【IT168 信息化】
近日,看到一篇关于互联网个人隐私的报到《个人隐私:互联网新金矿》文中指出,现阶段的互联网已经发现了新的金矿。互联网它在也不是过去仅仅满足于大众化信息发布,更多的是一种精确营销。
互联网给我们带来大量的信息,提供了大量的机会,互联网的崛起,也成为推动企业的发展重要手段。但互联网发展的同时,个人信息安全也将受到很严重的威胁。资料显示,据《华尔街日报》近日做的调查显示,全美最大的50家网站在每个访问者的电脑上平均安装了64种追踪技术。 “收集客户的信息和行为方式,是很多互联网公司都在做的事情。即使现在没做,将来也会做。”对互联网技术素有研究的魏章(化名)告诉记者,新型的网络追踪技术正在让个人隐私无所遁形,而出卖客户信息则成为互联网新的生财之道。而某些数据中间商所掌握的分析技术正在改变互联网的面貌。
互联网上个人隐私被出卖(图来源:百度)
追踪技术的背后是大量的数据分析
作为一个网站来讲,如果是门户或者垂直网站每天都会有大量的用户访问,如果记录下每一个用户的操作行为习惯,我们可以称之为一条数据,每天数以百万的数据如何才能转换成准确的信息?正如文中所说,目前来讲,网站上植入了追踪文件,通过追踪上网者,可以得到用户的年龄、邮政编码、性别,还有大概的个人收入、婚姻状况、有无子女、住宅情况等信息。如何把这些数据转换成信息,背后离不开一套数据分析系统的支持。
据了解,追踪公司使用cookies通常是为了构筑一份特定电脑访问网页的浏览记录;Flash cookies除此之外,可以重装用户删除的常规cookies,这就意味着他们可以在用户试图避开线上追踪时打开后门;而最新的技术“灯塔”能够通过记录更为细微的网上行为,如所打文字等,得到更多的用户信息。
每一个用户的操作习惯都会被记录,当形成一条有效的信息以后,就会通过数据分析系统进行统一的分类,把用户所要关心内容,进行有效的整理,通过系统一系列的算法,把访用户划分在在一大类, 然后, 通过相应的广告计划,推广相应的精确营销。然而看似一套简单的逻辑行为,背后确需要一套很复杂的系统来支撑。笔者认为,从IT的角度来看,如果没有一套系统来来支撑整个后台,那么,这个所谓的“互联网金矿”很难挖掘。
金矿背后是数据分析(来源:百度)
1、数据库
数据库是支撑企业后台业务发展的核心,如果没有数据库,追踪用户的数据就同有放置的位置。网站旁大的数据量也就会流失。目前主流的并且能够支持这种大容量的数据库主要早ORACLE、 MYSQL等等。
2、数据分析软件
数据分析软件通常也就是指我们如何把数据转换成信息的一套系统,过去做这样的的分析软件通常是在数据仓库里,把数据进行有效的分类、管理后, 通过数据的抽取、转换等让数据按照一定的维度,展现出所要的信息,对于用户行为追踪技术,如果没有一套数据分析软件,我们就无法分析到用户要关心哪些内容,达不到精确营销的效果。
虽然,数据分析软件比较适合于企业,但目前还存在许多的不足,现有的数据分析软件对于不同的数据,在分类、抽取,还存在很多的欠缺,本身互联网的数据非常旁大,面对数据分析的质量将会提出很大的考验。
3、强有力的硬件平台支持
《个人隐私:互联网新金矿》文中指出,“当用户登录eBay几秒钟之后,其行为细节的资料就可能已经登上了西雅图初创公司BlueKai的拍卖台。每天BlueKai都要售出像这样大约5000万份关于个人浏览习惯的资料,价格最便宜是每份0.1美分,拍卖随时都可以发生。”面对这样的信息量,需要有一个强大硬件平台支持,如果没有快速、稳定的平台支持,面对大量的交易信息,直接引来的就是不停的宕机。因此,建立稳定的硬件平台支持同样也非常关键。
“通过互联网追踪技术获取消费者数据应该是一种比较新的趋势,数据中间商出售经过分析整理后的用户信息,目前还没有法律明文规定这一行为是违法的,也不能将其简单认定为侵犯了用户的隐私权。”首都师范大学政法学院石国亮教授认为。
通过数据挖掘创造更大的价值
互联网的诞生,催生大量的数据,如果能够把这些数据利用起来,将会创造出无限的价值,但正如我们所料, 我们究竟如何来利用这些有效的数据?面对每天日益增长的数据,如何做好数据的管理、分析显然是每一个CIO以及企业领导所要关注的。但究竟怎么来做,现有的技术或者现有的数据分析工具显然,很难满足我们的需求。以国内著名的三大门户为例,虽然每天的用户流量很多,但没有了解真正的用户需求。
然而,如果通过用户行为的分析,准确把握出整个用户的行为习惯(我们暂且不去评论其它因素),通过对于用户的行业分析,准确找用户的需求,在进行精准营销,那么效果更加好。在在精准营销的背后需要就需要IT系统也就是我们的数据分析系统的支持,如果没有这样一套系统,无法实现。但从目前的现状来看,能够达到满足企业需求的数据系统在国内应用的还很少,而且涉及到个人信息安全因素的影响,国内暂时对于网站用户的行为的分析还没有得到大规模的应用。
回顾其它行业关于数据分析的应用,除了网站应用以外,我们传统的企业也会由于业务的需要,产生大量的数据,如何把这些数据利用起来转换成信息,转换成价值已经成为他们关注的焦点。