抗抵赖性区块链gdpr

1. 企业应用区块链面临的问题是什么

1.你到底想完成什么?

仔细看看你的要求，问问自己是否真的需要区块链。您是否需要为区块链提供的协议提供额外的保证，还是仅仅需要一个分布式数据库?

2.你有多信任你的合作伙伴?

不受信任的商业伙伴会严重影响区块链项目。而且，他们还可能影响区块链的工作证明或风险证明。

3.你需要怎样公开或开放?

谁需要参与你的区块链?公共区块链与比特币或Ethereum之间有一个连续体，最小的、最小心控制的区块链。我可以想象一些特殊用途的公共区块链，例如电力微网。我可以想象，金融服务中的区块链只服务于一小部分合伙人，本质上是私有的。一个只服务于一个组织的区块链，它可能看起来像区块链，但它没有任何价值。

4.您的数据集成问题是什么?

企业区块链面临的最大问题可能不是协议，而是集成了区块链参与者使用的所有遗留数据格式和数据结构。卫生保健区块链就是一个很好的例子。有数百种医疗记录格式在使用，任何医疗区块链都必须做一些额外工作来处理这些格式。任何跨越企业边界的区块链(甚至是企业边界内的区块链)都需要处理数据集成问题，解决这些问题可能比构建区块链本身更加困难。

5.如果你需要“矿工”，他们会是谁，你将如何补偿他们?

在大多数当前的区块链中，包括比特币和以太币，“矿工”都在验证区块链的一致性和添加块。他们不会免费做这项工作。数字货币ICO非常流行，而且很容易用加密货币支付矿工(毕竟，这就是比特币和以太币的做法)，但很难想象企业区块链项目也像这样做。

6.你的性能要求是什么?你将如何满足他们?

比特币和Ethereum区块链目前每秒处理大约12个事务。对于许多企业应用程序来说，这个速度太慢了，差了几个数量级。你需要考虑你需要什么样的性能，以及你将如何实现。有许多可能的解决方案，包括比特币 Lightning Network ，更换矿工执行的计算密集型 “proof of work”(工作证明)，还有被许可的区块链，比如 Hyperledger’s Fabric。

7.有没有法律上的问题?

最近，我看到几个人问区块链应用程序是否可以遵守GDPR(一般数据保护条例)和其他规定。这无疑是一个未知的领域。我认为答案是区块链不能遵守;答案将取决于您在区块链中存储的数据、数据的使用方式以及区块链的私有或公开程度。

2. 区块链技术中供应链的挑战是什么

区块链技术在金融领域是最为人所知的：它的起源与那些依靠区块链透明度和无与伦比的安全性来加速其成功的加密货币融为一体。本质上，通过一个分散的分布式数字分类账，区块链可以记录整个计算机系统中任何有价值的交易，这样，在没有整个计算机系统的共识下，任何记录都不可能被悄无声息地更改。
在金融领域，区块链被探索并积极用于进行金融交易甚至管理合同。对于供应链而言，其好处则不仅限于纯粹保存准确的记录：区块链从根本上减少了过多花在文书工作和授权上的时间。目前，大部分产品或材料交期延误都是因为这两点。但在区块链上，不需要花费时间来验证以前的记录，只需要一个数字签名，就能够确保数字纸质记录的准确性和真实性。
验证真实性
以来钻石贸易为例，目前，消费者必须依靠证书来验证宝石的真实性。一张纸可以很容易地改变，当许多钻石所有者带着出售意图进行估价时，会发现他们完美无瑕的钻石的价值只比玻璃或更小的钻石多一点。
运用区块链，钻石可以在刚从菜市场开采出来时，就作为原石进行独一无二的条形码编码，在保持其信息的完整性，所做的更改以及经手记录的同时，在整个供应链中流通。在整个供应链中，真实性能够被验证，并且没有未经授权的更改，因此最终购买者能够追踪钻石的起源（事实上，适用于制造最终产品的任何其他材料）及其整个流通过程。
同样，通过区块链，可以追溯到二手车的起源，服务和所有权历史，从而减少服务欺诈（例如重新校准里程表的地方）以及流通中被盗车辆的数量，并且也希望这些行业彻底被终止。
透明度和安全性
安全性和透明度不是通常齐头并进的术语，但在区块链上，它们确实如此。如上所述，区块链的安全性不允许任何形式的未经授权的更改，并确保数据真实性。通过存储相同且需要在其网络上集体批准的“块”信息，区块链不能由任何单个实体控制，也不会出现单点故障，这使其成为迄今为止最安全的平台。
区块链能够提供透明度，然而，其编程方式，仅允许被授权的实体访问与其特定兴趣相关的信息。例如，购买者可能能够查看交易历史，但将被拒绝访问敏感或个人信息，例如地址。
从合规角度来看，这有助于确保所有各方遵守法律，例如欧盟的通用数据保护法规（GDPR）和南非的个人信息保护法（PoPI），同时仍然能够共享或访问与他们自己的供应链部分相关的信息。
区块链技术有许多应用实例，供应链是其中之一。然而，由于供应链中涉及的各方复杂程度和数量，区块链被认为是解决迄今为止所有挑战的完美解决方案，其中包括安全性，延迟及真实性。

3. 马耳他数字货币牌照怎么申请

您好，很高兴回答这个问题
马耳他，被称为区块链和数字货币的天堂，对数字货币及交易所的政策也在日益完善。2018年4月，马耳他内阁通过了《虚拟金融资产法案》（Virtual Financial Assets Bill，简称VFA法案）和《马耳他数字创新管理局法案》（Malta Digital Innovation Authority Bill，简称MDIA法案）。
VFA法案授予马耳他金融服务局（MaltaFinancial Service Authority，简称MFSA）监管交易所必要的权力，如发布指令、采纳规则、向交易所索取信息、终止ICO进行等。而MDIA法案则设立了“马耳他数字创新管理局”（Malta Digital Innovation Authority，简称MDIA），该局将负责有关的牌照和注册等问题。
此外，马耳他联合协调委员会（Joint Co-ordination Board，简称JCB）将会在MDIA与传统部门职务出现重合时，负责进行协调工作。同时，马耳他作为欧盟的一员，在其境内设立交易所可能还需要满足欧盟反洗钱指令等有关规定。
申请马耳他数字货币牌照需要哪些条件：
首先必须是一个区块链企业公司由区块链从业人员组成，需要注册马耳他公司，提交公司名称注册人信息。
1、先注册持牌公司后申请牌照；
2、提供马耳他公司名称；
3、董事信息；
4、注册地址（马耳他当地地址）；
5、申请增值税号；
6、当地秘书；
加密币的匿名性对于各个国家的监管是一种挑战，而马耳他对加密币和投资者一直比较友好，在马耳他公司注册完成后，即可开始马耳他申请牌照工作。

4. 2020哪些数字货币最有潜力

1、Enjin（ENJ）

在不久的将来，游戏行业是最有可能首先大规模采用区块链的产业。Enjin Coin是由Enjin创建的虚拟商品的加密货币。 Enjin是“最大的在线游戏社区平台”，拥有超过250,000个游戏社区和1,870万注册游戏玩家。

2、Cardano（ADA ）

Cardano相对于Ethereum、EOS、Tron，是第三代去中心化app（DApp）和智能合约平台。Cardano的设计哲学有以下几点：

可扩展性（Scalability）：随着用户增长，处理交易的速度不受影响甚至更快，像p2p协议正是如此。

互通性（Interoperability）：未来将会有无数多设备之间相互连接，而不是像现在只能通过路由器进行连接转发，各种设备可以通过标准的：通用协议直接进行通信。

可持续性（Sustainability）：如同bitcoin，Cardano项目不会受到某个公司或组织的控制和影响，也正如此才是一个安全的去中心化的，可以进行可持续开发的平台。

3、Nash Exchange（NEX）

随着STO（Security Token Offerings）的流行，Nash也在其中扮演重要角色。Nash是一种注册安全的Token（Security Token），过去一段时间，Nash参与和领导了多起项目的开发。

Nash Exchange是一个去中心化的交易所，如果持有NEX token，可以在此计算可以得到的股息分红。

4、Basic Attention Token （BAT）

BAT主要解决广告投放的问题：

用户信息被滥用：大公司如google、facebook跟踪和利用用户信息和行为，在用户不知情的情况进行售卖。

广告投放效果受到抑制：中间商赚取绝大多数比列的费用、投放的广告大量被用户利用软件进行屏蔽以及广告投放造假。

在过去的6个月到12个月当中，使用brave浏览器（注：brave浏览器支持BAT token）发布者迅速增长，几乎没有哪个区块链生态有如此快。

5、chainlink（LINK）

chainlink主要解决每个区块链都存在的、智能合约无法获取外部数据的问题。为了将外部数据引入区块链，智能合约提出Oracles的概念。

包括google在内的公司在支持chainlink的开发，以下是一份Chainlink合作伙伴名单。

Chainlink的一个主要问题类似于以太坊，开发团队保留了6.5亿个LINK token，而目前只有3.5亿token在流通。

6、以太坊 Ethereum（ETH）

Ethereum 长期盘踞Top 100 Cryptocurrencies第二名的位置，它的生态已经如此之大，以至于我们现在已经不能称它为山寨币（altcoin）。说实话，个人长期不太看好Ethereum（原因会专门开帖另说），但在短期内还是会蓬勃发展的。

5. 区块链技术中的哈希算法是什么

1.1. 简介

计算机行业从业者对哈希这个词应该非常熟悉，哈希能够实现数据从一个维度向另一个维度的映射，通常使用哈希函数实现这种映射。通常业界使用y = hash(x)的方式进行表示，该哈希函数实现对x进行运算计算出一个哈希值y。
区块链中哈希函数特性：

• 函数参数为string类型；

• 固定大小输出；

• 计算高效；

• collision-free 即冲突概率小：x != y => hash(x) != hash(y)
  
  隐藏原始信息：例如区块链中各个节点之间对交易的验证只需要验证交易的信息熵，而不需要对原始信息进行比对，节点间不需要传输交易的原始数据只传输交易的哈希即可，常见算法有SHA系列和MD5等算法
  

1.2. 哈希的用法

哈希在区块链中用处广泛，其一我们称之为哈希指针（Hash Pointer）
哈希指针是指该变量的值是通过实际数据计算出来的且指向实际的数据所在位置，即其既可以表示实际数据内容又可以表示实际数据的存储位置。下图为Hash Pointer的示意图

6. 大数据发展的前景怎么样

大数据主要的三大就业方向：
大数据系统研发类人才；

大数据应用开发类人才；

大数据分析类人才。

大数据十大就业职位：
一、ETL研发

随着数据种类的不断增加，企业对数据整合专业人才的需求越来越旺盛。ETL开发者与不同的数据来源和组织打交道，从不同的源头抽取数据，转换并导入数据仓库以满足企业的需要。

ETL研发，主要负责将分散的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。

目前，ETL行业相对成熟，相关岗位的工作生命周期比较长，通常由内部员工和外包合同商之间通力完成。ETL人才在大数据时代炙手可热的原因之一是：在企业大数据应用的早期阶段，Hadoop只是穷人的ETL。

二、Hadoop开发

Hadoop的核心是HDFS和MapRece.HDFS提供了海量数据的存储，MapRece提供了对数据的计算。随着数据集规模不断增大，而传统BI的数据处理成本过高，企业对Hadoop及相关的廉价数据处理技术如Hive、HBase、MapRece、Pig等的需求将持续增长。如今具备Hadoop框架经验的技术人员是最抢手的大数据人才。

三、可视化（前端展现）工具开发

海量数据的分析是个大挑战，而新型数据可视化工具如Spotifre，Qlikview和Tableau可以直观高效地展示数据。

可视化开发就是在可视开发工具提供的图形用户界面上，通过操作界面元素，由可视开发工具自动生成应用软件。还可轻松跨越多个资源和层次连接您的所有数 据，经过时间考验，完全可扩展的，功能丰富全面的可视化组件库为开发人员提供了功能完整并且简单易用的组件集合，以用来构建极其丰富的用户界面。

过去，数据可视化属于商业智能开发者类别，但是随着Hadoop的崛起，数据可视化已经成了一项独立的专业技能和岗位。

四、信息架构开发

大数据重新激发了主数据管理的热潮。充分开发利用企业数据并支持决策需要非常专业的技能。信息架构师必须了解如何定义和存档关键元素，确保以最有效的方式进行数据管理和利用。信息架构师的关键技能包括主数据管理、业务知识和数据建模等。

五、数据仓库研究

数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程提供支持的所有类型数据的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持的目的而创建。为企业提供需要业务智能来指导业务流程改进和监视时间、成本、质量和控制。

数据仓库的专家熟悉Teradata、Neteeza和Exadata等公司的大数据一体机。能够在这些一体机上完成数据集成、管理和性能优化等工作。

六、OLAP开发

随着数据库技术的发展和应用，数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合。联机分析处理（OLAP）系统就负责解决此类海量数据处理的问题。

OLAP在线联机分析开发者，负责将数据从关系型或非关系型数据源中抽取出来建立模型，然后创建数据访问的用户界面，提供高性能的预定义查询功能。

七、数据科学研究

这一职位过去也被称为数据架构研究，数据科学家是一个全新的工种，能够将企业的数据和技术转化为企业的商业价值。随着数据学的进展，越来越多的实际工作 将会直接针对数据进行，这将使人类认识数据，从而认识自然和行为。因此，数据科学家首先应当具备优秀的沟通技能，能够同时将数据分析结果解释给IT部门和业务部门领导。

总的来说，数据科学家是分析师、艺术家的合体，需要具备多种交叉科学和商业技能。

八、数据预测（数据挖掘）分析

营销部门经常使用预测分析预测用户行为或锁定目标用户。预测分析开发者有些场景看上有有些类似数据科学家，即在企业历史数据的基础上通过假设来测试阈值并预测未来的表现。

九、企业数据管理

企业要提高数据质量必须考虑进行数据管理，并需要为此设立数据管家职位，这一职位的人员需要能够利用各种技术工具汇集企业周围的大量数据，并将数据清洗 和规范化，将数据导入数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。担当数据管家的人，需要保证 市场数据的完整性，准确性，唯一性，真实性和不冗余。

十、数据安全研究

数据安全这一职位，主要负责企业内部大型服务器、存储、数据安全管理工作，并对网络、信息安全项目进行规划、设计和实施。数据安全研究员还需要具有较强的管理经验，具备运维管理方面的知识和能力，对企业传统业务有较深刻的理解，才能确保企业数据安全做到一丝不漏。

7. 区块链技术的机密性是如何实现的

因为区块链技术对实现智能合约存在天然的优势。
比特币、瑞泰币、莱特币、以太坊等数字加密货币都使用了区块链技术。
区块链（Blockchain）是比特币的一个重要概念，本质上是一个去中心化的数据库，同时作为比特币的底层技术。区块链是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一次比特币网络交易的信息，用于验证其信息的有效性（防伪）和生成下一个区块。

8. 未来web开发的趋势是什么

现在，Web开发世界在不断变化，趋势也在不断变化。有时，这些趋势的变化速度远远快于它们的使用速度。要保持领先，就必须关注最新的流行趋势、更新、技术和方法。此外，了解趋势并随时了解周围发生的事情对于web开发是非常必要的。

9. 大数据未来的前景怎么样

大数据技术目前正处在落地应用的初期，从大数据自身发展和行业发展的趋势来看，大数据未来的前景还是不错的，具体原因有以下几点：
第一：大数据自身能够创造出更多的价值。大数据相关技术紧紧围绕数据价值化展开，数据价值化将开辟出广大的市场空间，重点在于数据本身将为整个信息化社会赋能。随着大数据的落地应用，大数据的价值将逐渐得到体现。目前在互联网领域，大数据技术已经得到了较为广泛的应用。
第二：大数据推动科技领域的发展。大数据的发展正在推动科技领域的发展进程，大数据的影响不仅仅体现在互联网领域，也体现在金融、教育、医疗等诸多领域。在人工智能研发领域，大数据也起到了重要的作用，尤其在机器学习、计算机视觉和自然语言处理等方面，大数据正在成为智能化社会的基础。
第三：大数据产业链逐渐形成。经过近些年的发展，大数据已经初步形成了一个较为完整的产业链，包括数据采集、整理、传输、存储、分析、呈现和应用，众多企业开始参与到大数据产业链中，并形成了一定的产业规模，相信随着大数据的不断发展，相关产业规模会进一步扩大。
第四：产业互联网将推动大数据落地。当前互联网正在经历从消费互联网向产业互联网过渡，产业互联网将利用大数据、物联网、人工智能等技术来赋能广大的传统产业，可以说产业互联网的发展空间非常大，而大数据则是产业互联网发展的一个重点，大数据能否落地到传统行业，关乎产业互联网的发展进程，所以在产业互联网阶段，大数据将逐渐落地，也必然落地。

10. 大数据未来的发展前景怎么样

随着信息技术和人类生产生活交汇融合，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点。无论是国家、企业还是社会公众，都越来越认识到数据的价值。因此，近年来，各地纷纷成立大数据发展局，企业纷纷推动数据资产治理，大数据辐射的行业也从传统的电信、金融逐渐扩展到工业、医疗、教育等。一时间，仿佛各行各业都在谈大数据，人人都在谈大数据。但也有声音说大数据迎来了“七年之痒”，面对大数据热潮也需要一些“冷思考”。我国大数据究竟发展得如何？未来我国大数据发展还有哪些机遇和挑战？

1、大数据产业进展显著

过去几年，大数据理念已经深入人心，“用数据说话”已经成为所有人的共识，数据也成了堪比石油、黄金、钻石的战略资源。五年来，我国大数据产业政策日渐完善，技术、应用和产业都取得了非常明显的进展。

在政策方面，我国从中央到地方的大数据政策体系已经基本完善，目前已经进入落地实施阶段。自从2014年“大数据”这个词写入政府工作报告以来，我国大数据发展的政策环境掀开了全新的篇章。在顶层设计上，国务院《促进大数据发展行动纲要》对政务数据共享开放、产业发展和安全三方面做了总体部署。《政务信息资源共享管理暂行办法》《大数据产业发展规划（2016-2020）》等文件也都已经出台。十九大报告中提出“推动大数据与实体经济深度融合”，“十三五”规划中提出“实施国家大数据战略”。卫健、农业、环保、检察、税务等部门还出台了领域大数据发展的具体政策。截至2019年初，所有省级行政区都发布了大数据相关的发展规划，十几个省市设立了大数据管理局，8个国家大数据综合试验区、11个国家工程实验室启动建设。可以说，大数据的政策体系已经基本搭建完成，目前已经纷纷进入落地实施甚至评估检查阶段。

在技术方面，我国大数据技术发展属于“全球第一梯队”，但国产核心技术能力严重不足。我国独有的大体量应用场景和多类型实践模式，促进了大数据领域技术创新速度和能力水平，处于国际领先地位。在技术全面性上，我国平台类、管理类、应用类技术均具有大面积落地案例和研究；在应用规模方面，我国已经完成大数据领域的最大集群公开能力测试，达到了万台节点；在效率能力方面，我国大数据产品在国际大数据技术能力竞争平台上也取得了前几名的好成绩；在知识产权方面，2018年我国大数据领域专利公开量约占全球的40%，位居世界第二。但我国大数据技术大部分为基于国外开源产品的二次改造，核心技术能力亟待加强。例如，目前国内主流大数据平台技术中，自研比例不超过10%。

在产业方面，我国大数据产业多年来保持平稳快速增长，但面临提质增效的关键转型。2018年，我国大数据产业延续多年来的增速，继续保持相对高速的增长。根据中国信息通信研究院的测算，2018年我国大数据产业整体规模有望达到5400亿元，同比增长15%。然而，综合国内外环境、新兴技术发展等多种因素，大数据产业的增速出现了下滑。我国的大数据产业也面临着从高速发展向高质量发展的关键转型期。

在应用方面，大数据的行业应用更加广泛，正加速渗透到经济社会的方方面面。随着大数据工具的门槛降低以及企业数据意识的不断提升，越来越多的行业开始尝到大数据带来的“甜头”。无论是从新增企业数量、融资规模还是应用热度来说，与大数据结合紧密的行业正在从传统的电信业、金融业扩展到政务、健康医疗、工业、交通物流、能源行业、教育文化等，行业应用“脱虚向实”趋势明显，与实体经济的融合更加深入。

2、产业的五大困局

虽然我国大数据总体发展形势良好，也面临难得的发展机遇，但仍然存在一些困难和问题。

一是，涉及核心技术的产业发展薄弱，未能有效提升我国核心技术竞争力。核心技术的影响力在大数据产业有着极高的重要性。由于大数据企业在完成产品开发后，可以近乎零成本无限制的复制，因此拥有核心技术的大企业，很容易将技术优势转化为市场优势，即凭借具体的信息产品赢得海量用户获得垄断地位。当前，从大数据技术与产品的供给侧看，我国虽然在局部技术实现了单点突破，但大数据领域系统性、平台级核心技术创新仍不多见。大数据处理工具都是“他山之石”，大部分企业用的都是国外的数据采集、数据处理、数据分析、数据可视化技术，自主核心技术突破还有待时日。尤其是开源产品的技术标准方面，我国的影响力尚亟待提升。

二是，数据孤岛和壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自由流动和共享，如果数据不开放、不共享，数据整合就不能实现，数据价值也会大大降低。无论是政府数据、互联网数据还是其他数据，数据拥有者往往不愿对其进行开放流通。受制于前期信息基础设施建设，目前我国政府数据往往还存在着诸多“数据孤岛”和“数据烟囱”，数据价值难以发挥。

三是，数据安全管理薄弱增加了大数据产业的发展风险。大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使数据安全、个人信息保护乃至大数据平台安全等面临新威胁与新风险。海量多源数据在大数据平台汇聚，来自多个用户的数据可能存储在同一个数据池中，并分别被不同用户使用，极易引发数据泄露风险。利用大数据技术对海量数据（21.90 -5.19%,诊股）进行挖掘分析所得结果可能包含涉及国家经济社会等各方面的敏感信息，需要对分析结果的共享和披露加强安全管理。

四是，产业垄断与恶性竞争现象频发，“劣币驱逐良币”现象明显。由于资源型产业门槛低、利润高，新兴的大数据企业往往首先将目光盯在获取数据资源上面。大量依托数据资源优势的企业诞生，为大数据产业带来了低附加值的垄断经济模式，使得依靠技术壁垒打江山的企业不得不面对残酷的市场竞争，放缓了技术研发的步伐。同时，数据垄断问题也愈发明显。少数互联网巨头企业拥有巨大数据，不但对产业发展不利，甚至存在巨大的数据聚集隐患。

五是，各地发展同质化严重，普遍存在重存储轻应用的现象。由于缺乏统一的大数据产业分类统计体系和产业运行监测手段，各地大数据产业的定位相似，同质化竞争加剧。而盲目的重复建设，更是可能导致大数据产业过剩。同时，由于部分地区信息化发展程度有限，大数据应用场景不够丰富，更是以数据中心等大数据存储设施的建设作为发展大数据产业的关键，且规模巨大，目标动辄以百万台计，后期若无法有效利用，将造成巨大的资源浪费。

4、四大应对策略

大数据产业作为具有国家战略意义的新兴产业，在发展初期不仅要充分发挥企业的主体作用和有效市场的主导作用，而且要更好发挥政府的引导作用。

一是，要加强核心技术攻关与产业化推动。自主研发创新是提高大数据产业竞争力的主引擎。要彻底改变目前我国大数据产业创新能力不强、关键核心技术对外依赖度偏高的这一局面，必须抓住重点领域、关键环节和核心问题，找准着力点和突破口，加大政府财政资金的引导支持力度。为此，建议在国家层面上设立大数据重点领域的关键技术研发创新的国家财政专项资金，支持突破一批关键核心技术研发创新与应用，构建具有核心技术自主权的大数据产业链，形成自主可控的大数据技术架构，提高关键核心技术的自主研发创新能力，有效破解制约产业发展的瓶颈。

二是，完善大数据安全政策。需要开展数据确权、资产管理、市场监管、跨境流动等数据治理的重大问题研究，协调有关部门共同推进数据治理的法制化进程，加强对敏感政务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。同时，推动完善适用于大数据环境下的信息安全等级保护制度，建立兼顾安全与发展的数据管理和保障体系，加强数据安全评测、安全防范、应急处置等相关机制建设。此外，还要强化网络空间的安全信息共享与动态感知能力，提高重大风险识别分析水平。

三是，鼓励地方因地制宜发展大数据产业。大数据产业发展应注重差异化发展，形成差异化的产业布局。地方需要差异化发展，应该把大数据的发展重心放在因地制宜地促进应用创新上，放在打造完善的发展环境上，让市场在大数据发展要素配置上起决定作用。各地要结合产业基础和优势特色，着重发展大数据特色场景应用，推动大数据与当地重要实体经济行业加快融合。

四是，推动行业加快大数据标准建设。当前大数据产业应用层出不穷，政府应通过标准化的途径规范行业、整合资源，促进各方达成共识，为大数据产业的健康发展提供基石。尤其是通过加强快速迭代、市场认可度高的行业/团体标准研制工作，为用户企业提供大数据产品选型指导，为数据安全提供保障，促进大数据交易等新兴服务模式规范发展，对推动我国大数据产业进程具有重要意义。