果和深度而言，當(dāng)前大數(shù)據(jù)應(yīng)用尚處于初級(jí)階段，描述性、預(yù)測(cè)性分析應(yīng)用多，決策指導(dǎo)性等更深層次分析應(yīng)用偏少。無人駕駛技術(shù)利用海量的地圖數(shù)據(jù)、雷達(dá)攝像頭傳感器數(shù)據(jù)及用戶習(xí)慣數(shù)據(jù)，對(duì)車輛不同駕駛行為的后果進(jìn)行預(yù)判，并據(jù)此指導(dǎo)車輛的自動(dòng)駕駛。缺乏對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的認(rèn)識(shí)，出現(xiàn)許多跟風(fēng)扎堆的情況；沒有有效發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)，形成產(chǎn)業(yè)鏈閉環(huán)，造成巨大的資源浪費(fèi)。大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀02治理層面上體系遠(yuǎn)未形成數(shù)據(jù)散落在不同部門，數(shù)據(jù)存在不同的數(shù)據(jù)倉庫中，不同部門的數(shù)據(jù)技術(shù)也有可能不一樣，這導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部自己的數(shù)據(jù)無法打通。企業(yè)內(nèi)部孤島嚴(yán)重大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀同一行業(yè)不同企業(yè)，以及不同行業(yè)間，這樣的情況更加嚴(yán)峻，這便形成了數(shù)據(jù)孤島，導(dǎo)致大數(shù)據(jù)的價(jià)值非常難挖掘。推動(dòng)數(shù)據(jù)資源共享開放，將有利于打通不同部門和系統(tǒng)的壁壘，促進(jìn)數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，解決數(shù)據(jù)孤島問題，形成覆蓋全面的大數(shù)據(jù)資源，為大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀安全隱患增多大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)的泄漏用戶數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、跨境跨系統(tǒng)流轉(zhuǎn)均存在泄漏的風(fēng)險(xiǎn)，也導(dǎo)致了近年來詐騙、敲詐勒索等類型案件頻發(fā)。安全隱患增多大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)的泄漏數(shù)據(jù)的濫用在大數(shù)據(jù)處理過程中，根據(jù)財(cái)富、性別、膚色、種族、人種、健康狀況、地區(qū)差別等各種外在因素所進(jìn)行的算法歧視、大數(shù)據(jù)殺熟、預(yù)測(cè)性識(shí)別等，不僅涉及濫用個(gè)人數(shù)據(jù)，更會(huì)侵犯數(shù)據(jù)主體的各項(xiàng)基本權(quán)利，造成新的不平等。03法律法規(guī)的滯后近年來一些列國家、地方法律法規(guī)的頒布，一定程度上完善了數(shù)據(jù)規(guī)范和開放工作，大數(shù)據(jù)發(fā)展與應(yīng)用水平得到了快速提升，但整體來看制度層面和大數(shù)據(jù)行業(yè)快速發(fā)展之間的不平衡仍存在較大差距。法律法規(guī)的滯后大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀如何兼顧發(fā)展和安全，平衡效率和風(fēng)險(xiǎn)，在保障安全的前提下，保證大數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘，是制定制度過程中需要慎重考慮的。大數(shù)據(jù)使用現(xiàn)狀是我國網(wǎng)絡(luò)安全的基本法?！毒W(wǎng)絡(luò)安全法》是我國數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域的基礎(chǔ)性立法?！稊?shù)據(jù)安全法》是我國首部大數(shù)據(jù)地方法規(guī)。是我國電子商務(wù)領(lǐng)域的的基礎(chǔ)性立法?！峨娮由虅?wù)法》《貴州