将数据用于指导日常经营,在企业中是十分常见的手段。我们看到,许多企业在努力变得更加数据驱动,但是这条路注定是曲折的,首先,企业要在数据科学上投入建设,要想办法从大量的非结构化数据里提取出价值,在这一点上,Google 无疑是全球企业中的翘楚。为了“让所有的决策都不是拍脑袋决定”,Google 甚至开发了数据决策模型,还开发了大名鼎鼎的 Google Analysis 等产品,引领着数据驱动决策、数据驱动业务的新思潮。Facebook 对于数据价值的挖掘同样值得关注,他们落地了 A/B 测试等前沿数据科学手段,让数据说话,助力 ROI 的提升。
通往数据驱动型公司的路上另一个挑战是数据隐私合规,这也是企业应承担的责任——近几年,为了规范企业对用户数据的使用行为,保护用户的数据隐私权,相关数据隐私保护法规陆续出台,企业需要制定新的数据治理流程以保证数据在整个生产周期中的合规性,因此隐私计算、多方安全计算、联邦学习、区块链等技术的走红也顺理成章。
但在这个强调数据保护的新背景下,各个技术团队都面临着不小的挑战,尤其是安全团队。业务安全至关重要,一旦被犯罪分子突破防线,轻则企业资产损失,重则用户数据泄漏,造成无法想象的后果,名誉扫地。在过去,业务数据可以帮助安全团队进行欺诈检测、反洗钱以保护用户账户安全。今天,安全团队需要引入新的技术手段和新的模型克服无法共享数据导致的数据断流和数据标签缺失的问题,更有效地识别欺诈和黑灰产,应对洗钱和其他犯罪,提升防控能力。
关注到以上问题,将于今年 7 月 31 日 -8 月 1 日举办的 QCon 全球软件开发大会特别策划“数据驱动决策”和“业务安全与风控”专题,邀请到 Google、Facebook、腾讯、网易、支付宝、微信、OPPO、永安在线等公司的技术大咖前来分享他们的宝贵经验。
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