大数据背景下面临的一些思考和挑战！

近几个月内，京东、阿里、腾讯、爱奇艺等互联网大厂“裁员”的词条频频冲上热搜。被裁的人心是凉透的，被裁边缘的人心是不安的，一边寻找退路，一边还要担心“退路”有可能被提前曝光。

就在今年年初，知乎被曝出，利用网络行为感知系统监控员工离职倾向，从而实现“精准”裁员。

尽管知乎第一时间否认了这一说法，并表示今后也不会启用类似软件工具，但是，离职倾向分析服务确实存在，一时引发了网络热议。

在大数据治理时代，企业对效率、精确、标准化的追求，转化为了对个体施加严格控制的力量。这将如何影响社会的未来?我们能反抗大数据治理吗?

知乎事件的起因，来自一张网传的系统后台图片，上面清楚显示了一名员工访问求职网站次数、投递简历次数，以及含关键词的聊天记录数量。

很快，许多网友和媒体都找到了相关的网络分析系统“行为感知系统BA”，以及研发这一系统的公司深信服，并从公司客服处确认了这套系统可以用于对员工在单位网络内的网站访问记录进行分析，支持做离职倾向分析。

有媒体据天眼查结果发现，深信服在2018就申请了相关技术专利—— 一种离职倾向分析方法、装置、设备及存储介质。

目前，记者在深信服官网已经无法找到“行为感知系统BA”介绍和案例，但存在“全网行为管理AC”服务，主要是感知终端违规接入、上网违规行为、敏感数据泄密等内部风险。

在“解决方案”一栏中包括了上网行为管理，涉及全面识别与管控网络中与工作无关的应用，提高工作效率，并无离职分析相关内容。

事件发生后，网友直指企业商业道德问题，再次引发了对网络数据挖掘分析突破隐私保护底线的担忧。

在我国教育信息化建设政策的支持下，智慧校园建设、线上教育平台建设以及相关科学研究和软件开发，都为教育管理大数据的应用提供了支持和帮助。但由于我国学校规模较大和学生数量较多，导致教育管理数据类型与数量快速增长。数据显示，教育管理数据中的结构化数据约占数据总量的29.45%，非结构化数据约占62.39%。因此，充分挖掘和利用非结构化大数据，能够切实提升教育管理的精准性和有效性。但在应用教育管理大数据中，却面临着诸多挑战。

数据共享难度较大

在5G网络、人工智能、云计算、大数据、“物联网+”等信息技术的应用中，教育管理方法、模式以及体系获得了革新与强化，提升了管理数据在日常教育管理工作中的地位和价值。而各教育机构、学校也逐渐加强了校际的交流与合作，注重教育管理数据的共享与流通，但由于教育管理大数据类型多样、数量庞大，难以实现有效的兼容与共享。比如，在软件建设与硬件建设过程中，不同城市、区域以及校际存在明显差异，导致数据在传递、共享过程中出现诸多问题。

花树洋和程继明在教育大数据应用中指出，数据共享是现代教育管理工作者综合分析学生数据、教师数据、综合数据的根基，能够提升数据挖掘的实效性和针对性，使不同地区的教育机构联系起来，形成协同发展的健康态势。但数据共享存在难度大的问题，弱化了教育管理大数据的价值，使其功能发挥和作用彰显局限于特定的地区或城市,严重制约了教育管理的未来发展。

数据服务，面向数据管理和使用人员，提供数据服务查询和申请的门户页面，具备数据查询和数据申请使用等功能，以可视化视图直观展示数据资产概况、数据使用情况等指标，让数据管理人员了解企业数据服务状态情况。

数据服务模块包括资源目录管理、开放资源管理等功能，通过统一的数据共享门户，提供数据申请、数据工单审批、数据下发能力，同时调用数据安全模块的功能，对数据的下发提供加密能力。

数据服务模块提供API管理能力，实现对数据API和能力API的统一配置和管理，支持通过向导式模版配置或自定义SQL模式进行API的新增，支持API接口的流量控制、在线调试，支持API黑白名单设置等功能。