1、个人数据银行一种基于银行架构的个人大数据资产管理与增值服务的新模式 郭兵 李强 段旭良 申云成 董祥千 张洪 沈艳 张泽良 罗键 四川大学计算机学院 成都信息工程大学控制工程学院 成都数银科技有限公司 西南财经大学工商管理学院 摘 要： 随着移动互联网的不断深入发展, 个人大数据呈现指数级增长, 却面临着产权模糊、管理散乱和流通困难等问题, 严重影响个人大数据市场的有序发展.文中基于银行个人货币资产管理的模式及架构, 以保护个人数据产权、知情权、隐私权和收益权为核心, 提出了一种个人大数据资产管理与增值服务系统个人数据银行, 包括数据确权、汇聚、管理、交易和增值服务等功能, 以个人为主体对象组
2、织数据, 有效连接人与数据, 使得个人数据可授权访问且有序流通.文中对个人大数据资产管理与增值服务平台面临的问题进行了讨论, 明确了个人数据银行定义, 探讨了个人数据银行平台的组成架构和关键技术, 并研发了一种个人数据银行平台数汇宝, 从理论和实践两个方面分析了个人数据银行建设的可行性, 为个人数据资产化管理奠定了基础.关键词： 个人大数据; 个人数据管理; 个人信息管理; 个人数据资产管理; 个人数据银行; 作者简介：郭兵, 男, 1970 年生, 博士, 教授, 博士生导师, 中国计算机学会 (CCF) 高级会员, 主要研究领域为绿色计算、个人大数据.E-mail:.作者简介：李强, 男,
3、 1963 年生, 博士, 副教授, 主要研究方向为移动云计算、个人大数据.作者简介：段旭良, 男, 1982 年生, 博士研究生, 讲师, 主要研究方向为个人大数据、大数据清洗和数据挖掘.作者简介：申云成, 男, 1979 年生, 博士研究生, 讲师, 主要研究方向为个人大数据、大数据定价.作者简介：董祥千, 男, 1975 年生, 博士研究生, 讲师, 主要研究方向为个人大数据、信息安全和个人隐私保护.作者简介：张洪, 男, 1980 年生, 博士研究生, 讲师, 中国计算机学会 (CCF) 会员, 主要研究方向为移动互联网数据溯源、个人大数据.作者简介：沈艳, 女, 1973 年生, 博
4、士, 教授, 主要研究领域为智能终端、智能仪器.E-mail:.作者简介：张泽良, 男, 1967 年生, 高级工程师, 主要研究方向为软件构架、个人大数据.作者简介：罗键, 男, 1969 年生, 博士, 副教授, 主要研究方向为企业管理、人力资源管理.收稿日期：2016-03-08基金：国家自然科学基金 (61332001, 61272104, 61472050) Personal Data Bank:A New Mode of Personal Big Data Asset Management and Value-Added Services Based on Bank Archite
5、ctureGUO Bing LI Qiang DUAN Xu-Liang SHEN Yun-Cheng DONG Xiang-Qian ZHANG Hong SHEN Yan ZHANG Ze-Liang LUO Jian College of Computer Science, Sichuan University; Control Engineering College, Chengdu University of Information Technology; Chengdu Databank Technologies Co., Ltd.; School of Business Admi
6、nistration, Southwestern University of Finance and Economics; Abstract： With the further development of mobile Internet, personal big data as a valuable asset is growing exponentially.But the vague of ownership, chaos of management and difficulty of circulation severely affect the regular developmen
7、t of personal big data market.Personal data bank is a new mode of personal big data asset management and value-added service based on the monetary asset management architecture of current banks, and its core principle is to protect theownership, right to know, privacy and usufruct of personal data.P
8、ersonal data bank organizes all data centered with individuals, and provides some key functions of ownership verification, aggregation, management, trading and value-added services for personal big data, which can effectively guarantee all data access authorized and all data circulation orderly.This
9、 article mainly discusses the system architecture and key technologies of personal data bank, introduces an implement of personal data bank platform “ShuHuiBao”, analyzes the feasibility of personal data bank from the perspective of theoretical and practical aspects, and lays a strong foundation for
10、 future development of personal data capitalization.Keyword： personal big data; personal data management; personal information management; personal data asset management; personal data bank; Received： 2016-03-081 引言从 2011 年提出大数据概念以来, 大数据几乎应用到人们生活、工作的各个方面, 无论是对社会、公司还是个人来说, 都是一次世界观的改变, 而且数据和土地、劳动力、资金一
11、样成为国家的重要经济资源, 作为一种商业资本和重要的经济投入, 于信息社会就如燃料之于工业革命, 可以创造出新的经济效益, 激发新产品和新型服务, 影响着国家和社会经济的安全、稳定与发展.大数据产业本身具有巨大的商业价值和社会价值, 国际数据公司 (IDC) 将大数据作为 4 个支柱研究领域之一, 预计到 2018 年大数据技术和服务市场总额将达 415 亿美元, 大数据将成为全球下一个促发创新、角力竞争和提高生产力的前沿领域1.个人数据是移动互联网时代呈指数级增长的资产, 我们每个人每天都会产生大量工作和生活数据, 一个人一生产生的数据量上限可达到 PB 级, 且类型繁多.目前, 国内外学术
12、界和工业界许多研究关注的大数据主要是企/事业大数据、行业大数据、政府大数据, 甚至是城市大数据和国家大数据, 而与个人紧密相关、广泛存在而又经常使用的、以个人为数据对象主体的数据个人大数据, 往往被忽视, 缺乏相应的研究成果、处理平台和分析工具2.1998 年英国颁布数据保护法, 比较全面的界定了个人数据的内涵和外延, 认为个人数据指“一个活着的自然人的数据集合, 通过这些数据, 或者这些数据和使用者占有的其他信息的组合可以辨识该人”, 另外, 有关该人观点的表述及涉及到该人时数据使用者或其他人的意图也属于个人数据范畴, 去掉个人识别信息后个人数据将失去原有价值.个人数据是个人与周围环境交互过
13、程中产生的数据, 是个人互联网足迹、个人电子历史 (e-history) 和个人习惯的表达, 具有高分散、高多样、高相关、高隐私等特征, 同时个人数据具有典型的大数据 4V (Volume, Variety, Velocity, Veracity) 特征, 对个人、社会都具有很重要的价值3.因此, 个人大数据是个人生活和工作中产生的、个人可以拥有或控制的数据, 主要指个人生活活动中产生的原始数据, 其数据来源复杂, 数据形式多样, 包括个人基础信息以及个人收支、个人财产、个人朋友圈、个人健康、个人教育、个人日志、个人文档、个人观点、个人感知数据等信息, 是一类重要的大数据.2011 年, 世界
14、经济论坛 (World Economic Forum) 启动一项名为“重新思考个人数据 (Rethinking Personal Data) ”的项目, 旨在汇集个人、公司、公共部门、隐私保护机构、学术机构等一批利益相关者, 探索如何形成一个平衡、互相协作、自律的基于个人数据的生态系统, 并发布个人数据一种新资产的崛起报告, 将个人数据作为“最新的经济资源”, 列为“新的资产类别”4.从数据使用和价值角度看, 尽管单个人的数据价值量相对有限, 但大量个人的数据累加, 量变就会引起质变, 个人大数据的分析和使用将对许多行业的商业模式带来革命性的影响.国际互联网行业巨头 Google、FaceBo
15、ok、Twitter 以及国内三家巨头企业 BAT (百度、阿里和腾讯) 的重要业务都是“To C (Consumer 消费者个人) ”模式, 以个人数据为核心开展相应的搜索、电子商务或社交网络服务.2014 年 10 月, 硅谷精神教父、科技商业预言家凯文凯利在斯坦福大学演讲, 预言未来 20 年科技潮流, 明确指出“个人数据才是大未来”.当前, 个人大数据管理中存在的主要问题包括:(1) 数据产权模糊.目前行业潜规则是“谁采集, 谁拥有”, 出售和利用个人数据获利, 侵犯用户数据产权、知情权、隐私权和收益权的现象时有发生.对个人大数据的采集、处理和使用笼罩在企业商业秘密之下5, 由于数据产
16、权模糊带来用户权益保护困难, 这是许多现有大数据应用中的一个重要缺陷.(2) 数据管理散乱.众多线上/线下企业通过各种业务平台采集和管理个人数据, 如电商平台对用户商品交易和支付信息的采集, 银行、第三方支付平台等对用户金融交易信息的采集, 社交通信软件、搜索引擎、安全杀毒、浏览器、输入法等对用户信息资料、个人习惯、操作信息的采集, 导致个人数据分散其中, 带来个人数据的存储碎片化和管理复杂化, 形成个人信息孤岛, 甚至一些业务平台成为“数据黑盒”, 用户的个人隐私和收益更难以保障.(3) 数据开放、流通困难.对企业和政府部门而言, 由于个人数据采集和管理的散乱现状, 严重影响个人数据的流通、
17、分享使用和依法监管, 汇聚线上/线下等多维度的个人数据非常困难, 导致个人征信、互联网金融服务、产品精准营销等新的增值服务难以实现, 个人数据的经济价值和社会价值也难以发挥.当前的大数据价值实现, 基本是因循旧的数据价值增值模式, 实现大数据价值的充分发挥, 需要的不仅仅是更好的算法、更快的计算速度, 还需要有创新的数据使用和流通模式6.目前, 中国经济进入“新常态”, 大数据作为经济增长的新动力, 迫切需要探索一种新的个人大数据采集、管理和使用模式, 规范个人数据的增值服务和交易行为, 保护用户的隐私和数据安全, 保障用户数据的合法权益, 不断推动个人大数据领域相关技术和应用的发展.本文以个
18、人大数据资产管理与增值服务平台研究和设计为主线, 描述了个人大数据的发展与现状、个人数据银行定义、系统构架、关键技术和系统实现, 其中涉及到计算机科学和管理学交叉融合的一些研究成果.2 个人大数据的发展与现状2.1 产业界的发展与现状在个人大数据产业链中, 从数据采集、存储、管理、分析、交易到应用服务, 较困难的地方是个人数据的收集、管理和流通环节, 总体呈现数据产权模糊、数据管理散乱和数据开放、流通困难等现状.国内外互联网服务公司大都已经意识到个人数据处理和应用带来的潜在价值, 多着眼于个人信息管理 (Personal Information Management, PIM) 的某一个具体方
19、面, 如个人邮件、理财信息和笔记等.在发达国家, 个人管理信息化程度非常高, 家庭和个人已经实现了手机、PC、服务器的个人数据同步处理, 我国目前大多只局限于手机、PC、服务器的单点应用, 数据记录、跟踪和管理功能单一化, 数据集成度低, 一体化个人管理信息平台很难实现.为了管理个人数据, 用户不得不使用多种硬件设备和不同功能的 APP 应用平台, 操作复杂且管理多组密码, 不仅增加使用成本, 也大大降低了用户管理和使用个人信息的效率.有关个人数据存储与管理的一些典型项目包括:(1) 美国国会图书馆发起“国家数字信息基础结构保存项目 (National Digital Information
20、Infrastructure and Preservation Program) ”, 其中个人数字存档计划 (Personal Digital Archiving Campaign) 是重要的组成部分.个人数字存档注重收集、整理、组织、保存、检索和利用归属于个人的原生或再生电子文件, 是近年来国外的研究热点;英国大英图书馆通过“数字生活探索工程 (The Digital Lives Research Project) ”, 研究个人数据存档、收藏的缺陷.(2) 中国的人事档案涉到组织部门、人事部门、劳动部门、教育部门和综合档案部门等多个组织, 多头管理下的利益冲突不可避免.现行人事档案缺乏正
21、常合理的交流利用渠道, 与就业、医保、社保等社会管理职能逐步脱离关系, 具有的“政治管理性档案”特点也已经与时代脱节, 解除一定的保密性, 档案的信用化是人事制度改革的大趋势, 可和个人信用库共享、共建, 将知情权、监督权交还公众.未来的发展趋势是“单位人”开始向“社会人”转变, 建立公民档案中心, 让档案管理回归社会, 并建立个人电子档案库.关于个人数据管理与交易的一些典型服务平台包括:(1) 许多行业性的业务运营与服务公司, 往往涉及对某类个人数据的采集、分析与应用, 如中国移动采集的个人通信消费数据、中国电力采集的个人用电消费数据和淘宝平台采集的个人电商消费数据等, 2010 年 3 月
22、 30 日, 阿里巴巴开放淘宝平台所有的个人电商交易数据, 将该计划命名为“数据魔方”.(2) 2013 年 1 月 30 日, 日本富士通公司建立数据交易市场 Data plaza, 目前在 Data plaza 市场上买卖的数据包括购物网站上的购物记录、出租车传感器获得的交通堵塞记录、智能手机的位置信息、社交网站 (SNS) 帖子等;美国DataCoup 和 Personal 公司, 对个人银行交易、社交等数据进行价值评估, 按固定周期与用户分享数据交易的收益.(3) 2014 年 2 月, 国内组建首个面向数据交易产业组织中关村大数据交易产业联盟, 通过开放的 API 进行数据的录入、检
23、索和调用, 以期为政府机关、科研单位、企业组织和个人提供数据交易和使用场所, 2014 年 6 月, 中关村大数据交易产业联盟发布了我国首个大数据交易行业规范中关村数海大数据交易平台规则;2011 年成立的数据堂 (北京) 科技股份有限公司, 提供个人、企业和行业等各类数据的交易平台.(4) 华为网盘 (数据银行) 、百度文库平台提供文档等非结构化数据的存储和托管服务.实际上, 智能手机等终端上的许多 APP 软件, 本质上都是个人数据的采集与管理软件, 如挖财理财软件、个人健身健康数据采集平台 iHealth 等.总体来看, 当前个人数据的采集和管理主要由服务企业依托业务平台, 在未明确用户
24、个人数据产权等权益的情况下采集的, 普遍存在数据“谁采集、谁拥有”的潜规则, 并进一步依靠采集的个人数据, 通过提供增值服务扩展企业的盈利途径.2.2 学术界的发展与现状在个人大数据研究中, 个人大数据作为一种资源和资产, 如何对个人数据进行有效的管理和挖掘其潜在价值是个人大数据领域一直研究的课题.迅猛增长的数据量使管理个人信息的负担日益加重.IDC 2012 年在美国调查发现, 从事信息相关工作的人员每个月大约花费 20 小时在 PIM 上.随着移动互联网、智能设备、穿戴设备、大数据等技术的发展, 大多数个人信息被保存于各类电子设备中, 个人信息管理支持更好的对工作和生活信息的存储、组织和检
25、索, 以达到信息重用目的.当前, 用户信息空间 (Personal Space of Information, PSI) 主要研究如何将产生的个人数据及时采集、保存、分析、按需快速检索等, 可视为 PIM 的理想方式.目前公认 PIM 思想的最早提出者是美国科学家 Vannevar Bush, 他在 1945 年发表As we may think一文, 构想一种机器 Memex 能够帮助人们记忆和管理个人信息.2001 年, 美国微软公司旧金山研究院的首席计算机科学家 Gordon Bell决定尝试启动 MyLifeBits 项目, 制造世界上第一台 Memex, 通过照相机和录音设备实现在一
26、台机器中储存一个人一生中所有的信息, 包括全文检索、文字及影音说明和超文本链接, 该项目持续七年, 可以精确到每一分钟, 再现 Bell 过去七年中的每一天.从根本上来说, PIM 是一系列操作行为的集合, 在信息的生成、保存、利用和用户需求之间建立映射关系, 主要功能包括多样化个人信息的统一存储管理;PSI 中共性的处理服务, 如标签服务;建立在 PSI 之上的涉及个人信息管理的其它功能, 如文件、日程管理等.文献介绍个人信息管理的发展历程、相关定义及其概念框架, 分析当前个人信息管理过程中所存在的主要问题, 探讨优化个人信息管理的若干对策;文献介绍个人信息管理系统的协议基础SyncML 协
27、议, 个人信息管理系统的设计和实现, 并设计新的安全模型, 使得协议更加安全可靠;文献提出基于 WSRF 的个人信息空间管理系统的分层体系结构, 探讨本地及网络数据资源统一封装技术, 并基于封装数据为用户提供个人信息管理服务;文献提出一种基于云计算的个人信息管理系统设计方法, 利用云的特点和优势, 结合数据库同步和网络信息的抓取, 充分利用网络资源, 解决信息的封闭性问题, 增进信息的流通.从内容上来看, PIM 倾向于对人们直观上认为有意义的“信息”进行管理, 目的是采用各种新技术、新方法通过对个人数据更好的组织、存储实现高效的查找与利用, 并没有对用户数据进行分析加工, 没有产生新的信息.
28、随着数据处理效率的不断提升和存储成本的降低, 更多类型的数据纳入到个人信息管理范畴, 原来直观上认为价值不大的一些数据通过分析挖掘也可反映出用户的习惯或其它特征, 得到越来越多的重视和应用, 个人数据管理概念和方法逐步发展起来.个人信息管理和个人数据管理并没有明确的界限, 一般认为, 个人数据管理是个人信息管理的进一步发展和拓展, 本质上是管理大规模、异构、分布式复杂数据的理论与技术在个人数据管理领域的应用, 涉及数据存储、索引、查询、分析、挖掘、安全与隐私保护等诸多问题, 目的是建立用户的个人图谱, 提高用户对个人数据的管理和利用效率.个人数据管理的目标是针对个人数据, 在 Internet
29、 环境下构建一个分布式、集成化的个人数据空间, 是一个包含主体、信息、工具的人机交互系统, 在保护个人隐私的前提下, 实现个人信息的分类、组织、存储、索引、检索、共享和使用, 提高个人工作和生活的质量与效率.麻省理工学院媒体实验室 Sandy Pentland 教授 2010 年提出人类动力学 (Human Dynamics) , 通过收集和分析海量个人数据, 揭示人性, 甚至预测人们的行为, 称为现实挖掘 (Reality Mining) 11-12.同时, 他鼓励建立个人数据商店 (Personal Data Store) 机制, 鼓励人们贡献和分享数据, 使自己、他人甚至整个社会从中受益
30、.数据空间 (Data space) 是与主体相关的数据及其关系的集合, 是管理个人数据的一个新理念.数据空间中数据的主体特征将个人数据管理和传统企业数据管理区分开来, 主体相关性和可控性是数据项的基本属性, 所有数据对于主体来说都是可控的.一般意义上的数据空间是指主体数据空间, 相对应的还有公共数据空间.主体数据空间是公共数据空间的子集, 在主体需求的变化过程中, 数据项也随之从公共数据空间转入到主体数据空间中.文献从技术方面对个人数据管理与企业数据管理进行比较, 提出以主体为中心的个人数据管理系统框架, 在数据模型、数据存储、数据查询检索、安全隐私保护、评价技术、系统实现等方面, 分析已有
31、研究工作, 提出基于图的个人数据空间模型、自适应的个人数据集成方法、多级的数据存储策略和基于用户记忆规律的数据查询处理策略;文献在 PIM 及数据空间的基础之上, 采用 Web 领域广泛应用的标签 (Tag) 技术组织个人数据, 并采用了 P2P (Peer-toPeer) 的方式使个人数据得以有效发布及共享.2005 年, Dong 等人发表了一系列文章介绍数据管理最新研究成果, 文献从数据管理视角研究个人信息管理与信息集成, 提出构建 PIM 关键是为用户提供个人信息的逻辑视图, 表现出数据及其关联的直观的语义特征;文献介绍了个人数据管理与集成平台 SEMEX 构架及功能结构, SEMEX
32、 通过在各类型数据中抽取有意义的对象和关联实现个人信息的单一逻辑视图.个人数据从单纯的管理, 逐渐发展到分析、挖掘和利用.文献指出, 大数据时代, 数据不再是简单的处理对象, 而是一种重要的基础资源, 更好的管理和利用大数据是当前热点研究问题.大数据之“大”, 在数据存储、管理及分析应用上带来极大的挑战, 数据管理理念、管理方式上正在酝酿发生着变革;文献提出一种“以用户为中心”模型, 个人数据被假定为数字世界的“能量”或“新货币”, 旨在通过使个人能控制与自己有关数据的收集、管理、共享和使用, 特别值得关注的是, 文中分析了一种新的个人数据生态系统, 围绕“个人数据银行” (Bank of I
33、ndividualsData, BID) 进行搭建.随着个人数据管理范围越来越广、数据量越来越大和组织管理手段多样化, 人们对数据管理的关注点也从简单的数据存储、检索, 逐步发展到数据的使用、交流和共享.在个人数据使用中, 个人隐私保护往往是第一位的.个人隐私一般是指对个人敏感且不愿公开的信息, 通常有信息隐私、通信隐私、空间隐私以及身体隐私等几类.对于隐私的定义主要有两类观点:一是基于价值, 将隐私视为一种人权和商品;二是基于同源, 认为隐私是个人的思想、认识、感知和状态.隐私会随着生活经验而改变, 也依赖于特定场景, 是动态的、多维的, 很难给出通用概念.Web2.0 技术将个人有效转变为
34、数据的生产者, 通过博客、微博、社交网络等新兴服务和各类移动平台产生了类型繁多、体量巨大的个人大数据, 数据关联分析与应用带来的隐私问题不容忽视.文献19从数据层、应用层、表示层阐述个人隐私保护相关技术, 并从法律法规和行业规范层面探讨个人隐私的保护问题;文献指出, 信息化和网络化的高速发展使得大数据成为当前学术界和工业界的研究热点, 在提高经济和社会效益的同时, 也为个人和团体的隐私保护以及数据安全带来极大风险与挑战.当前, 隐私成为个人大数据应用领域亟待突破的重要问题, 该文描述个人大数据的分类、隐私特征与隐私类别, 分析大数据管理中存在的隐私风险和隐私管理关键技术, 提出大数据隐私主动式
35、管理建议框架以及该框架下隐私管理技术的主要研究内容, 并指出相应的技术挑战.在具体司法实践中, 各国对个人隐私的范围有明确的界定, 如中国征信业管理条例规定中, 禁止征信机构采集个人的收入、存款、商业保险、有价证券、纳税数额、不动产、宗教信仰、血型、指纹、基因、疾病以及病史信息.但是, 个人同意的除外, 以及依照法律、行政法规规定公开的不良信息除外.在个人隐私保护和个人数据共享使用方面, 世界各国都主张采取二者均衡的基本政策, 即在一定个人隐私保护基础上, 用户授权数据的正常开放、分享和使用, 但不允许数据乱用、滥用.综上, 当前个人大数据的研究侧重在个人数据的管理、使用与隐私保护方面, 而个
36、人数据的资产化管理方法、价值评估、共享流通等理论和技术方面尚缺少相应研究成果.3 个人数据银行定义3.1 个人数据银行的定义及目标文学作品、专利、软件、硬件 IP 核、电路版图等人类高智力成果都已实现资产化, 包括所有权清晰、货币可计量价值和给所有者带来经济利益, 并可以用于企业入股和清偿债务等.个人数据与专利等高智力成果相比, 二者都和个人相关, 个人大数据价值密度低、分布范围广、数量大, 并与个人隐私关联度高, 是人类生产、生活等活动的伴生物, 部分非有意识创造, 是一种个人的低智力成果.从 IT 到 DT (Data Technology) 时代, 谈论最多的资产是数据, 数据产权是数据
37、经济的基石, 数据经济从宏观上说是以数据为核心生产要素的产业模式和经济形态, 在微观上则是数据驱动的企业业务流程, 数据产权模糊将直接导致数据市场无序及数据产业模式的畸形发展.中国工程院院士邬贺铨曾指出, 目前我国一些部门和机构拥有大量数据, 但宁愿自己不用也不愿提供给有关部门和机构间分享, 导致信息不完整或重复投资.究其原因, 主要是数据产权模糊, 用户权益不能得到有效保证, 不愿将数据将进行开放共享.个人大数据作为一种资产, 无法回避使用和流通中所涉及的所有权、交易规则和定价问题, 这些问题国内外都还没有一个合理的解决方案.其中所有权问题涉及到技术、商业伦理、法律等诸多方面的问题, 关系到
38、个人、服务企业和政府等关联方权益与责任的平衡, 借用著作权法等法规, 一般认为个人数据产权归属个人更为合适.由于个人数据资产与货币资产本质上具有共同点, 个人数据是个人财产的一部分, 就像在银行里的存款一样, 因此, 简而言之, 个人数据资产能够采用银行模式进行管理和运营, 既可以实现个人数据的集中有效管理, 又可以实现个人数据的增值和有序流通, 给个人带来一定收益, 即个人数据银行.个人数据银行是基于银行个人货币资产的管理与运营模式, 以保护用户个人数据的所有权、知情权、隐私权和收益权为核心, 建立个人大数据资产的管理与运营综合服务系统, 包括数据确权、汇聚、管理、交易与增值服务等功能.将银行发展过程与个人数据银行发展过程对比如表 1 所指示, 可进一步明确个人数据银行的定位.表 1 银行与个人数据银行发展过程的比较 下载原表 综上, 与现有的数据集市、数据交易所等模式相比, 个人数据银行是尝试解决个人数据流通问题的一种新模式, 具有更多的优势和可行性, 实现的目标包括:(1) 在个人数据产权和隐私保护的前提下, 所有权和使用权可分离, 个人让渡数据的使用权, 即产权“换”使用权, 为个人数据有序的社会化流通提供重要基础.(2) 实现个人数据的产权化、资产化、商品化、集中化、服务化、专业化和收益化, 使得个人数据量化有用、授权访问且可有序流通, 降低个人数据的交易
