数据的收集方式[范文]

第一篇：数据的收集方式[范文]

数据的收集方式

一、数据的两种收集方式：全面调查（普查）和抽样调查（抽查）.对于收集方式的选择，主要看以下几个方面：1.数据精确度的要求：精确度要求高的适用普查，精确度低的适用抽查.2.调查数据数量的大小和复杂程度：调查数据的数量较小或复杂程度不大时，适用普查；调查数据的数量较大或复杂程度较大时，适用抽查.3.获得数据是否具有破坏性：有些数据的获得是以破坏调查对象为代价的，就不能用普查而是应用抽查.二、典型试题：

1、(2010重庆)下列调查中，适宜采用普查的是（）

A.对全中国中学生心理健康现状的调查

B.对市场上的冰淇淋质量的调查

C.对我市市民实施低碳生活情况的调查

D.对我国大型民用直升机各零部件的检查

【解析】：选项A、B、C所涉及的工作量太大，复杂程度也很大，耗时太长，适用抽查，选项D所涉及的调查数据较小，且对部件的检查非常重要，要求面面俱到，必须用普查.故选D.2、（2010湖南）下列各项调查：

①调查中央电视台《焦点访谈》节目的收视率

②某校学生订做校服，调查学生的胸围、腰围

③一批罐头产品的质量检查

④对河水污染情况的调查

其中适用全面调查的是()

A.②B.②③④C.①②③D.①②③④

【解析】：①③④中的工作量很大且精确度的要求也不是太高，适用抽查；②中由于订做衣服，要求合身，必须有较高的精确度.故选A.

第二篇：大数据下的精准营销方式

而浩如烟海的客户及市场、销售和服务信息，如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想像的。大数据将是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。

大数据将是继云计算、物联网之后IT产业又一次颠覆性的技术变革。电影《天下无贼》里有这样一句经典对白：“21世纪什么最贵？人才！”如今，选项可能还要加上一个：数据。

而这数据，已不是传统意义的一般数据，而是超大数据、海量数据，就是现在所谓的“大数据（Big Data）”。

如今大数据可谓是风起云涌，红红火火，俨然成为信息技术领域最时髦的词汇。IBM、微软、Oracle、SAP等IT巨鳄，像是寻找到了新的金矿，开始全力挖掘大数据，多方位推广大数据理念，而众多中小IT厂商也跟着蜂拥而至，以分得大数据市场一杯羹。

数据爆炸的冲击波

“大”字不仅意味着数据的数量庞大，还代表着数据种类繁多、结构复杂，变化的速度也极快。研究表明，大数据呈现三种特性：Volume（极多的数据量）、Velocity（极快的处理速度）、Variety（极繁的数据种类）。如今有许多企业已面临单日数据量以数

十、数百TB（万亿字节）的速度增加，而近几年累加的总数据量也达到了PB(1000个TB)甚至EB(一百万个TB)等级，这样的数据量已让传统的数据库难以处理；而且企业数据增加的速度也越来越快，诸如移动化、社交网络的广泛应用，使得数据增加的速度比传统的企业应用程式来得快很多，一旦数据增生速度越快，数据处理、分析的速度也就得跟上；此外，数据更是呈现出多样性、复杂性的特征，一方面互联网不但产生文字资讯，同时也不断在产出与以往不同的数据：照片、视频、微博等，另一方面，IT遍及工作生活中的每个角落，各种各样的传感器、监控器也不断产生，各种机器资讯数据的形式日趋复杂、多样了，从结构化数据到非结构化数据不断转化。这就催生了大数据技术的强烈需求。今天，从搜索引擎、社交网络的普及到人手一机的智能移动设备，全球互联网上的信息总量正以每年30%-50% 的增速不断暴涨，包括每天Facebook上分享的几亿条内容，每日15 TB的Twitter信息，每天淘宝上数十亿条店铺、商品浏览记录及上亿的成交、收藏记录以及3000多万条传感器资讯，等等。市场研究机构IDC的研究结果显示，去年全球创造的信息数量达到1800EB，并且还以每年50%的速度高速增长，到2020年，全球每年产生的数字信息将达到35ZB（1ZB=1024EB）。据IDC统计，2011年全球所产生的数据总量是1.8ZB，如果把这些数据刻录到CD碟片中，这些碟片可环绕地球30圈。

可以说，目前大部分企业经营决策面临的最大挑战不是缺少数据，而是数据太多，面对这些只是静态、孤立、无多大参考意义的“初级品”的信息数据，企业信息部门如何通过系统功能来有效利用和整合，发掘有价值的数据，给公司营销管理提供决策支持，已成为摆在企业信息部门及其他管理部门面前的难题。

而浩如烟海的客户及市场、销售和服务信息，如果没有一个具有高度商业智能的数据分析和处理系统是不可想像的。而用户想要从庞大海量的数据库中提取对自己有用的信息，就离不开大数据分析技术和工具。事实证明，传统基于过往事实的商业管理系统如BI（智能分析系统）、CRM（客户管理系统）也能够为企业带来价值，但是今天一个优秀的大数据系统更能将数据挖掘技术与现有技术很好地结合起来，将特殊领域的商业逻辑与数据仓库技术集成起来，找出对未来企业战略具有影响的因素，使数据挖掘的分析效果和效益尽可能达到峰值，让企业营销管理能“运筹帷幄，决胜千里”。

像Facebook、Twitter这样面临数据量大爆炸的国际社交网络公司，已开始用分布式程序系统基础架构、非关系型的数据库等新兴大数据技术来解决海量市场信息问题，并取得了成效。国内最大电子商务公司阿里巴巴也在利用大数据技术提供具体服务，如阿里信用贷款与淘宝数据魔方。以淘宝数据魔方为例，利用淘宝平台上的大数据应用方案，商家可以了解淘宝平台上的行业宏观情况、自己品牌的销售情况、市场排名、消费者行为情况等，并可以据此作出经营决策。

重构精确营销模式

大数据时代之前，企业多从哪些平台提取数据、利用哪些营销数据？一般是CRM或BI系统中的顾客信息、市场促销、广告活动、展览等结构化数据以及企业官网一些数据。但这些信息只能达到企业正常营销管理需求的10%的量能，并不足够给出一个重要洞察和发现规律。

而其他85%的数据，诸如社交媒体数据、邮件数据、地理位置、音视频等这类不断增加的信息数据等等，更多以图片、视频等方式存在，几年前可能被置之度外，不会被运用，而今大数据能进一步提高算法和机器分析的作用，这类数据在竞争激烈的市场日显宝贵、作用突出。

包括沃尔玛、家乐福、麦当劳等知名企业的一些主要门店均安装了搜集运营数据的装置，用于跟踪客户互动、店内客流和预订情况，研究人员可以对菜单变化、餐厅设计以及顾客意见等是如何对物流和销售额的影响进行建模。这些企业可将这些数据与交易记录结合起来，并利用大数据工具展开分析，从而在销售哪些商品、如何摆放货品以及何时调整售价上给出意见，此类方法已经帮助这些领先零售企业减少了17%的存货，同时增加了高利润率自有品牌商品的比例。

如果说以前的一些CRM系统，只能促使分析报告回答“发生了什么事”，现在一个优秀的大数据系统已可以被用来回答“为什么会发生这种事”，而且一些关联数据库还可以预言“将要发生什么事”，最终发展为非常活跃的数据仓库，从而能判断“用户想要什么事发生”。

比如当一个顾客进入店铺后，一个零售商利用大数据技术搜索他们的数据库，发现这位顾客是其希望留住的有价值顾客，之后他们通过将其过去的购物历史和Facebook主页获得的这位顾客的信息综合起来，来了解需要花多少钱来留住他，从而确定所售卖物品的合适价格和零售商可以退让的利润空间，并最终针对这位顾客给出最佳的优惠策略和个性化的沟通方式。

如今在美国的沃尔玛大卖场，当收银员扫描完顾客所选购的商品后，POS机上会显示出一些附加信息，然后售货员会友好提醒顾客：“我们商场刚进两三种配酒佳料，并正在促销，位于D5货架上，您要购买吗？”这时，顾客也许会惊讶地说：“啊，谢谢你，我正想要，刚才一直没找到，那我现在再去买。”

这就是沃尔玛在大数据系统支持下实现的“顾问式营销”的一个实例。因为计算机系统早就算计好了，如果顾客的购物车中有不少啤酒、红酒和沙拉，则有80%的可能需要买配酒小菜、作料了。而提供这一决策分析支持的就是其位于美国一个庞大的、通过卫星与全球所有卖场实时连通的企业级数据仓库。企业要为营销准备什么

虽然大数据展示了非凡的前景和巨大作用，不过，大数据营销仍面临不少问题与挑战。首先面临的是技术难题，毕竟大数据技术尚处于活跃前期，各方面技术并不太扎实，各项工具需要进一步完善。但实际情况是，真正启动大数据营销，企业面临的不仅仅是技术和工具问题，更重要的是要转变经营思维和组织架构，来真正地挖掘那座数据金矿。

大数据的资源极大繁杂丰富，如果企业没有明确的目标，就算没有走入迷途至少也会觉得非常迷茫。因此，首先要确定企业运用大数据的短中期目标，定义企业的价值数据标准，之后再使用那些能够解决特定领域问题的工具。逐步推广，步步为营，不要把理想定得太高，否则失望会越大。当然，企业运用大数据为营销管理服务之前，技术团队要到位是基础。企业的营销团队要能够非常自如地玩转数据。

企业启动大数据营销一个最重要的挑战，是数据的碎片化，各自为政。许多企业中，数据都散落在互不连通的数据库中，而且相应的数据技术也都存在于不同部门中，如何将这些孤立错位的数据库打通、互联，并且实现技术共享，才是能够最大化大数据价值的关键。营销者当留意的是，数据策略要成功提升网络营销成效，要诀在于无缝对接网络营销的每一步骤, 从数据收集、到数据挖掘、应用、提取洞悉、报表等。

要做好大数据的营销运用，其一，要有较强的整合数据的能力，整合来自于企业各种不同的数据源、各种不同结构的数据；其二，要有研究探索数据背后价值的能力，未来营销成功的关键将取决于如何在大数据库中挖掘更丰富的营销价值；其三，探索出来之后给予精确行动的营销指导纲领，同时通过此纲领进行精确快速实时性行动。（

第三篇：国土资源内网数据安全交换方式等问题探讨

国土资源内网数据安全交换方式等问题探讨

2011-01-12 | 作者： 顾炳中 | 来源： 国土资源信息化 | 【大 中 小】【打

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摘要：涉密网络与低密级网络隔离后，如何方便地实现数据的交换是各企业、政府等网络建设的首先面对的、也是网络安全领域一直在探索的问题。本文针对国土资源部网络安全的现状，重点对国土资源涉密内网、非涉密网的数据交换方式进行了探讨，在此基础上提出了处理政务外网与地方政务内网数据交换问题、密级标识和信息等级标识问题、隔离数据交换方式问题的基本策略。

关键词：网络隔离；数据交换；涉密内网；主干网；互联网

中图分类号：P23 文献标识码：A 文章编号：1674-3695-（2010）02-03-03

本文中“国土资源内网”指国土资源部各级管理部门内部办公局域网，主要包括国土资源部部机关内网、9个督察局办公内网、省（市、区）国土资源厅机关内网、部分部直属事业单位内部办公网。

鉴于国土资源信息的敏感性，上述“国土资源内网”（以下简称“内网”）不管是否涉密都应与互联网、国家政务外网进行严格的物理隔离，处理涉密信息的“内网”必须立即按照国家相关管理规定进行涉密改造。目前部机关“内网”已经通过相关管理部门的测评可以处理涉密信息，其他未按规定进行涉密改造的非密网“内网”都不得处理任何涉密信息。

“内网”与互联网实现严格的物理隔离后，内外网数据交换成为突出问题，影响了应用系统的有效部署，下文就如何进行内外网数据交换进行粗略探讨。

1涉密内网数据交换方式

首先涉密内网的任何数据交换方式都必须严格按照国家相关管理规定执行，必须有相关标准与文件依据。

1.1涉密内网与国土资源主干网之间的数据交换方式

国土资源部主干网（以下简称“主干网”）是实现部省两级业务数据交换的非涉密网络，与互联网物理隔离，主干网部级节点已经按国家等级保护三级要求进行了改造，并通过了系统测评，根据国家电子政务保密管理有关规定，可以与涉密内网通过符合相关管理部门规定的网络隔离交换设备进行双向数据交换，具体实施时要严格按相关管理规定执行，其要点有以下几方面：

（1)“涉密内网”已经通过国家相关管理部门测评，并建立具有严格边界控制的“秘密级”安全域作为数据交换域。

（2)“主干网”已按国家等级保护三级防护要求进行了防护，在接入端已经设立了数据交换安全域。

（3）在“涉密内网”数据交换域与主干网数据交换域之间装备符合国家相关管理部门要求的安全隔离与信息交换设备。

（4）在数据交换安全域边界安装相关安全审计设备，要求实现主体、客体、主客体关系的强访问控制与强安全审计。

（5）被交换的数据只能是非密信息，涉密信息不能交换。被交换“信息”主体要进行信息密级或信息等级标识，并实施严格的边界控制与审查。

1.2涉密内网与互联网之间的数据交换

涉密内网与互联网、及与互联网实现逻辑隔离的政务外网不能采用上述隔离交换方式进行数据交换。不能采用任何自形设计的“安全”技术路线变相联通，必须确保涉密内网与互联网的完全物理隔离。

按照相关主管理部门的规定，在符合一定条件前提下，“涉密内网”可以与进行互联进行单向数据交换，但实现难度大、环境建设要求高，除部机关在进一步完善安全防护措施后可能考虑此方案外，其他单位目前不宜考虑此种交换方式。

1.3“主干网”与互联网之间的数据交换

任何“主干网”接入单位，都不得将“主干网”与互联网、政务外网以及“实际上与互联网实现逻辑隔离”的“地方政务内网”进行任何物理联接，不能采用上述隔离交换方式进行数据交换。

1.4涉密终端数据导入与导出

对涉密终端，按国家相关管理要求配置终端管理软件与设备，通过配备的设备在终端导入非密信息。

对于非密信息的导出，首先应按相关管理要求制订数据导出管理规定，在实施过程中应注意：建立明确的责任机制，有严格的审查、审批程序，有严密的文件导出实现手段以及详细的审计记录。技术上要确保导出信息内容与审批内容的一致性，确保导出事件的可追踪，确保对异常导出预报的时效性，对于批量导出应由专人负责。

2非涉密内网数据交换方式

此处的“非涉密内网”是指与互联网、国家与地方政务外网进行严格物理隔离的各级国土资源主管理部门机关办公内网，与互联网逻辑隔离的内网不在本文讨论范围内。

首先非涉密内网尽应快按国家等级保护相关要求进行等级保护改造。

2.1“非涉密内网”与国土资源主干网之间的数据交换方式

（l）为保证国土资源管理信息系统的整体性安全，再次重复强调只有与互联网完全物理隔离的国土资源主管部门的非涉密内网才能与主干网进行数据交换。

（2）通过隔离信息交换方式与主干网进行交换须经过相关主管理部门的批准。

（3）在非涉密内网接入端应设立一个交换域。

（4）在非涉密内网数据交换域与主干网数据二域之间装备符合国家相关主管部门规定要求的安全隔离与信息交换设备。

（5）在数据交换安全域边界安装相关安全审计设备，要求实现主体、客体、主客体关系强访问控制安全审计。

（6）对于交换的数据只能是非密信息，被交换“信息”主体要进行信息等级标识，并实施严格的边界控制审查。

2.2非涉密内网与互联网之间的数据交换

非涉密内网与互联网、以及与互联实现逻辑隔离的政务外网不能采用上述隔离交换方式进行数据交。

2.3非涉密内网终端数据导入与导出

对终端机器数据的导入与导出，首先按国家相关安全管理要求建立数据导出导入管理规定，尤其要强化对移动介质的管理，在数据导入导出过程中应建立明确的责任机制，有严格的审查审批程序，构建严密的文件导出实现手段，并应有详细的审计记录。

3数据交换几个相关问题

3.1关于政务外网、地方政务内网

国家政务外网及以此向下延伸的地方政府政务外网，与互联网实现逻辑隔离，国土资源部各级管理“涉密内网”、与国土资源主干网进行数据隔离交换的“非涉密内网”都不能与其直接联接，也不能采用隔离交换设备进行网间数据交换。

部分地方国土资源管理部门的内部网络可能与“地方政府的政务内网”互联或进行隔离数据交换，这种情况下一定要明确“地方政府的政务内网”是否与互联网或国家政务外网完全物理隔离，如果是逻辑隔离，则不能与国土资源主干网实行隔离数据交换。

3.2密级标识、信息等级标识

目前国家密级标识、非密信息等级标识标准尚未发布，在现阶段可参考以下方法进行标识：

（l）确保信息标识与信息主体的不可分离性，不可更改性。

（2）对于关系性数据库中的信息，应进行记录级标识，但记录级标识不能替代信息主体中的不可分离标识。

（3）对于用于交换的数据包理论模型可参照下列示意模式：

jkjasdfijoiwaeoijka5sfjk3asfdj9l=

第四篇：国土资源内网数据安全交换方式等问题探讨

国土资源内网数据安全交换方式等问题探讨

2011-01-12 | 作者： 顾炳中 | 来源： 国土资源信息化 | 【大 中 小】【打印】【关闭】

摘要：涉密网络与低密级网络隔离后，如何方便地实现数据的交换是各企业、政府等网络建设的首先面对的、也是网络安全领域一直在探索的问题。本文针对国土资源部网络安全的现状，重点对国土资源涉密内网、非涉密网的数据交换方式进行了探讨，在此基础上提出了处理政务外网与地方政务内网数据交换问题、密级标识和信息等级标识问题、隔离数据交换方式问题的基本策略。

关键词：网络隔离；数据交换；涉密内网；主干网；互联网

中图分类号：P23文献标识码：A文章编号：1674-3695-（2010）02-03-03

本文中“国土资源内网”指国土资源部各级管理部门内部办公局域网，主要包括国土资源部部机关内网、9个督察局办公内网、省（市、区）国土资源厅机关内网、部分部直属事业单位内部办公网。

鉴于国土资源信息的敏感性，上述“国土资源内网”（以下简称“内网”）不管是否涉密都应与互联网、国家政务外网进行严格的物理隔离，处理涉密信息的“内网”必须立即按照国家相关管理规定进行涉密改造。目前部机关“内网”已经通过相关管理部门的测评可以处理涉密信息，其他未按规定进行涉密改造的非密网“内网”都不得处理任何涉密信息。“内网”与互联网实现严格的物理隔离后，内外网数据交换成为突出问题，影响了应用系统的有效部署，下文就如何进行内外网数据交换进行粗略探讨。

1涉密内网数据交换方式

首先涉密内网的任何数据交换方式都必须严格按照国家相关管理规定执行，必须有相关标准与文件依据。

1.1涉密内网与国土资源主干网之间的数据交换方式

国土资源部主干网（以下简称“主干网”）是实现部省两级业务数据交换的非涉密网络，与互联网物理隔离，主干网部级节点已经按国家等级保护三级要求进行了改造，并通过了系统测评，根据国家电子政务保密管理有关规定，可以与涉密内网通过符合相关管理部门规定的网络隔离交换

设备进行双向数据交换，具体实施时要严格按相关管理规定执行，其要点有以下几方面：

（1)“涉密内网”已经通过国家相关管理部门测评，并建立具有严格边界控制的“秘密级”安全域作为数据交换域。

（2)“主干网”已按国家等级保护三级防护要求进行了防护，在接入端已经设立了数据交换安全域。

（3）在“涉密内网”数据交换域与主干网数据交换域之间装备符合国家相关管理部门要求的安全隔离与信息交换设备。

（4）在数据交换安全域边界安装相关安全审计设备，要求实现主体、客体、主客体关系的强访问控制与强安全审计。

（5）被交换的数据只能是非密信息，涉密信息不能交换。被交换“信息”主体要进行信息密级或信息等级标识，并实施严格的边界控制与审查。

1.2涉密内网与互联网之间的数据交换

涉密内网与互联网、及与互联网实现逻辑隔离的政务外网不能采用上述隔离交换方式进行数据交换。不能采用任何自形设计的“安全”技术路线变相联通，必须确保涉密内网与互联网的完全物理隔离。

按照相关主管理部门的规定，在符合一定条件前提下，“涉密内网”可以与进行互联进行单向数据交换，但实现难度大、环境建设要求高，除部机关在进一步完善安全防护措施后可能考虑此方案外，其他单位目前不宜考虑此种交换方式。

1.3“主干网”与互联网之间的数据交换

任何“主干网”接入单位，都不得将“主干网”与互联网、政务外网以及“实际上与互联网实现逻辑隔离”的“地方政务内网”进行任何物理联接，不能采用上述隔离交换方式进行数据交换。

1.4涉密终端数据导入与导出

对涉密终端，按国家相关管理要求配置终端管理软件与设备，通过配备的设备在终端导入非密信息。

对于非密信息的导出，首先应按相关管理要求制订数据导出管理规定，在实施过程中应注意：建立明确的责任机制，有严格的审查、审批程序，有严密的文件导出实现手段以及详细的审计记录。技术上要确保导出信息内容与审批内容的一致性，确保导出事件的可追踪，确保对异常导出

预报的时效性，对于批量导出应由专人负责。

2非涉密内网数据交换方式

此处的“非涉密内网”是指与互联网、国家与地方政务外网进行严格物理隔离的各级国土资源主管理部门机关办公内网，与互联网逻辑隔离的内网不在本文讨论范围内。

首先非涉密内网尽应快按国家等级保护相关要求进行等级保护改造。

2.1“非涉密内网”与国土资源主干网之间的数据交换方式

（l）为保证国土资源管理信息系统的整体性安全，再次重复强调只有与互联网完全物理隔离的国土资源主管部门的非涉密内网才能与主干网进行数据交换。

（2）通过隔离信息交换方式与主干网进行交换须经过相关主管理部门的批准。

（3）在非涉密内网接入端应设立一个交换域。

（4）在非涉密内网数据交换域与主干网数据二域之间装备符合国家相关主管部门规定要求的安全隔离与信息交换设备。

（5）在数据交换安全域边界安装相关安全审计设备，要求实现主体、客体、主客体关系强访问控制安全审计。

（6）对于交换的数据只能是非密信息，被交换“信息”主体要进行信息等级标识，并实施严格的边界控制审查。

2.2非涉密内网与互联网之间的数据交换

非涉密内网与互联网、以及与互联实现逻辑隔离的政务外网不能采用上述隔离交换方式进行数据交。

2.3非涉密内网终端数据导入与导出

对终端机器数据的导入与导出，首先按国家相关安全管理要求建立数据导出导入管理规定，尤其要强化对移动介质的管理，在数据导入导出过程中应建立明确的责任机制，有严格的审查审批程序，构建严密的文件导出实现手段，并应有详细的审计记录。

3数据交换几个相关问题

3.1关于政务外网、地方政务内网

国家政务外网及以此向下延伸的地方政府政务外网，与互联网实现逻辑隔离，国土资源部各级管理“涉密内网”、与国土资源主干网进行数据隔离交换的“非涉密内网”都不能与其直接联接，也不能采用隔离交换设备进行网间数据交换。

部分地方国土资源管理部门的内部网络可能与“地方政府的政务内网”互联或进行隔离数据交换，这种情况下一定要明确“地方政府的政务内网”是否与互联网或国家政务外网完全物理隔离，如果是逻辑隔离，则不能与国土资源主干网实行隔离数据交换。

3.2密级标识、信息等级标识

目前国家密级标识、非密信息等级标识标准尚未发布，在现阶段可参考以下方法进行标识：

（l）确保信息标识与信息主体的不可分离性，不可更改性。

（2）对于关系性数据库中的信息，应进行记录级标识，但记录级标识不能替代信息主体中的不可分离标识。

（3）对于用于交换的数据包理论模型可参照下列示意模式：

jkjasdfijoiwaeoijka5sfjk3asfdj9l=

1

如上所示，首先对含有秘级标识或信息等级标识的信息主体（< Body>）进行数据安全处理，对处理后的数据进数字签名

（DocHashCode=“H98e09k2ej3s=”)，将数据主体、数据签名、外部信息标识一起打包，打包后，再对包进行二次数字签名，并建立[包名-包数字签名〕账户表，保证数据主体与标识的不可分离与不可更改。

3.3隔离数据交换方式问题

采用安全隔离与信息交换设备与国土资源主干网进行数据交换，建议使用文件打包交换方式，原则上不建议启用隔离交换设备中数据库交换模式。

如确实需要采用数据库交换模式，应确保双向交换区管理层面上的可控性，参与交换的两个数据库应在同一管理人员职责范围内以确保数据交换安全；同时建议不对“生产数据库”进行直接交换，可双向建立 “交换数据库”，实现两个交换库之间的数据交换。

综上所述，网络间数据交换、终端数据导入导出是信息安全保护的核心内容，也是信息安全中最脆弱环节，信息网络与信息系统主管理部门，应严格按照国家相关管理规定要求，准确把握政策“红线”，切实重视、认真对待、规范实施，有效保证数据安全、保障应用系统的安全可靠运行。

第五篇：移动设备与大数据颠覆传统市场调研方式

移动设备与大数据颠覆传统市场调研方式

阅 读Post on 13-05-03 17:20

如今，企业通过智能手机、平板电脑等移动设备收集用户数据，再通过大数据技术加以分析，导致传统市场调研方式面临颠覆。即便看似一成不变的零售业和广播电台等行业，位置数据和音频识别技术也可以帮助它们更加了解用户的真实需求。美国科技博客GigaOM今天发表评论文章称，如今，企业通过智能手机、平板电脑等移动设备收集用户数据，再通过大数据技术加以分析，导致传统市场调研方式面临颠覆。即便看似一成不变的零售业和广播电台等行业，位置数据和音频识别技术也可以帮助它们更加了解用户的真实需求。

以下为原文主要内容：

如果厌烦了晚上8点对顾客进行电话调查，或者拿着Arbitron(收听率调查公司)传感器统计收听率，无处不在的智能手机或平板电脑可能会成为你的救星，而你只需放弃一点隐私。

移动设备非常便于收集现实生活中的地理位置、温度、运动、声音等数据。但如果不对这些数据加以利用，它们只能白白浪费。

地理位置是重中之重

零售商对顾客购买的商品乃至在商店内的走动都了如指掌，但一旦顾客离开，零售商便不清楚他们要去哪里。而这种信息非常实用：如果要改进商店或探究营销方式，了解顾客的其他一举一动会大有帮助。西雅图创业公司Placed率先尝试了这种数据的利用。

Placed推出的首款产品针对想要了解用户在何处使用其应用程序和移动网站的开发者。之后，该公司推出了Panels服务，可让企业全天追踪应用用户的地理位置(通常以小额赏金作交换)。

本周，该公司发布了第一季度的研究报告，其中包括哪些百货商店最受那些人欢迎，哪些类型的商家流量增加最多，哪些商家之间的关联性最强或最弱(例如，访问某家店的人也会访问另一家店)。

Placed CEO大卫·西姆(David Shim)表示，Placed几乎可以提供按地理位置、商业类型、人口统计等细分的一切营销数据。他举例称，某高端零售商发现进店的年轻女性很多，但很少购买东西。相反，她们去的下一家店通常是Burlington Coat Factory和Ross等折扣零售店。结论很明确：这些顾客想要了解哪些衣服正流行，然后以较低的价格购买不错的仿制品。

他还注意到，拉斯维加斯一些赌场用Placed研究玩家们离开赌场后去哪些餐馆吃饭，这样当它们要自己开设餐厅和商店时就能做出最佳选择。在这两种情形下，如何才能从顾客身上赚到更多钱，答案可能是降价。如果降价10%可使销量上升14%，就可实现双赢。

反思电台

如果结合声音等其他数据，位置数据的价值会更高。例如，收听率调查公司Arbitron只能了解听众在听什么电台，却不知道他们实际在听什么歌曲。这就好比你在餐厅就餐时听一小时的拉丁电台或在健身馆收听Top 40电台，这并不表明你真的在听或喜欢听它们。

然而，在车内听的歌曲很可能反映你的真实喜好。音乐数据公司Gracenote便拥有这种技术。它采用智能手机和平板电脑内置的麦克风识别用户电视或音响中播放的歌曲，并可检测掌声或嘘声等反应，甚至还能检测用户是否调高了音量。

这样，Gracenote可以研究用户真正喜欢的歌曲，听歌的时间和地点。广播电台可能永远无法像Pandora那样个性化，但通过这种技术，他们可以更好地了解听众需求，而数字电台则可提供比Pandora更好的体验。

数据质量

这些方法听起来都不错，但它们的实现要归功于大数据的出现。Placed拥有确定用户实际位置的特殊算法并且不断改进模型，因而才能提供如此准确的分析数据。西姆表示，公司会询问用户定位是否正确，这项调查每天可收到1.5万条回应。数据库里的130亿个位置中，该公司已验证350万个。

Gracenote拥有数百万首歌曲的音频和元数据，因而可以快速识别歌曲信息，并按音乐风格、歌手、地理位置等分类。该公司希望开发一款根据行车状况自动更换歌曲的车载系统。

有人可能会担心这些应用存在隐私问题，但如果提供一点数据能换来足够的价值回报，这也未尝不可接受。数据收集这只精灵已经逃出瓶子，变成魔鬼还是仆人就看人们如何掌控。

消息源：新浪科技

译者：达西