[在数据搜集阶段,应对司机基于更完备的信用维度数据,来评估顺风车司机资质准入;数据分析阶段,应在关键指标与业务影响间,建立分析链]
近期,滴滴和华住接连发生的两起全国数据危机,说明了行业领军企业在“用好大数据”上还有很长的路要走。
在滴滴顺风车司机杀人事件里,滴滴的困境是:这么多个人信用数据,滴滴却未能用好,以致未能识别高风险的司机。据报道,犯罪嫌疑人钟某案发前曾向51家机构借款,几乎借遍了所有能借款的机构,还发生过多起逾期。如果滴滴在审查顺风车司机资格时能将个人信用数据充分考量,本应将这种频频失信者拒之门外。
在华住原始数据泄露事件里,华住旗下酒店开房记录泄露数据,并被放到“暗网”出售,上亿人的隐私信息被曝光。华住的困境是:存储了海量的用户原始数据“不知道有何用”,且一旦泄露,公司形象受冲击,股价也面临大跌风险。大数据在这时却成了“烫手山芋”。
华住与滴滴,按数据规模标准,都是“亿级大数据公司”。但规模大不等于能用得好。