大数据互联网论文范文1
2004年美国《连线》杂志主编克里斯?安德森（Chris Andersen）首次提出长尾（The Long Tail）这一概念之后，在互联网时代长尾理论受到越来越多的关注。在互联网技术持续快速发展、经济社会正朝大数据时代过渡、移动终端持续扩张的前提下，安德森（2012）同时指出了“长尾理论”与互联网经济的依赖关系，并相信“长尾理论”将指引互联网经济的发展方向并能创造出巨大的盈利空间。另一方面，随着互联网技术的进一步成熟，线上财富潜力的进一步挖掘，众多互联网企业开始进军金融业，同时传统金融业也紧随时代脚步开始了互联网金融的征程，互联网金融成为最近一段时间在金融界出现频率最多的词汇之一。
然而，“长尾理论”究竟核心在哪里，互联网金融参与者们又应该从哪些方面尝试实践？本文将结合“长尾理论”的内涵及其与互联网金融的关联尝试提出部分实践建议。
一、长尾理论的内涵
根据克里斯?安德森在其著作《长尾理论》（2012）中对“长尾理论”进行的定义，其可以简单概括为“我们的文化和经济中心正在加速转移，从需求曲线头部的少数大热门（主流产品和市场）转向需求曲线尾部的大量利基产品和市场”。
“长尾”实际上是对统计学中幂律和帕累托分布特征的一种口语化表达。在正态分布中，曲线的头部代表着重要的人或事（这往往是之前人们关注的重点），而曲线的尾部，则是需要花费更多精力与成本才能关注到的大数量的人或者事。在之前的黄金“二八理论”中（帕累托，1897），20%的重要部分会造成80%的重大影响，可以理解为20%的热门产品会创造80%的收入。而在“长尾”经济理论中，利润将被一分为三。2%的大热门产品、8%的次热门产品以及剩下90%的长尾产品会创造出相等的，也就是33%的利润。克里斯?安德森通过运用大量的数据统计，证明了大热门产品实际上与冷门产品拥有相同的利润创造能力。这也就意味着关注“长尾产品”与继续争夺热门产品是可以达到相同的现实意义。
二、互联网金融
虽然目前互联网金融正处在蓬勃发展期，但各界对于互联网金融的定义是众说纷纭。根据辛琪等人论述，各界对于互联网金融的理解可以粗略的概括为四个方面：一是认为互联网金融是利用网络手段达到去中介化、去中心化金融业态；二是强调互联网金融的行为主体是互联网企业，也就是互联网企业领导的金融；三是从技术层面出发，认为利用了互联网技术的金融就是互联网金融；四是认为互联网精神或者互联网技术与金融业融合并实现金融创新为互联网金融。进而，辛琪等人对于互联网金融的进行了定义：以互联网经济为基础、互联网为信用平台开展金融活动的金融业态就是互联网金融。
目前业界对于在互联网上进行金融活动的这个概念存在分歧。有些人将其一分为二：互联网金融以及金融互联网。根据辛琪等人的论述，这两者是统一的。但马云认为“未来金融有两大机会，一个是金融互联网，金融行业走向互联网；第二个是互联网金融，纯粹的外行领导。”也就是说他将其严格划分为了两个概念。但是这种划分排斥了二者融合的可能性，在现实意义上作用有限。
三、“长尾理论”对于互联网金融发展的实践启示
不难看出，长尾理论是基于互联网技术带来的信息成本下降；另一方面，互联网经济的蓬勃发展正是长尾理论的实际体现。对于互联网金融而言，“长尾理论”会带给互联网金融企业怎样的启示呢？结合我国商业银行实际提出三点建议：
首先要实现扩大数量，降低门槛，加强客户与产品的对接的“长尾”优势，平台的建设将会是重中之重。在“长尾理论”中，“个性化”是盈利的核心，从而产品的设置可以更大程度上放回客户自身，让客户自己来为自己定制产品，选择服务，甚至自己为自己提高用户体验。而这些的实现都要建立在一个强大的平台基础之上。
硅谷投资教父约翰?杜尔（2011）提出“SOLOMO”概念：“SOLOMO”实际上是三个词的组合“Social（社交），Local（本地化），Mobile（移动化）”。目前，商业银行的手机银行已经实现了较出色的用户体验，较完备的功能设置，较突出的实用价值，是一个非常先进且潜力极大的用户平台。移动终端APP的设置实现了移动化的金融运用，定位功能及周围网点功能也在向本地化靠拢。但是，在此基础上如果加入Social的元素将会极大的提高用户体验和用户粘性，甚至会创造出巨大的其他财富空间。目前的运用当中，商业银行手机银行交流部分是以客服为主，以通知式的活动宣传为主。例如，在平台中设置游戏币或者积分，实现整个商业银行电子银行营销奖励的规范化，然后通过这种类型的积分或者游戏币给用户更多的空间去发挥使用，同时通过平台内社交规则来激励用户，从而使用户产生对平台的粘性。并且在用户粘性产生的同时也就实现了推广和营销。
另外，本地化也是该平台最为重要的一个方面。对现实没有意义的社交可能并不会引起大部分用户的注意，从而会使平台变成“白送”的一种网络游戏。本地化的加入不仅会让用户体会到实实在在的“价值”，更多的，对银行来说也会是衍生产品的扩张。例如，平台中可以签约大量的本地商户，商户打折或者其他类型的商户活动都会以游戏或者论坛帖子的形式出现在平台上，这样pos收单、信用卡业务也会随之得到扩张。更进一步，平台建设甚至可以通过收购或者邀请加盟的方式扩大功能窗口，从而实现一站式的金融加生活服务。例如，和携程或者去哪儿合作，可以开拓更加全面的旅行金融服务。当然这样的一个平台的建立并不能单纯依赖金融产品方面的考虑，更多的可能是需要技术上、人才上乃至机制上的支持。
其次如何才能有效地降低信息处理成本将会是互联网金融参与者的首要课题。长尾效益的实现是要将大量的“长尾”进行划分、整合从而实现产品的在长尾市场上的蔓延，在小市场收获大利润。从而，这样的整合过程中的成本将会是决定成败的关键。徐子沛（2013）的《大数据》给了我们很好的答案。正在到来的数据革命、扁平化社会、互联网时代，正在将“开放，平等，协作，分享”的互联网精神传递给社会的各个方面。据《大数据》所述，大数据时代是历史的必然趋势，新一轮的竞争必然是围绕大数据进行。进而，步步为营的大数据基础建设可能会为企业在下一轮竞争中奠定更扎实的基础。
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关键词：互联网普及率；logistics模型；Bass模型
中图分类号：F2
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.08.001
1 引言
互联网的出现影响到世界的发展进程，加速了人类文明向前发展的速度，影响到人类生活的方方面面。根据中国互联网信息中心（CNNIC）的第37次统计报告可知，截止到2015年12月，中国网民规模达到6.88亿，互联网普及率为50.3%，中国成为世界第一大互联网大国。
互联网的飞速发展，改变了人们的生活和人思维方式，加速了国民经济的社会发展进程。随着互联网在生活和生产方式中的作用越来越突出，其发展水平及其规律和特性也成为各方研究的关注重点。只有了解到互联网内在发展的规律，才能相应的了解和利用互联网的力量，从而便于我们对于我国互联网发展扩散情况有一个清楚全面的认识。
2 文献综述
程鹏飞，金兼斌（2006）在论文中使用基尼系数去度量我国互联网发展的区域不平衡，使用回归的方法探究影响互联网扩散的因素。汪明峰（2010）研究我国31个省市区的互联网发展的空间相关性和异质性，研究表明距离是影响省际互联网扩散的重要原因，且互联网扩散的效应与距离呈现负相关关系。程鹏飞，刘新梅（2011）分析了35个国家互联网扩散的不同情况，发现上网价格、人口密度情况及电信基础设施发展程度等三个因素对互联网扩散速度起着重要作用，城市化水平并没有对扩散速度产生显著影响。
国外关于互联网发展扩散有着许多的研究成果，国外学者采用用创新扩散理论来探索互联网发展扩散的内在规律。创新扩散理论是研究传播效果的重要理论，这个理论认为新技术的扩散势头符合S曲线的发展趋势。Dieu Lam，Jonathan BoymaL（2004）通过研究1997-2002年间越南的互联网普及情况，发现其普及扩散的情况符合S曲线的发展趋势，结论认为设备资源和上网价格是影响互联网扩散的显著因素，法律和历史因素是早期影响互联网扩散较慢的重要原因。Hongxin Zhao等（2007）研究发现国家的相关法律法规、教育和工业化水平因素是影响一个国家互联网扩散的重要因素。Sangmoon Kim（2010）利用1994-2007年间美国的现时人口数据，对互联网扩散进程进行了基本分析，结果表明数据能够很好的拟合logistic S曲线。
3 实证分析
3.1 创新扩散理论介绍
美国大学教授埃弗雷特・罗杰斯在其著作《创新扩散》一书中，考察了影响了创新扩散的各种影响因素，提出了创新扩散理论。这个理论认为新技术的扩散刚开始会很慢，随着使用者人数增加以后，扩散过程就会开始加快，且一直持续到潜在的使用者大都采用新技术后，则扩散达到饱和点，随后的扩散速度开始放慢，因此使用新技术的人数数量会随着时间呈现出S形的发展趋势。创新扩散理论适合新技术和创新的扩散，而互联网作为一项新技术也是符合创新扩散理论的。罗杰斯的创新扩散S形曲线如图1所示。
关于互联网扩散国内外有许多研究成果，但国内外学者对互联网扩散研究都集中在其扩散符合S曲线这个特点，较多采用符合S曲线发展规律的Logistic模型和Bass模型。本文研究就是基于Logistic模型和Bass模型对我国互联网扩散发展规律进行分析，从而便于对互联网扩散有一个基本的认识。
3.2 Logistic模型和Bass模型简述
国内外的相关研究发现互联网的扩散发展符合S曲线的发展趋势，因此本文也采用普遍使用的Logistic模型和Bass模型对互联网扩散发展规律进行拟合研究。两个模型的形式如下：
Logistic模型的函数表达式为：
其中，y表示中国互联网普及率，t表示时间，α>0。b>0，0
Bass模型是由美国的管理心理学家弗兰克.巴斯提出，且根据巴斯模型的假设认为互联网用户数量的增长速度主要受外部因素和内部因素的影响。外部因素指宣传推广、大众媒体等相关因素，内部因素指已采纳互联网的人对没有使用互联网人群的口头宣传。根据这两种因素的划分从而将互联网使用者分为两种：一种是创新者，一种是模仿者。因此，在巴斯模型中使用三个不同参数进行扩散的预测分析。巴斯模型的基本函数形式如下：
其中，m、p、q为模型的基本参数。m表示增长的上限，即y我国互联网普及率能达到的极限值，且，m>0，0
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【关键词】互联网金融 大数据 商业银行
一、绪论
（一）背景
随着我国互联网是迅速发展，互联网模式迅速占据各行各业，而我国的互联网经济也取得了飞速的发展。截止2015年我国的网民已经达到了9亿人，这个庞大的数字表明我国的互联网市场的巨大潜力。此外，政府的大数据政策也开始向互联网行业倾斜，表明了互联网大数据时代的美好机遇的到来。互联网金融的融资理财等模块的发展也取得了很大的进步，第三方支付交易规模已经达到了11.9万亿，第三方移动支付交易规模达到了9.5万亿。
通过在大数据背景下研究互联网金融的盈利模式，可以对于我国今后互联网金融的发展提供良好的理论基础，同时针对大数据环境下互联网金融和传统金融相比存在的优劣势做出对比，可以为传统金融的转变提供良好的方案此外为互联网金融的问题给出良好的解决措施，从而有利于我国互联网金融的健康发展。
（二）相关理论和概念
互联网金融是传统金融行业与互联网精神相结合的新兴领域。互联网“开放、平等、协作、分享”的精神向传统金融业态渗透，对人类金融模式产生根本影响，具备互联网精神的金融业态统称为互联网金融。
“大数据”是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。
博弈论又被称为对策论（Game Theory）既是现代数学的一个新分支，也是运筹学的一个重要学科。博弈论主要研究公式化了的激励结构间的相互作用。是研究具有斗争或竞争性质现象的数学理论和方法。
二、传统金融盈利模式分析
（一）传统金融机构盈利模式分析
广义上说我国传统的金融机构有银行，基金，保险，证券公司等，这些公司都属于我国传统进行机构，传统金融的盈利模式分为不同的机构进行简单介绍。
1.银行。我国的银行主要盈利模式是吸纳存款给存款人发放利息，同时对外房贷，收取贷款利息，其中贷款利息和存款利息的差额就的利润，中间业务收入，同行拆借，承兑汇票贴现利息收入，信用证，托管业务等。这些构成了银行的盈利来源。
2.证券。证券是多种经济权益凭证的统称，因此，广义上的证券市场指的是所有证券发行和交易的场所，狭义上，也是最活跃的证券市场指的是资本证券市场、货币证券市场和商品证券市场。
3.保险。保险公司（insurance company）是销售保险合约、提供风险保障的公司。保险公司可以这样分类：人寿保险公司和财产保险公司。按照中华民国保险法之规定，两者必须分开经营。所以有的保险公司成立了集团公司，下设独立核算的人寿保险公司和财产保险公司。再保险公司是保险公司的保险公司，对保险公司承担的风险进行分散和转嫁。
（二）传统金融在互联网背景下发展的局限性
第一，产品品种优势不明显，投资门槛高，客户体验度差。银行的流程繁琐和复杂，使得一些客户避而远之，加上银行近些年的理财产品不以客户为中心，客户理念差。
第二，渠道单一。对于传统金融机构来说，更多的是来自物理渠道的客户，商业银行的客户群体多来自网点的客户，而线上客户缺乏，也没有线上客户来源，线上市场推广策略缺乏，缺乏市场前瞻性。
第三，传统的管理战略思想导致银行发展缓慢。银行带有浓重的政治色彩，一直都是国家控股，对于银行的战略管理也是以国家战略管理为核心而展开的，因此，银行的变革一直在比较缓慢的。
第四，缺乏良好的人才选拔机制和内部晋升渠道。现代管理中，具有竞争力的人才才能给公司带来发展，银行人才的竞争和选拔也缺乏合理性，传统银行很多都是关系户，导致银行内部人才缺乏公平竞争机制。
三、互联网金融盈利模式分析
（一）互联网金融的运作模式
第一，第三方支付企业指在收付款人之间作为中介机构提供网络支付、预付卡发行预受理、银行卡收单以及其他支付服务的非金融机构。代表企业：支付宝、易宝支付、拉卡拉、财付通为代表的互联网支付企业，快钱、汇付天下为代表的金融型支付企业。
第二，P2P小额贷款。P2P金融又叫P2P信贷，指个人与个人间的小额借贷交易，一般需要借助电子商务专业网络平台帮助借贷双方确立借贷关系并完成相关交易手续。
第三，众筹融资模式。众筹融资模式是基于“互联网+金融”所创新的一种模式，意义不仅在金融创新本身，而在于对传统金融领域和金融业态提出的挑战，并且在一定意义上具有颠覆性。
第四，虚拟电子货币模式。虚拟货币是一种计算机运算产生或者网络社区发行管理的网络虚拟货币，可以用来购买一些虚拟的物品，也可以使用像比特币这样的虚拟货币购买现实生活当中的物品。
（二）互联网金融主要盈利收入来源
我国目前互联网金融发展迅速，很多的经营模式以规模制胜，P2P模式中的主要利润来源是赚取中间的差价，借款人和贷款人之间的利息差为主要利润来源。虚拟货币的主要利润来源就是卖虚拟货币的收入扣除相应的成本之后所得利润。对于众筹融资模式来说，盈利模式大多数以收取佣金的形式来实现收益，其次，很多众筹平台也采取分成模式或广告模式，也就是众筹成功之后从其收取一定的广告费。
四、大数据及互联网金融视角下国有商业银行盈利模式研究
（一）博弈论角度分析商业银行和互联网金融选择
1.假设前提
第一，金融市场中只存在了商业银行和互联网金融两个参与者。
第二，经济人假设。商业银行和互联网金融机构是两个理性经济人，以个人最大利益为出发点，基于自身利益最大化做出决策。
第三，在应对互联网金融同时商业银行可以采取措施有合作和不合作，即选择集合为（合作，不合作）。互联网金融在应对商业银行时采取的措施有合作和不合作两种选择，即选择集合为（合作，不合作）。
第四，互联网金融和商业银行的博弈过程是完全的信息动态博弈，即在博弈过程中，商业银行很清楚的了解到互联网金融的交易模式及其有点，在互联网金融机构也了解商业银行的优势所在。
2.博弈过程
商业银行和互联网金融博弈模型
博弈过程的开始我们以商业银行首先做出选择，上图所示。最上方商业首先进行选择信息集（合作，不合作），如果商业银行选择不合作，那么博弈结束，各自都以自己的利益最大化为目标开始自己的发展。
如果商业银行选择合作，那么就开始由互联金融机构开始选择，这个时候互联网金融机构可以选择合作还是不合作，选择不合作，那么互联网金融机构就可以借助商业银行的优势综合自己的优势来大力发展自身，而商业银行则不能利用互联网金融的优势去发展自身。如果互联网金融机构选择合作，那么相互之间就可以进行优势互补，从而达到双赢的局面。
从上图可以看出来，商业银行在博弈中的处境和地位，选择不合作那么就会处于劣势，可能会被互联网金融抢占原有的市场，如果选择合作的时候，互联网金融业选择合作那么双方都可以得到一个很好的发展局面，如果互联网金融不选择合作，那么商业银行就会成为牺牲品，优势被互联网金融所利用，逐渐被互联网金融边缘化。
互联网金融机构选择是否合作，都可以看得出来其的发展结构。如果选择不合作，那么必然受到道德风险的阻碍，根据自身利益最大化做出选择，那么在短期内必然受到信用方面的负面影响。所以从长远来看，互联网金融机构根据自身利益最大化原则是比要和商业银行进行合作。如果为了避免不合作情况的发生，商业银行会选择与互联网金融机构签订一份相互合作的协议，以维持合作的状态。
（二）大数据互联网背景下商业银行创新盈利模式
互联网迅速发展，商业银行的客户大数据必然是其发展的基础。大数据能力将成为银行的核心竞争力。所谓的“核心竞争力”，关键的要素是“不可复制”、“不可替代”。
数据是大银行的战略资产。随着数据挖掘技术的发展，银行可谓是数据密集型行业，其资产不仅是贷款等，还包括数据。要把数据作为重要资产保护、经营，这是大银行区别于小银行，也是现代银行区别于传统银行的关键之处。而且数据财富是没有天花板的，可以不断挖掘、不断创造，最近国际上很多机构都在探讨如何量化数据等无形资产的价值。
商业银行通过对自己原有客户群体的数据挖掘提炼客户需求，提高客户服务质量，从而改变当前银行的困局。创新服务模式，提高服务效率和便捷性。每个用户都会办理银行卡，利用这个基础进行相关客户端软件安装，对于有余额的客户提供理财服务，发展互联网银行多种理财方式和渠道。
未来商业银行的业务模式中将转移到以大数据客户资源为核心，以数据资源为主要竞争力量和利润来源，来扩大和发展银行相关业务。
五、结论
在以网络化和大数据化为特征的新经济时代，金融和大数据交叉融合，大数据由助于提升金融市场的透明度，通过从海量的数据中快速获取有价值的信息以支持商业决策，进一步推动金融业发展，大数据促进互联网金融企业实现精准营销，提高客户体验度。
大数据互联网论文范文4
[文章导读]“趋势”是本刊最新的栏目尝试。中国本土杂志，多设有“科技”板块，但要么是商业化的消费噱头，要么是猎奇性的国外动态。我们的目光集中于传统和当下，但缺少对于未来的严肃讨论。“趋势”不是科幻式的探讨，也不是神秘性的预测，而是对即将并可能产生重大影响的科技变动，作出冷静的观察、分析和批判。正如胡凌这篇文章展示的，不是要欢呼大数据时代的到来，而是反思在这过程中，谁将得到好处，谁又将丧失哪些东西，对个人、企业和国家，这又各自意味什么？我们将持续关注以下议题：3D打印与知识产权、虚拟物品的生产与监管、算法的政治学、电子书包与教育、比特币、无人驾驶汽车与机器人产品责任、移动医疗与隐私、数字遗产等。敬请各位读者关注与回应。
大数据伴随着互联网产业的发展而产生，特别是移动互联网和物联网的兴起，使得数据搜集更为便利和广泛。同时，数据分析业务开始成为互联网行业的特色和主营业务，它可以更为精准地分析和预测消费者与客户的行为，带来更多价值，从而迫使传统行业纷纷向互联网靠拢。大数据革命作为一种被投资人追捧、被媒体炒作的概念还将持续升温，但人们往往忽视大数据在中国成为现实的历史进程和诸多条件，特别是网络经济作为一种新兴的经济力量如何借助成熟的商业模式和不完备的旧法律制度来开拓疆域。 笔者将简要讨论这些因素，试图帮助理解未来如何发生。首先，作为一个整体的互联网行业发现了免费模式，在吸引消费者的同时获得了大量数据资产，这一过程伴随着互联网平台和移动互联网的兴起变得更加明显。其次，新经济通过生产工具的变革重塑了互联网的架构，从更多的免费劳动力手中攫取有价值的生产资料。第三，无论是免费内容还是消费者数据，互联网都没有受到强大的法律约束。而商业模式、技术变迁和用户协议中体现的所有权和使用权的分离原则为大数据时代铺平了道路。最后，互联网带来的由商品到服务的转变，进一步扩展了新经济对数据的占有和使用，并对保护旧生产方式和生产力的传统法律提出挑战。 免费商业模式与数据资产 免费内容与服务基本上已成为互联网行业的标准模式，通过免费来吸引用户，赚取广告收入和增值收入。如果说最早的门户网站还秉持着传统媒体经营的思路，那么从电子邮件、即时通讯到安全软件、网络游戏等行业纷纷实行免费，都证明了这一逻辑的势不可挡。 免费商业模式的影响是巨大的，它将传统垄断经济学上的“双边市场”理论推到极致，依托多个免费的产品市场吸引用户，而通过少数市场获取增值收入；因为可以向无数用户同时提供低成本的服务，只要有少数人付费即可获利。这就是为什么很多互联网公司在提供一项主要服务以外，都逐渐扩展至各种服务。互联网公司之间的竞争也不仅仅局限在单项产品市场中，而是跨越多个市场的综合竞争（Evans， 2011）。这一点最近在腾讯垄断案中得到广东省高级法院的确认，拓展了人们对新经济本质的认识。 这些免费服务被一些互联网公司视为“基础服务”，与“增值服务”相对应。它们不靠一次性出售书籍、光碟、报纸、流量获利，因而是对传统文化产品、媒体和电信服务生产方式的反动。消费者享受了免费而便捷的基础服务之后，才有动力留在互联网上进一步消费。可以看到，基础服务的范围在不断扩大，从信息内容逐渐扩展至金融、保险、医疗、教育和邮政领域。用户使用的基础服务越多，互联网企业对其偏好和信息的了解就越广泛，并通过大量用户类似行为进行相关性分析。（Sch?nberger & Cukier， 2013） 在这一过程中，数据本身对这类轻资产公司而言越来越重要，其价值可以得到二次或多次挖掘，逐渐成为一种宝贵资产。基础服务本身要求被免费提供，而基于数据分析提供的增值服务才是互联网价值链上最耀眼的一环。从这个意义上讲，互联网并非传统媒体和文化行业的竞争者；它们需要把后者纳入其平台，承认自身的地位，并迫使其合作。互联网十余年来同音乐界、文学界、影视界和电信业的战争已经无数次说明了这一点。（Levine， 2012） 这也是为什么互联网内部的不正当竞争越来越围绕数据资产展开，例如大众点评网和爱帮网的诉讼，以及最近的360综合搜索与百度的纠纷。越来越多的互联网公司开始通过技术手段保护自己的数据资产不被恶意复制和侵占，这些信息内容可以免费被消费者使用，却不能被其竞争对手轻易获取，防止反过来同自己展开竞争。为完美地实现这一点，互联网平台的兴起在所难免。通过对内容、服务、应用、操作系统、硬件终端甚至是管道的垂直整合，互联网公司可以排他地向用户提供一站式服务。苹果公司的产品就是一个极好的例子，也成为众多互联网公司效仿的榜样。1990年代中期，微软因在windows操作系统上捆绑独家IE浏览器和媒体播放器而受到反垄断指控并受处罚，但十余年后终端捆绑现象无处不在，这说明了互联网架构从开放转向封闭已经深入人心。（Zittrain， 2008） 无处不在的计算、终端和劳动力 在发展过程中，互联网形象在人们心目中经历了不同的想象：从新媒体、信息服务到现在的数据分析业。前两者甚至决定了国家管理互联网的基本思路：归口和属地化管理。但数据分析业务将真正超越条块分割的现状，从各种渠道和方式获取价值。一旦互联网行业无法被封杀打压，在积累了海量数据的基础上，它们就会减少对纯粹吸引用户的基础服务的需求（可以同传统行业展开合作或者外包），减少对盗版内容的需求，从而向更加精细的大数据分析进发。 海量数据的获取离不开数据聚合处理的平台，以及生产数据资产的劳动力和工具。随着移动终端的大规模普及和背后云计算的支撑，个人电脑不再是用户接入互联网的唯一方式，甚至不再是主要方式。未来的眼镜、手表、汽车、各种可佩带物品均可成为人们相互沟通、获取信息的媒介和硬件。人们通过这些信息终端使用在线服务的时间和地点，将不像台式机时代那样固定。当人们可以在盈余时间中使用无处不在的互联网服务时，大量个人数据就可以更容易地得到深度记录和分析，生产工具的廉价和普及为大数据时代奠定了物质基础。（Shirky， 2010） 从数据生产的意义上讲，用户和互联网的关系不仅仅是消费者和服务提供者的关系，或者反对传统利益和权力的同盟军的关系，而是可以被看成是免费劳动力和工厂的关系。互联网时代预示着人们不再是被动的文化产品消费者，他们通过创生性的终端同样可以成为文化的生产者和创造者。对新经济而言，用户不仅仅是他们自身文化的生产者，同时也在为互联网企业生产信息内容（Scholz， 2012； Boutang， 2012）。每时每刻都有大量的文字、图片、视频上传至网上，在用户之间分享。信息传播和流通的速度越来越快（可以比较下早期的BBS和当代“共时性”的微博），同信用货币一样，信息能够转化为更多的价值。同时，在一系列意识形态的鼓舞下（言论表达自由、信息自由流通、礼物经济、分享、合作、积极行动），用户对群体生产者的身份引以为傲，这进一步推动了互联网经济的发展。 如果说用户是初级生产资料（非结构化数据）的生产者，第三方应用开发者（或者参与QQ互联的网站）则是大数据时代新经济生态系统的次级生产者和初级挖掘者。他们从平台提供商那里获得开放API接口和不同目标用户的信息，开发各种应用服务，获得的收入与后者分成，反过来又增加了平台的整体价值。平台免除了中小开发者自己开办网站积累流量、从头搜集用户数据的不确定性，允许他们有条件地使用自己的海量数据。未来随着平台和终端可以扩展至对一切事物的控制，用户越来越难以转换到另一个竞争性的平台，从而成为某一割裂的互联网帝国的忠实属民。 所有权与使用权的分离 上述围绕数据展开的复杂权力结构和利益关系的法律基础常常被忽视，这一基础可以归纳为法律学者耳熟能详的“所有权与使用权的分离”。尽管很多学者还在探讨信息所有权的法律结构，现实已经清楚地表明：互联网时代的信息所有权并不重要，重要的是谁有权使用各种信息和数据，能够产生何种价值。 首先，如前所述，终端经历了从台式机到无处不在的信息设备的演化。当人们的文档、图片、音乐还能够储存在本地、通过本地计算使用的时候，很容易将其比拟成可以支配和控制的“财产”。然而，当越来越多的个人文档被鼓励上传至云端，能够通过移动终端随时访问时，它们将脱离拥有者的控制，并被云储存服务商进行使用和分析。通行的用户协议要求至少以分析的方式永久使用用户上传的个人文档，要求获得这种使用权，是大数据产生价值的必然要求。 其次，类似地，当人们通过磁盘或光盘安装某种软件或游戏的时候，对物理实体的认知容易将这类产品视为和鞋子一样的“财产”，因为可以自行掌控。然而当越来越多的软件、信息内容和游戏通过在线方式提供，并可以随时更新的时候，它们不再被看成产品，而是一种源源不断的服务。用户需要容忍它们的质量瑕疵，甚至无法获赔由此造成的损失。通过用户协议进行的这种约定，有利于向大规模用户同时提供服务，并将互联网公司自身的风险降至最低。它们不会授予用户所有权，而只是免费的无保障的使用权。类似的机制，还普遍体现在网络游戏中的虚拟物品和企业虚拟货币上面，它们迎合了人脑对金钱和实物财产的敏感和本能欲望，却绝不通过用户协议为用户创设财产权利，从而并不保护这类“虚拟”（illusionary）产权。 再次，像百度MP3或文库那样的利用盗版作品的服务模式一度促成了互联网的“非法”兴起。这可以部分归因为互联网公司从免费使用盗版作品获得的可能收益远远超过侵权损害赔偿数额，部分归因为各种官办著作权集体管理组织维权的低效。同时，由于存在“避风港”规则的庇护，作家或音乐人长期以来只能要求互联网公司被动地删除侵权作品，而不能强制其主动监控侵权内容。因而，在大量盗版作品被通知删除之前，互联网公司事实上通过使用而获得了非法收益。“避风港”规则意在平衡新旧利益，但实际上保护了作为一个整体的靠免费信息内容为生的互联网行业。更重要的是，互联网免费模式要求在生产方式上（opt-out）改变传统的授权模式（opt-in），这进一步凸显了使用权的重要性。（胡凌，2013） 第四，互联网还通过各种机制鼓励用户为其生产信息内容。这一生产活动的最终分配，通过用户协议明确约定：即用户仍然对其发表在某一互联网服务公开区域上的内容享有所有权，但同时要授予互联网公司享有永久和免费的使用权。这一条款能够确保互联网上永远有信息存在和不断流通，即使用户注销其账户，也无权要求从服务器上彻底删除全部个人活动和信息。这是两权分离带给互联网的最大好处。同时，关于用户隐私的约定，也仅限于那些能够直接识别出用户身份的基础信息，对于能够从用户网络行为中发掘出的大量有价值的数据，则无需用户同意即可使用，这就为大数据分析扫清了法律障碍。 最后，从平台提供商和第三方开发者的关系来看，也存在两权分离的广泛实践，即第三方中小开发者作为外包的劳动力，可以免费使用平台的API接口和某种特定类型的用户信息，由此产生出的价值再和平台提供商分成。《互联网周刊》主编姜奇平先生很早就看到了两权分离作为新经济模式的核心特征（姜奇平，2012）。然而，他始终强调的是这最后一点，却没有提及大量用户在所谓“分享型经济”中初级生产资料提供者的地位。再次回到前述观点，用户帮助互联网战胜了传统利益群体，同时，也将自己牢牢捆绑在新经济的机器上，通过集体行为像农民一样不断为领主生产食粮，或者更不恰当地，像蜜蜂一样不断为养蜂人生产蜂蜜。 大数据的法律障碍 至此可以看出，大数据革命的重要现实条件，是拥有海量数据的平台出现，围绕互联网平台及其封闭价值链，产生了一系列初级和次级的资产提供者。因此，围绕数据资产的争夺就成了互联网治理中重要的争论议题，我们由此可以理解，为什么谷歌联合创始人会把苹果公司和facebook同中国与好莱坞放在一起批评，因为它们都阻碍了数据在世界范围内的自由流通，从而阻止其从中获利（Katz， 2012）。我们同样也可以理解互联网公共领域的实质和局限，例如，尽管社交网络允许人们迅速传递消息和真相，挑战传统权力和媒体，但社交媒体的架构，仍然从属于商业化盈利的需求，进而影响甚至决定网络言论和表达的效果。 未来的大数据发展面临着一系列约束数据和信息流通的障碍，而互联网巨头一直要求打破这些障碍，解放各种信息，并在自己的势力范围内重组。中国目前和互联网相关的法律，仍然是以原子时代的思维方式，一味依靠政治逻辑进行治理，而没能够从商业逻辑角度思考互联网的本性，由此，不仅没能有效规制互联网产业的有序竞争，还影响了其他重要社会价值的实现。 在商业逻辑看来，约束个人信息流通的法律至为关键。隐私保护在中国的法律制度中一直处于灰色地带，因为中国幅员辽阔，又处于从农业熟人社会向工商业陌生人社会的急剧转变当中，很难统一人们对隐私权的认识和实践。互联网第一次用实践强行统一了标准，即通过用户协议将互联网隐私界定为可以追溯和识别个人身份的基础信息。无论用户是否真正阅读，这都是一种进步，它适应了信息技术的现实，取消了传统的空间隐私权的地位，并承诺未经用户许可不向第三方出售或转让用户隐私。缺陷则在于，没有赋予用户对个人数据的控制权，加之大部分用户对个人数据安全的无谓心态，都直接造成了个人信息无序搜集、买卖和盗窃的泛滥。 巨头平台的兴起，对个人数据利用的混乱状态可能是一个纠偏，允许第三方开发者有效有序地开发，却默认了自身的合法性。如果中国未来的个人信息保护法像欧盟一样严厉，那么很难设想现有的巨头还会继续存在。鉴于互联网经济的持续影响，基本上可以肯定中国不会效仿欧盟的实践，而很可能进一步区分属于人格权和基于空间形态的传统隐私与更加中立的个人数据，从而为新经济的发展保驾护航。消费者们也可能继续拥护这个二分法，允许互联网创新进一步发掘波兰尼意义上的默会知识和情境知识，从而更好地满足自身的需求（Weinberger， 2012）。而且，通过算法和机器对个人信息进行的分析与预测，似乎也不同于以往人为地侵犯个人尊严的行为，例如搜查和监视。 研究已经表明，即使经过匿名化处理的数据，仍然可以追溯至具体的个人，可见，以“是否能够直接识别”为标准不足以保护用户的隐私（Ohm， 2010）。更何况，用户完全失去了对个人数据的控制，并不能知晓这些数据在未来能够以何种方式被创造性地挖掘和利用。问题的实质，仍然在于用户的自主选择，在于他们是否有意愿自己掌控数据的流向与使用。对于掌握大数据的企业，同样有必要对其使用用户数据的行为进行监管，但无论如何，上述历史，反映了互联网企业如何通过用户协议和隐私法律的模糊，利用用户数据进行搜集和使用信息，而讨论任何未来的法律，都不会实质性地损害到新经济的根本。 版权法是阻碍大数据革命的另一个障碍。和隐私相似，如果版权法过于严格，则会影响依靠海量信息生存的互联网发展。中国互联网的历史已经基本排除了这种可能性，作为一个整体的互联网行业不会因为盗版的“原罪”而被摧毁，更何况它们正在努力漂白，不仅为自己的合法性宣传，也为拓展业务同旧利益群体开展合作，通过更新的生产方式而游说立法者，试图将法律体系按照它们的意愿重新塑造，例如网络广告、反垄断、在线交易征税、电子货币、投资结构等等。围绕信息网络传播权展开的大量诉讼，都表明法律最终没能解决盗版侵权问题，真正解决问题的毋宁是新旧利益之间的密切合作，互联网产业真正做到了让自己成为旧法律的“例外者”。 新经济的一个更为长远的意图在于将我们日常生活的世界全部数字化，从而可以交由某一个先进的算法进行处理，当算法可资处理的数据足以反映人类社会最为基本的关系和行为的时候，真正意义上的人工智能就诞生了。但这个过程并非田园诗般美妙，而是伴随着利益的争斗和权力关系的消长。大数据革命是我们过去的互联网时代的延续，而非某种“惊人的一跃”。塑造互联网过去发展的商业模式和法律制度，仍将继续影响未来大数据的实践。可以预见的未来，将是互联网产业进一步破除阻碍信息流通的种种障碍，获取更多可分析的数据，并不断从传统法律保护的种种利益和价值中获利。笔者认为，必须将劳动重新引入法律分析，因为传统法律保护的利益在互联网时代全都可以转化为点滴的集体劳动，并可以成为赢利的资产，例如言论、隐私、版权和信息财产等，否则，我们就无法理解用户在互联网崛起过程中扮演的关键角色。 限于篇幅，本文无法讨论数据挖掘和预测的工具（“算法”）的历史及其社会效果，读者可以参考两本新近出版的著作进一步思考。（Sch?nberger & Cukier， 2013； Gitelman， 2013） （作者单位：上海财经大学法学院）
大数据互联网论文范文5
【关键词】行业标准 大数据 互联网金融
自2003年，互联网金融在我国开始出现，爆炸般的发展速度和令人惊人的信息增量依旧不断冲击传统的金融行业，甚至试图重塑金融市场的新格局。在对信息生产、处理方式上的革新也注定互联网金融拥有巨大的生存空间和市场需求，可以在多层次资本市场中站稳脚跟。
互联网金融虽然在短短十几年时间进步神速，并催生出许多其他互联网金融衍生品，但统一、正规的行业标准却始终没有得以建立，究其说来互联网金融行业标准需建立在海量信息数据收集、处理和分析的结果之上。而大数据思维的本质就就是力求“样本”等于“总体”，如此庞大的“总体”数据也会通过大量的金融消费数据、搜索引擎记录、云计算等方式服务于互联网金融，且有利于保持互联网金融行业标准的客观性。现今，越来越多的P2P金融机构已经开始利用数据收集、整理、分析对相关行业、相关企业进行尽职调查的初步判断，而对各个行业、代表企业的逐一分析，又会产生新的数据结论，反向指导互联网金融企业并提供风险控制的客观支持。与此同时，利用大数据思维，设立综合标准，减少对人工的识别与依赖，基于数据分析结论，寻求新的投资方向和机遇，也可以制造新型金融产品。相比较新型金融产品，P2P企业的受众客户更多是传统金融行业难以触及或不愿触及的小微企业和个人信用信贷业务，当然随之而来的信用风险、商业风险也无时无刻不考验着互联网金融行业的标准和核心价值。而以数据收集为基础，在发展一定阶段后，理应合理运用大数据理念和网络数据模型对互联网金融进行全面升级。
互联网中电子商务平台作为形态自由、成本低廉的数据收集平台，更使得互联网金融行业领域降低了自身维度，金融产品的定位和设立更符合客户需求、时代要求，这一现象也能体现大数据对建立互联网金融行业标准的重要性和必要性。相比传统金融中拥有悠久历史的银行、保险、证券积累下的行业经验不同，大数据思维象限下的数据是可以重复使用、反复增值的，这也表明在确立互联网金融行业标准后，势必有更大的发展空间。移动终端技术的普及和高级传感器的广泛应用，促使互联网金融行业向更高的层次迈进，而高级互联网金融是指，在互联网平台技术下，利用大数据及云计算对信息进行深度挖掘，进而提供相关的金融服务。这个口径下的互联网金融，是对信息与数据的精、深加工与整合，是兼顾大数据形成、处理、分析的综合平台，也是初级互联网金融模式的高级形式。[1]鉴于互联网金融行业竞争已然白热化，如何更加快速、高效的把握高级互联网金融发展节奏也是提升行业标准的关键方法。在市场经济中，经济主体之间存在着大量的信息不对称现象，信息不对称现象易导致经济主体之间在交易之前产生逆向选择问题，交易之后产生道德风险问题。[2]大数据思维的主要功能就是消除社会单位间的信息不对称现象，信息在大数据思维体系中不仅仅是以单位数据形式存在，更多的是以最小数据集和区域数据集的方式进行扩充和整合。在此基础上的数据增值则更多的反应在对互联网金融行业运营成本的缩减，这对互联网金融行业自身的利润率调整和风险把控都具有非常重大的意义。在大数据思维的引导下，互联网金融行业有能力和契机完成产业升级，提升服务质量，完善产业上下游，也能为我国众多中小微企业提供更广阔、更专业、更客观的金融服务以及行业建议。相反，各个行业的消费大数据、社交大数据、财务大数据也可以成为互联网金融行业的理论支撑和现实依据，从而真正实现金融服务数据化、金融结构互联、金融产品透明，行业标准一旦确立，产生的附加价值远胜于线上监督和运营成效。
大数据时代给金融机构发展和品牌创立、传播既带来挑战，也带来机遇。随着互联网金融的发展壮大，新兴互联网金融公司和传统金融机构将展开激烈竞争，未来甚至可能改变传统金融业的经营模式和运行格局。[3]在某些特定的情况下，传统金融机构已经不能很好的满足金融市场中客户的需求，利率市场化的推行过程也势必导致传统金融机构对市场调整的滞后性，在全面迎接大数据时代到来的今天，传统金融机构也只能通过大数据思维对固有产品进行相对保守的改良与进步，依旧无法和本身基于互联网形式建立起来的互联网金融行业对数据的利用程度和深度相媲美。互联网金融数据的特点。与大数据一样，互联网金融数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）等三大特点。三大特点交织在一起，形成了当今中国互联网金融的新局面。[4]其中互联网金融数据虽然并未形成足量数据集合，但已经在整体金融市场中彰显出强有力的数据支撑，基于本土搜索引擎、电商平台、金融超市的搜索量、交易量爆炸式增长，在互联网金融数据可采纳的最小数据集和区域数据集中可提取的成交数据、用户数据、操作行为数据也以更为多样的方式和形态向客户展现。再则，移动互联网终端硬件建设成本的降低和我国已拥有全世界最多网民和移动手机用户都不断的说明，我国的数据化进程已进入世界领先行列并具备继美国之后，向世界第二大数据整理、数据库分析大国迈进。
互联网金融行业也离不开国家法律、法规，政策的支持，在行业标准的选择和建立上也和政府、社会各界、同行业者的监督紧密相关。我国也正顺应时代潮流发展，以先进、科学的统计、分析方法提升互联网金融行业水平，完善我国金融市场。
参考文献
[1]黄子健.大数据、互联网金融与信用资本：破解小微企业融资悖论.金融经济学研究.2015年第1期.
[2]李炳.互联网金融对宏观经济的影响.财经科学.2014年第3期.
大数据互联网论文范文6
大数据战略重点实验室联合
中图分类号：N04；TP39；H059文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1673-8578.2017.02.019
大数据，作为一个影响深远的技术名词，2011年第一次出现在知名技术咨询公司高德纳公布的年度新兴技术成熟度曲线上。从那时起，各界对大数据的理论研究与应用实践一直保持着前所未有的狂热。大数据成为从少数人关注、少数人研究到整个社会高度关注的现象级词汇。但在2016年公布的年度曲线中，大数据作为一个独立名词已经悄然隐去，却出现了一系列包括公民数据科学、微型数据中心、自我实现的高级分析等与其直接相关，可判断人类意图的技术、物联网等与其间接相关的大数据衍生概念。这意味着，大数据已经进入从概念推广到全面落地的关键转折期，成为一种新能源、新技术和新的组织方式，全面渗透并深刻影响着人类政治、经济、文化和社会生活的方方面面。
用单个名词来描绘大数据的影响与变化，既是汉语之美的集中体现，也是对未来趋势的浓缩反映。全国科学技术名词审定委员会联合大数据战略重点实验室，基于行业发展趋势、社会关注度、媒体曝光率、搜索指数、专家推荐等多方面的考量，最终由大数据名词专家组选出十个最具时代特征的大数据新名词。“大数据十大新名词”反映了近几年大数据领域国际关注、社会关切以及百姓关心的焦点，透过这些新名词，能够洞察大数据在各个领域的最新动态，客观反映大数据的创新与发展，映射大数据的社会面貌和时代特征。
“块数据”以其创新性、前瞻性和预测性为大数据发展提供理论支撑；“区块链”将区块链发展和应用置于国家架构下，最终实现法律规制下的技术之治；在经过信息互联网、价值互联网的发展演进之后，互联网将进入“秩序互联网”的高级阶段，构建起基于规则共识、行为共治和价值共享的互联网新秩序；“激活数据学”将量化世界，助力人机共舞，颠覆生产和生活；5G实现万物互联、感知世界，驱动连接型社会的构建；“开放数据”将引领协同共治的社会治理变革，最终实现公共利益最大化的社会善治；“数据交易”满足数据资源市场化需求，带来了价值与商机；“数据铁笼”落地运行，即将开启数据反腐的新探索；防范“数据安全”风险，需要加大对维护安全所需的物质、技术、装备、人才、法律、机制等方面的能力建设，建设立体多维的数据安全防御体系；数据权属不明引发利益冲突，“数权法”正成为关注焦点……
1.块数据（block data）
大数据作为创新浪潮的重要标志正逐步渗透到人类生产生活中，然而，数据孤岛、数据垄断等问题却限制了大数据的发展。立足实践，块数据作为大数据发展的高级形态，为挖掘数据价值提供了解决方案。块数据理论极具前瞻性地分析了未来经济和社会的变革，并对未来大数据领域的发展进行了研判。
块数据是把各种分散的（点数据）和分割的（条数据）大数据汇聚在一个特定平台上并使之发生持续的聚合效应。其中，各类数据是指不局限于物理空间或行政区域内涉及人、事、物等各类数据的总和；“特定平台”既包括特定的物理空间，也包括虚拟空间；持续聚合的实质是一种关联性集聚，关联性集聚实现的是数据多维的跨界关联，也是一种内在的、紧密的高度关联。块数据的聚合效应是通过数据多维融合和关联分析对事物做出更加快速、更加全面、更加精准和更加有效的研判和预测，从而揭示事物的本质规律。
块数据的产生打破了传统信息不对称和物理区域、行业领域对数据流动的限制，极大地改变了数据的采集、传输、分析和应用方式，进而给各行各业的创新发展带来新的驱动力，推动各类产业彻底变革和再造。块数据通过对复杂科学思维的技术化处理，让复杂科学方法论成为可具体操作的工具，形成了一种全新的大数据方法论。块数据强化开放共享、跨界融合，是一种利他的、共享的观念，它将成为新数据时代的主流文化，并孕育出一种新的社会文明。从某种意义上说，块数据的产生标志着人类真正步入大数据时代，将在新的历史起点上开启新的征程。
2.区块链（sovereignty block chain）
世界经济论坛主席施瓦布曾说过：“自蒸汽机、电和算机发明以来，我们又迎来了第四次工业革命――数字革命，而区块链技术就是第四次工业革命的成果。”区块链与互联网的结合，将在技术上把可拷贝变成不可拷贝，或者说是有条件的可拷贝，这个条件就是从无界、无价、无序走向有界、有价、有序。当前比较一致的观点是，区块链具有可记录、可追溯、可确权、可定价、可交易的特征，为大数据的进一步发展提供了可选路径和无限遐想。但是从2008年区块链诞生以来，并没有得到广泛应用，其中没有在法律层面上解决数据权属问题是重要原因之一。
构建网络空间命运共同体，必须以尊重网络背后的国家为前提。区块链就是在坚持国家原则的前提下，加强法律监管，以分布式账本为基础，以规则和共识为核心，根据不同的数据权属、功能定位、应用场景和开放权限构建不同层级的协议，实现公有价值的交付、流通、分享及增值。如果说区块链具有共识的技术属性，那么区块链就是一个包括共识、共治、共享在内的统一体。从区块链到区块链，并不仅仅是对区块链的弥补，更大的意义在于给网络空间治理带来了新理念、新思想和新规制。
区块链的发展需要符合内外因相互作用的基本规律，既要在全球治理体系中形成共赢的价值导向，又要在法律层面寻求体系上的突破；既要在密码标准、跨链技术、自主测试平台等方面提供技术支撑，又要在互联网金融等重点领域实现应用创新，真正形成重构网络空间运行秩序的力量。
3.秩序互联网（order internet）
互联网作为互联互通的信息技术，对人类生产和生活发展起到了前所未有的推动作用，人类在享受互联网带来福利的同时也面临着许多挑战。互联网犯罪行为频发，对世界互联网安全与秩序造成极大冲击，打击互联网犯罪、维护互联网安全、建立互联网治理体系成为世界各国共同面临的课题，核心是消除信息鸿沟、价值鸿沟与信任鸿沟。“棱镜门”等网络安全事件暴露了网络霸权对国家的威胁与挑战，越来越多的国家逐渐认识到，坚持和维护国家网络，构建公正合理的全球互联网秩序，是推动网络空间共享共治的根本前提，也是反对网络霸权主义、维护全球和平安全的基础条件。从信息互联网、价值互联网、到秩序互联网，新的全球互联网规则和互联网治理体系将被建立，人们将真正享有和平、安全、开放、合作的网络空间。
2015年2月，总理在贵州考察北京・贵阳大数据应用展示中心，在详细了解贵阳利用执法记录仪和大数据云平台监督执法权力情况后，评价道：“把执法权力关进‘数据铁笼’，让失信市场行为无处遁形，权力运行处处留痕，为政府决策提供第一手科学依据，实现‘人在干、云在算’”。自2015年以来，贵阳市依托大数据产业发展优势，选择行政权力相对集中、工作内容与群众生活息息相关，网络技术运用有一定基础的单位，启动“数据铁笼”计划。
“数据铁笼”是以权力运行和权力制约的信息化、数据化、自流程化和融合化为核心的自组织系统工程，通过优化、细化和固化权力运行流程，确保权力不缺位、不越位、不错位，实现反腐工作从事后惩罚转变为事前免疫。在本质上，“数据铁笼”强调以大数据技术为基础，实现权力流程数据化、权力数据融合化和权力数据监察化，通过全程采集并记录行政行为数据，全面监控行政执法过程风险，精编天网之“经”，密织天网之“纬”，塑造天网之“魂”。
“数据铁笼”的广泛应用使数据反腐成为政府反腐治理的新趋势和新模式，通过数据可以实现科学的技术反腐，将权力牢牢关进制度的笼子里，实现反腐治理中摹安桓腋”到“不能腐”的飞跃。
9.数据安全（data security）
大数据的安全与发展是一体之两翼、行动之双轮。正如在网络安全和信息化工作座谈会上所强调的，“安全是发展的前提，发展是安全的保障，安全和发展要同步推进”。近年来，由于数据在网络空间传播迅速，且当前技术手段和行政手段都无法对其实施有效监管，使得大数据安全问题日益加剧。
大数据所引发的数据安全问题，并不仅仅在于技术本身，而是在于因数据资源的开放、流通和应用而导致的各种风险和危机，并且由于风险意识和安全意识薄弱、关键信息基础设施的安全可靠性差、黑客攻击、管理漏洞以及法律的缺失和滞后加剧了风险的发生频率和危害程度。防范数据安全风险，需要加大对维护安全所需的物质、技术、装备、人才、法律、机制等方面的能力建设，建设立体多维的数据安全防御体系。
切实保障数据安全，加强法治建设是其中的重要环节。目前，中国在数据安全方面缺乏相应的专项立法，只有一些相关规定散见于各类法律法规当中，无法在推动数据开放共享并防止数据滥用和侵权上提供有效的法律支持。应充分依据大数据发展的特点和规律，尽快构筑维护社会个体基本法权、公共利益、国家安全及可持续发展的大数据安全法律体系。
10.数权法（data security）
2016年1月1日俄罗斯在《互联网隐私法案》中引入数据权利的“被遗忘权”。8月1日欧美隐私盾协议的实施强化了国家数据的法律地位。11月7日，《中华人民共和国网络安全法》的颁布将数据权利的“数据修改权”纳入了保护范围。各国已经陆续开展了对数据权法律保护的布局，通过数权法保障各个主体的数据权利，维护国家数据。数权法的法律地位被提到了国家战略层面。
