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数据安全治理的建议随着大数据时代的到来，数据已经成为企业最宝贵的资源之一。
然而，数据安全问题却也逐渐受到越来越多的关注。
为了保障企业数据的安全，数据安全治理变得十分必要。
以下是本文的建议：一、建立完善的数据安全管理体系企业需要建立一套完整的数据安全管理流程，包括数据采集、存储、处理、传输和销毁等各个环节。
同时，还需要制定相关的数据安全管理政策和规范，明确各个部门的职责和责任。
二、加强对数据的访问控制企业需要建立完善的数据访问控制机制，对数据进行分类和权限管理。
只有授权人员才能够访问敏感数据，非授权人员无法获取或修改敏感数据。
同时，还需要建立安全审计机制，监控数据的访问情况，发现异常行为及时进行处理。
三、加密敏感数据对于一些敏感数据，企业需要采用加密技术进行保护。
加密可以有效防止数据在传输和存储过程中被窃取或篡改。
同时，也需要建立完善的密钥管理机制，确保密钥的安全。
四、完善数据备份和恢复机制数据备份是保障数据安全的重要手段之一。
企业需要建立完善的数据备份和恢复机制，保证数据的可靠性和完整性。
同时，还需要定期进行数据备份和测试，确保备份数据的有效性。
五、加强员工数据安全意识教育企业需要加强员工的数据安全意识教育，让员工了解数据安全的重要性和相关政策和规范。
同时，还需要定期进行数据安全培训和演练，提高员工的数据安全意识和应变能力。
六、加强第三方管理企业需要对涉及到第三方的数据进行管理和监控，确保第三方的操作符合企业的数据安全要求。
同时，还需要建立完善的合同和服务协议，明确第三方服务商的职责和义务。
七、完善数据安全审计机制企业需要建立完善的数据安全审计机制，对数据的访问、使用、修改和删除等操作进行监控和审计。
同时，还需要建立完善的数据安全事件响应机制，及时发现和处理数据安全事件。
八、建立数据安全风险评估机制企业需要建立完善的数据安全风险评估机制，定期对企业的数据安全情况进行评估和分析。
同时，还需要制定相应的风险应对措施和预案，确保数据安全风险得到有效控制。
大数据背景下网络信息安全问题与对策研究1. 引言1.1 研究背景在大数据时代，网络信息安全问题愈发突出。
随着互联网的普及和信息化的发展，网络攻击事件屡见不鲜，给个人和企业的信息安全带来了巨大威胁。
大数据技术的快速发展和广泛应用，为网络攻击者提供了更多的攻击手段和便利条件，加剧了网络信息安全的风险。
深入研究大数据背景下的网络信息安全问题，探寻相应的对策措施具有重要意义。
网络信息安全问题的严重性不仅仅是因为个人隐私泄露、财产损失等直接损害，更在于其影响范围和影响程度。
一旦网络信息安全遭受损害，可能造成整个社会、经济乃至国家安全的严重危害。
研究大数据背景下网络信息安全问题，对于保障网络安全、维护国家利益具有重要意义。
在这样的背景下，本文旨在探讨大数据时代网络信息安全问题与对策研究，旨在为网络信息安全领域的研究和实践提供有益参考。
通过对大数据时代的网络信息安全问题进行深入分析，寻找解决问题的有效途径，促进网络安全技术的发展与创新，为构建更加安全可靠的网络信息环境做出贡献。
1.2 研究意义研究意义是指通过对大数据背景下网络信息安全问题与对策的研究，能够深入理解当前网络信息安全面临的挑战和问题，为提高网络信息安全能力提供理论支持和技术指导。
在大数据时代，网络信息安全问题日益严峻，需要更加全面和深入的研究来解决。
通过本研究，可以深入探讨大数据技术在网络安全中的应用和挑战，为网络安全领域的技术研发和应对网络攻击提供新的思路和方向。
对网络信息安全对策的研究也将为企业和个人提供更加有效的保护措施，加强网络信息安全防护能力，有效防范和应对网络攻击事件，确保网络安全稳定和可靠运行。
本研究具有重要的理论和实践意义，对推动网络信息安全领域的发展，提升国家网络安全水平具有重要的指导作用。
1.3 研究目的网络信息安全问题日益严重，特别是在大数据时代下，网络安全挑战更为突出。
为了解决这一问题，本文旨在通过深入研究大数据背景下的网络信息安全问题与对策，探讨大数据技术在网络安全领域的应用和挑战，以期为网络信息安全领域的研究和实践提供参考。
大数据背景下计算机网络信息安全问题及措施随着信息技术的不断发展，大数据已经成为了当今社会中最重要的一个技术领域。
大数据技术为我们提供了方便、快捷的信息检索和分析方法，同时也为企业和政府部门提供了更多的数据存储和处理方式。
随着大数据技术的发展，计算机网络信息安全问题也日益凸显。
本文将从大数据背景下的计算机网络信息安全问题及其相关的解决措施展开探讨。
1. 数据泄露风险在大数据时代，企业和政府机构积累了大量的敏感数据，包括个人隐私信息、商业机密和国家重要数据。
随着数据量的增加，数据泄露的风险也在不断增加。
一旦这些敏感数据泄露，将给个人、企业和国家带来极大的损失。
2. 网络攻击风险伴随着大数据技术的应用，网络攻击也变得愈发频繁和复杂。
黑客利用大数据技术进行持续监控和分析，寻找系统漏洞并进行入侵攻击。
而传统的安全防护手段往往难以抵御这些高级网络攻击，导致信息安全风险大大增加。
3. 数据隐私保护问题在大数据应用的过程中，企业和政府机构需要收集和处理大量的个人数据，而如何保护这些个人数据的隐私成为了一个严峻的挑战。
如果这些个人数据被滥用或泄露，将对个人的隐私权产生极大威胁。
1. 加强网络安全意识教育在大数据时代，提高社会各界对网络安全的意识是保障信息安全的第一步。
企业和政府部门应加强网络安全教育，让员工和公民了解网络安全的重要性，能够识别和防范各种网络安全威胁。
2. 强化网络安全技术防护为了应对日益频繁和复杂的网络攻击，企业和政府部门需要加强网络安全技术防护。
包括建立完善的防火墙系统、入侵检测系统和数据加密机制等技术手段，及时发现和防范各类网络威胁。
3. 加强数据隐私保护措施企业和政府机构在收集和处理个人隐私数据时，应加强数据隐私保护措施。
包括建立健全的数据隐私保护法规、采用数据脱敏和加密技术、限制数据访问权限等手段，保障个人数据隐私的安全。
4. 采用人工智能技术进行安全防护随着人工智能技术的发展，企业和政府机构可以利用人工智能技术进行网络安全防护。
企业实施数据治理的必要性及核心内容摘要：随着网络和信息技术的不断普及，产生了大量非结构化、半结构化数据，数据的单位向TB-PB-EB-ZB级别暴增，因此数据治理成为各行各业关注的热点。
基于此，本文对企业实施数据治理的必要性及核心内容进行了探讨，以供参阅。
关键词：企业；实施；数据治理；必要性；核心内容1企业实施数据治理的必要性1.1企业整合数据资源提升竞争力的需要在企业的生产经营活动中会产生大量的数据，企业需要对事务性数据、机器生成数据、社交媒体数据等内外部数据进行整合，特别是对与企业重大商业利益相关的数据资源的整合、分析与利用，从而指导企业的经营与发展。
数据技术带来的不仅是技术的更新，还有管理方式的改变，数据治理不仅局限在企业的决策层，还包含管理层和业务层，数据治理能改善企业管理层与其他利益相关者的关系，大家共同关心企业的发展，致力于企业目标的实现，使企业变得更加敏捷和高效，更注重用户体验的提升和需求的满足。
1.2实现数据资源在组织内部的对接和共享的需要现如今大部分企业已经完成了ERP、CRM、供应链、协同办公等企业信息化系统的建设，但是由于数据分散在众多系统中，缺乏统一的数据定义和数据分类，因此在数据使用上存在数据不标准、数据不一致、数据完整性差等问题。
数据不标准主要表现在不同系统之间描述同一业务问题的数据定义标准不同；数据不一致主要表现在相关联业务系统的数据不同步、各应用系统间存在数据编码规则不一致的问题，还有重复编码的问题；数据完整性差表现为缺少关键ID。
为此企业必须对各个系统的数据源以及输出的数据资产进行统一的数据治理，实现数据在不同组织和系统内的交换与共享。
只有解决了数据的问题，才能实现IT的价值。
1.3提升海量数据资源质量的需要在当今的这个大数据时代数据产生的价值越来越大，各企业都在探索基于数据的相关技术和应用模式，最终目的就是挖掘数据的价值，推动企业的发展。
因为数据有可能是成本，也有可能是资产，能给企业带来重要的价值，是企业宝贵的资源。
大数据时代下的数据治理之道随着互联网技术的不断发展和应用，大数据时代已经到来。
在这个时代中，数据的规模以及复杂性都在不断增加。
面对如此庞大的数据量，如何更好地进行数据治理？这是一个摆在我们面前必须要解决的重要问题。
本文将从多个角度探讨如何在大数据时代下实现数据治理之道。
一、大数据时代下的数据指标在大数据时代，处理数据需要有数据指标的支持。
数据指标是指数据的一种衡量标准，可以应用于数据分类、数据清洗、数据分析和数据决策等多个方面。
为了更好地理解和运用大数据，我们必须要对数据指标有一定的了解。
通常情况下，数据指标可以分为两种类型：数据量指标和数据质量指标。
数据量指标主要是用于描述数据的大小和数量，例如数据库的容量大小、数据更新频率等。
而数据质量指标则是用来描述数据的质量和可信度，例如数据的准确性、一致性、完整性等。
这些指标不仅可以应用于数据本身的管理，还可以为后续的分析和决策提供重要依据。
二、面对大数据时代下的数据安全问题大数据时代下面临的另一大问题是数据安全。
在数据管理过程中，数据的泄漏、篡改和丢失等问题都有可能导致企业和个人重大损失。
因此，进行安全的数据治理是至关重要的。
我们可以从以下几个方面加强数据安全：1. 建立安全的网络和数据中心在大数据管理中建立安全的网络和数据中心是非常重要的。
通过安全的网络与设备进行连接以及建立物理层面和逻辑层面的保护策略来确保数据安全。
2. 管理访问权限数据治理的过程中，对于访问数据的用户必须要进行权限的管控。
这些用户在进行数据访问时必须要经过身份认证并且拥有特定的访问权限。
管理员可以通过授权来控制用户的访问权限，以确保数据的安全。
3. 实时监控企业在数据治理过程中还需要进行实时监控，以便及时发现数据泄漏、篡改等安全风险。
通过数据监控系统，管理员可以查看数据的访问情况、数据传输的状态等。
4. 保证业务的连续性保证业务的连续性是数据安全的重要保障。
在数据治理过程中，管理员需要制定灾难恢复计划以及进行备份，以确保数据在系统灾难等问题发生时能够得到及时恢复。
大数据背景下公司治理与资本结构动态调整随着大数据时代的到来，企业面临着前所未有的挑战和机遇。
在这个时代，数据已经成为企业核心的资产之一，影响着企业的经营决策、市场营销、产品研发、客户关系管理等方方面面。
大数据也为企业提供了更多的可能性，如数据驱动的决策、个性化的营销、精准的风险控制等。
在这个时代里，企业治理和资本结构的动态调整成为了非常重要的议题。
一、大数据对企业治理的影响1. 数据化治理：在大数据时代，企业的决策和管理需要依赖大量的数据支持。
传统的经验主义决策已经无法满足复杂多变的市场环境，数据化治理成为了企业管理的必然选择。
企业可以通过大数据技术来分析市场信息、竞争对手动态、消费者偏好等大量信息，做出更加科学的决策。
2. 风险管理：大数据可以帮助企业更好地管理风险。
通过数据挖掘和分析，企业可以更好地识别风险点，提前预警，降低风险发生的可能性。
3. 企业文化转变：大数据时代的企业需要建立一种数据驱动的文化。
这种文化将数据作为企业运营和决策的核心，让数据成为企业决策的基础和支撑，从而推动企业的发展和创新。
1. 资金运作方式的变革：大数据时代，金融领域也面临了前所未有的变革。
传统的金融模式已经无法适应大数据时代的需求，金融机构需要利用大数据技术来优化资金运作方式，提高资金利用效率。
2. 风险管理：大数据对资本结构的影响还表现在风险管理方面。
大数据技术可以帮助金融机构更好地识别和管理风险，降低资本结构的风险水平。
1. 数据化治理与资本结构优化的结合：在大数据时代，企业需要将数据化治理与资本结构优化结合起来。
企业可以通过大数据技术来分析企业的经营状况、财务状况、市场环境等信息，做出更加科学的资本结构调整决策。
2. 风险管理与资本结构优化的结合：大数据技术可以为企业提供更加全面和准确的风险信息，企业可以利用这些信息来优化资本结构，降低资本结构的风险水平。
大数据时代给企业治理和资本结构带来了前所未有的挑战和机遇。
大数据背景下的计算机网络安全问题与应对策略1. 数据隐私泄露问题大数据时代下，数据安全是一项重要的任务。
在大数据的应用中：一方面，为了对用户进行精准推送，企业很可能会收集用户的相关信息，如个人位置、购买记录、社交网络等，而这些数据的泄露很可能会对用户造成巨大损失；另一方面，企业之间进行数据共享也有数据隐私泄露的风险。
例如，在医疗领域，由于涉及到患者的隐私信息，数据泄露的风险比较高，如何保护数据安全成为一个关键问题。
2. 网络攻击问题大数据时代下，网络攻击也会随之增加。
黑客可能会通过各种手段攻击企业网络，如DDoS攻击、挂马攻击、撞库攻击等，并窃取大量的数据。
随着数据增长，企业的网络也变得更加复杂，对网络安全部门的要求也变得更高。
3. 弱口令问题在大数据应用中经常会发现弱口令这样的问题。
用户可能会将简单的、常常使用的密码设置在大量数据系统上，黑客容易通过尝试常见的密码，利用弱口令密码登录系统，窃取信息。
1. 保证数据安全为了保证大数据的安全性，企业应该加强对数据的保护措施。
保证数据在传输与存储过程中的加密，以及通过权限控制等技术手段限制用户访问敏感信息来保护数据安全。
此外，企业可以设立专门的数据安全部门，负责制定数据安全规范，以及进行数据安全监控与维护工作。
2. 对网络进行加固为了防止网络攻击，企业应该对网络进行加固。
包括进行防火墙安装、维护、以及加强对网络的流量监测与防范等。
此外，企业应该建立完善的应急响应机制，以及针对性策略，及时防范网络攻击与威胁。
3. 强化密码安全意识为了加强密码的安全性，企业应该加强对员工的密码安全教育。
合理制定密码策略，为员工提供更加安全的密码策略，以及提高员工的信息安全意识。
另外，企业还可以采用多因素认证技术，如密码与指纹、人脸识别等来增强认证安全性。
结语：在大数据时代下，计算机网络安全的问题越来越突出，也越来越复杂，保护好网络安全不仅是企业自身的需求，也是对用户权益的保障。
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析1. 引言1.1 大数据背景下计算机网络信息安全问题分析在当今信息化高速发展的背景下，大数据技术的广泛应用已经成为各领域的主流趋势。
随之而来的是大数据时代下计算机网络信息安全问题的挑战与机遇。
大数据对计算机网络信息安全的影响是多方面的，一方面大数据技术的应用为网络安全提供了更多的技术手段和决策支持，另一方面也为网络攻击者提供了更多的攻击突破口。
在大数据背景下，网络攻击与防护成为信息安全领域的重要议题。
随着各种网络安全事件的不断发生，数据隐私保护也日益受到关注，大数据时代的数据泄露问题成为重要的研究方向。
大数据背景下的安全事件监测与响应也变得尤为重要，及时有效地对网络安全事件做出响应和处置成为保障网络安全的关键。
在这一背景下，网络安全管理与治理亦面临新的挑战和机遇，如何运用大数据技术来加强网络安全治理成为信息安全领域的重要课题。
大数据背景下计算机网络信息安全问题分析具有重要的理论研究与实践应用意义。
2. 正文2.1 大数据背景对计算机网络信息安全的影响在大数据背景下，计算机网络信息安全面临着前所未有的挑战和机遇。
大数据的快速增长和广泛应用给计算机网络信息安全带来了影响，主要表现在以下几个方面：大数据的存储和传输规模庞大，需要更大的存储和传输带宽来支持。
这就要求网络设备和系统能够处理更多的数据量，提高网络的吞吐量和性能，以保障信息安全的高效性和实时性。
大数据的分析和挖掘技术的发展，为网络安全提供了更多的检测手段和方法。
通过对海量数据的分析，可以及时发现网络攻击和风险，帮助网络管理员加强对网络的监控和防御，提升网络的安全性和可靠性。
大数据的应用也给网络安全带来了新的挑战。
云计算、物联网和移动互联网等新兴技术的快速发展，给网络安全带来了更多的安全漏洞和攻击面，使得网络安全的保护更加复杂和困难。
大数据背景下计算机网络信息安全的影响是双重的：一方面给网络安全带来了新的挑战和威胁，另一方面也为网络安全提供了更多的保护手段和方法。
Hot-Point Perspective热点透视DCW167数字通信世界2021.020 引言在社会发展过程中，会产生大量的数据，通过信息技术将数据进行整理、分类，供人们分析和采用。
大数据时代悄然来临，各行各业在分享数据信息的同时，应提升对数据安全的重视度。
现阶段，网络信息技术为人们生活带来翻天覆地变化，网络数据中包含很多个人隐私、国家机密等信息，如果数据存在安全问题，则对社会稳定及经济发展产生很大影响。
因此，必须采取针对性措施，强化数据安全治理，做好安全防范，充分发挥大数据优势，为人们提供多样化服务。
1 大数据时代数据安全治理存在问题分析在科学技术快速发展的今天，社会各个单位运行过程中产生大量数据，这些数据记录着各个方面信息，包括人员信息、企业数据等。
大大小小繁杂数据形成数据流，设计范围较广，数据信息类别不同。
经过数据信息筛选和提取，从中挑选具有利用价值的信息，为人们提供服务，从而跨入大数据时代。
现阶段，数据信息获取速度飞速，信息筛选效率高，数据管理能力强，系统稳定性高，各类数据发挥着实际价值与作用，数据安全问题也逐渐凸显出来，不分不法分子利用数据信息进行违法违规行为，侵犯他人隐私，甚至国家机密等。
因此，需深入研究数据安全问题，探索有效的治理办法，提升数据安全性。
（1）黑客攻击网络问题。
在大数据时代背景下，数据安全技术水平有很大提升，为网络安全提供了一定保障。
但黑客技术水平也在逐步提升，他们具有十分专业的技术，懂得应用网络运行原理和现代技术来找到网络漏洞，并进行攻击，从而窃取网络数据，甚至篡改数据，为数据准确性带来威胁。
从数据安全角度分析，黑客攻击是威胁网络安全的最重要因素。
通过利用网络漏洞，黑客可以获取很多不法利益。
黑客利用先进技术来侵犯隐私，利用各种手段谋取私利，甚至破坏网络数据，导致网络瘫痪，这为企业和用户带来巨大损失。
如：利用个人信息进行网络诈骗，涉案金额巨大，给人们财产带来巨大损失。
大数据背景下的企业网络治理天津财经大学校长，中国管理现代化研究会幅理事长李维安主持人，各位大家好：刚才前面讲了大数据方法等等，下面原来说让我将一些企业战略管理，我看呢，对企业来说，大数据，包括网络的发展，是个双刃剑，好处呢，给你提供了转型，包括各种的手段。
缺点呢，也给你提供了新的风险，我从网络治理，企业公司治理的角度来讲。
大家知道，原来讲公司治理，现在到了十八届三中全会讲国家治理，全国都在谈治理体系，治理能力，实际上这是从公司治理来的，我们知道，我们国家的治理改革，从公司治理到非盈利组织到政府和国家的治理等，当然世界上也在谈全球治理等问题，而这个基础呢，改革的顺序是从公司治理来的，而公司治理本身也有一个深化的过程，虽然我们现在也有很多的问题，感觉搞得不怎样，有很多问题，但是要比起非营利组织、国家治理、其他治理来看，公司治理还算好的。
包括最近大家讨论的大学治理。
公司治理不光是单个公司到跨国集团，而且一个很大的趋势，现在公司治理已经渗透到管理的各个层面，现在我们都知道，从企业的称号中可以看到，原来我们讲CEO，现在我们讲CFO、CLO等等，首席执行官、首席财务官、首席风险官、首席信息官等为什么这个名字出现，有的公司自己叫这些名字都不知道为什么，我们说他不是简单的一个名字，是跟公司治理、财务治理、营销治理、IT 治理相伴随的。
那么在这个深化过程中，同时公司治理，法人治理结构也不是简单的停留在结构上了，大家知道，随着公司治理评价的发展，我们看到，好的公司治理，实际上在资本市场上，让投资者放心，可以带来高于其他方面的议价，所以正是按这个基础，我们前阶段搞的公司治理评价，治理指数，联合中央电视台等单位，在深圳证券交易所上市，前年上市。
上市之后，基金公司、证券公司等等，因为我们这个指数，签订使用然后再做验收品，这实际上是在投资者结合起来，我们讲的公司治理的进展现在面临的是在大数据背景下网络治理的转型。
因为，我们知道，原来我们搞公司治理是纵向的，一个很大的问题是信息不对称，我们的信息来源是从上面来的，现在的大数据背景网络条件下，上面和下面的信息不对称在很大程度上就解决了。
往往我们公司的问题，公司的风险，公司的丑闻并不是从上面文件一层层传达来的，以前都是文件的传达，而是随时可以出现。
那么在这种背景下，进入网络治理，公司的风险，信息的不对称，在很大程度上出现了。
而大数据呢，加速了这个变化，刚才讲大数据既是网络治理的对象，因为你通过他，你来揭示治理风险，降低治理成本，同时也是网络治理的工具。
最近这几天，最明显的例子是阿里巴巴上市，这是一个典型的网络治理的案例。
大家知道，阿里上市之前，所有的焦点问题集中在什么地方，像其他网络公司上市一样，不是说有没有客户和市场，而是集中到香港上市还是到美国上市。
在香港为什么上不去，这就是他的合伙人制度的问题，和股东的平等问题，这就面临一个网络型组织的治理问题，那么最近和其他网络型组织一样，上市以后首先面临的风险是什么，最近大家可以看到美国一些投资者权益保护组织协会实际上也是事务所，要打股权诉讼，根源是有没有假货的问题，那么这里面就是一个，很多网络型企业上市以后，面临一个股东诉讼，财务风险问题，要么是违规，要不是舞弊，在一个很大问题上，网络型组织怎么治理，你对你的店小二，对你上传的产品，你负有一个什么责任，这就面临一个新的风险，那么在这种情况下，我们以前那种控制手段，所有的交易都有记录，怎么样揭示大数据的风险，同时从另一个方面，怎么能大数据的治理找到风险点，做到精确治理，这就带来一个新的问题。
我们原来谈网络治理，往往谈企业之间的关系网，人与人之间网络谈得多，后来发展到包括跨国治理其他的，后来进入网络科学后，相当一段时间，谈的是IT 治理，现在看来，手段还是基本相似的，因为我们谈过多年的IT治理，有从技术上的IT管理。
我们讲到治理的时候，包括IT治理、大数据治理，讲到治理的时候，我们看他对利益关系的影响，当年我们讲IT 治理的时候，我们提到一个观点，IT要自己动手，为什么？有计算机了，有所有的信息化手段了，但是一到企业，大多数都失败了，后来总结出来，原因不是技术问题，而是你的利益关系问题，你跟人家采购，原来通过人工手段，简单，但是各个部门，很有权力，你完全透明化以后，他的利益都没有了，那么想办法推行的时候，都进行反对，最后你做不成，现在大数据也面临这个问题，科学家讲分析方法，挖掘方法。
但是你这个挖掘方法的使用，带来利益关系要反对，要阻碍。
另外一个你这个挖掘方法，仅仅是科学家用的挖掘方法，但是现在公司治理出现的问题，大家想没有想到，每个人，每个人，每个你的利益相关者都可以置你于死地，从其他地方拿到数据，都可以分析，他虽然是粗苯的分析，加到一起，还是比较深刻的，所以这种背景下，我们现在实际上，从IT治理到大数据实际上是一种网络治理问题，我2003年就提出，网络治理实际是两个问题，一个是利用网络进行治理，因为他可以降低成本，像我们前一阵导入的上市公司的股东投票，网上投票就是这样，你让股东都去开会，但是网上投票可以解决，第二个，网络型组织如何治理，大家知道网络天然是扁平化，而我们的治理是垂直的，你控制的员工，一级级非常明确，在你身边看的很清楚，利益相关者看得很清楚，谁能有风险，现在大家知道，网络本身是扁平化的，他是原子化的，分散化的，这个变化我们知道就带来一种新的科学问题和探讨。
特别是互联网时代，我们现在网络大数据出现，在互联网时代加速了这个变化，其中提的，这些年出现的移动互联网，因为原来设计网络投票的，还得找个计算机，现在呢，我们移动互联网，虽然进入了可穿戴设备，在之前手机虽然不界定为可穿戴设备，但是手机离不开。
你看现在别的东西忘掉行，手套、围巾可以不拿，走到哪你没有手机就坐立不安了，马上失去了整个世界的网络联系，这个作用太大了。
移动互联网出现，对我们任何时间、地点、信息、方式等带来了地理位置的变化。
另外一个呢，包括移动互联网，包括全民的普及，咱们是全世界人数最多，发展速度最快的，所以原来互联网制定标准的时候，说是可以实行全世界民主，互联网投票，原来英美互联网比我们行，最后我们这边起来了，投中国明星，包括姚明什么的，中国一投一个准儿，后来他们又修改规则了，后来制定新的规则，中国或者亚太投票只能算百分之多少，给你压制了，就像IMF，国际货币基金组织，他进行这个事，这就是治理啊，他限制你的股权数、话语权数，那么这里面中国在这个是很有优势的，移动互联网传播更快更及时。
包括朋友圈，商圈等几个融合，他的技术和治理带来了新的手段，那么这里边我们移动互联网出现带来了规律性的变化，大家知道，有有三个定律。
一个定律是摩尔定律，摩尔定律提出，价格不变的情况下，集成电路上可容纳的晶体管数量，重组的量，每隔十八个月，有的是二十多个月增加一倍，性能增加一倍，这个规律就揭示了信息技术进步的速度。
第二个是吉尔吉德定律，揭示了主带网的宽带，每六个月增长一倍。
而这就是摩尔定律的三倍，费用不增加反而降低，这个规律为何技术增加，费用反而降低。
第三个麦克卡尔定律，就是网络的价值，信息产品的价值与他的用户数量成正比。
甚至加上与他用户数量增长速度的平方成正比。
这是什么呢，就是网络信息技术产品的价值，是由用户数量来决定，我们原来讲劳动时间，劳动的成本。
最初的解释最明显，电话出现的时候，如果一个人家里有电话，一点不值钱，为啥，你给谁打，你一个人有电子邮件，你给谁打。
你几个人有也不行，你跟他们发生不了商圈，还得去踹门去沟通，当大部分都有了，你没有，反而被孤立了。
所以，绑定战略、锁定等都来了。
关键的是我们要看第四个定律，也就是说针对信息技术的发展而言，管理的创新落后于技术的创新，治理的创新又落后于管理的创新，正是因为这个，大家知道，我们就可以解释刚才举得网络型企业，比如阿里巴巴，你说技术他们没有新技术，只是提供平台，那么他为什么能成功，在很大程度上，就是商业业态的创新革命，因为最早电商导入的时候，有一段就是电商搞不下去了，原因是大家说中国通行三角债，你发了货我不给你钱，原因是别人还给我呢，这就是三角债，那时候搞电商，有人说，你网上计算机上炒一下，这边订了货，这边说你不给我钱，我怎么给你货，万一我给你货，你不给我钱怎么办，先给钱再发货，这边说，我购销员都谈好了，说是弄完了给你钱了你发货，结果给了钱你也没有发货，后来大家说了，中国没法搞电商。
为什么，信用缺失。
互相不信任，怎么搞，本来这就是看到我们的弊端，人家把弊端看出了商机，像阿里巴巴这样的企业第三方支付应运而生，为什么我们一搞，全世界最大，因为信用比较好的，不需要搞第三方，不需要把钱存在第三方，我们直接发货付款就行了，你看商业业态的创新，一下子就做大了。
另外一个，就是说有的搞企业的光看弱点，有的把弊端看成你的商机，你看现在我们知道，刚才讲了阿里巴巴这一上市，包括上市以后，面临的问题，不是管理问题，不是你盈不盈利不是有没有顾客，而是网络型企业怎么治理。
美国一大批人又看到商机了，干什么，知道中国在治理上欠缺，那些保护网络治理的协会专门打中国网络型企业的官司，一打一个准，大家知道为首的叫什么，叫浑水公司，他名字就起的，我就学你们中国三十六计，浑水摸鱼，是不是，做空我们。
这个就看出来了，这里面我们说，治理在这种背景下进入大数据时代，移动互联网的移动性、便捷性加快了大数据信息的流通，优化了外部治理环境，同时这个信息，包括新的社交群的出现，这里面有一个，我们现在，在信息面前，越来越平等化，这个好处就是减弱了信息不对称，另外一个呢，治理的主体越来越有限了，原来跟公司有关系的，能致公司死命的，能给公司带来盈利的，利益相关体是有限的，现在随时一个那就可以。
你看前一阵有个双汇，自己提出来了，说微博上哪儿，发了一条负面信息，我一下子损失了几百亿的市值，跑到公司来打官司也找不到人，不知道怎么打，人家又删了。
你看，这就是反映了，包括在微博、微信上的信息发生的很多，那么治理的链条，信息不对称的弱化，大家包括大小股东，原来小股东成本太高，不可能了解你的信息，让大股东来代言，现在呢，我们基本上是同步了，在这种情况下，也带来了好处，怎样精确治理，防范治理风险，这里面利用大数据网络提供的治理成本的降低，一方面中小股东有利于维权，反过来，那也可以通过一些降低成本的办法来实行比较好的治理。
有一个比较好的例子，有个现代投资收购计划，大家知道，34.17亿的收购计划，大股东都赞同，已投票，但是这个计划最后被否决，原因大家可以看，相当一部分，反对的，成为压死骆驼最后一根稻草的是3582人，通过网络投票的股东人数，他们当中大部分人反对，结果最后否决了这个投票结果，因为大家知道，我们现在导入这个网上投票。
