大数据商业应用风险规避与法律指南 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 詹姆斯·R.卡利瓦斯（James，R.，Kalyvas），[美] 迈克尔·R.奥弗利（Michael R.Overly） 著，陈婷 译

图书标签:

• 大数据
• 商业应用
• 风险规避
• 法律
• 合规
• 数据安全
• 隐私保护
• 数据治理
• 法律指南
• 商业风险

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115436122

版次：1

商品编码：12007073

包装：精装

开本：16开

出版时间：2016-11-01

用纸：胶版纸

页数：256

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　★国内前所未有地从应用风险与法律角度分析大数据的书。
　　★原书作者团队来自知名律所富理达律师事务所(Foley & Lardner LLP) ，主笔人为该所合伙人。中文版译者现供职于《纽约时报》中文网。
　　★《大数据商业应用风险规避与法律指南》是中高层决策者应对大数据风险时的指导，同时也是律师与法务专家处理大数据项目时的参考。
　　★《大数据商业应用风险规避与法律指南》回答的问题相当切合实际：
　　1.我们是否能在不违反反垄断法的同时，收集有关竞争对手的信息并将其用于定价决策？
　　2.鉴于哪怕只是一个安全或隐私漏洞也可能导致企业遭受各种监管机构的执法行动——更别说顾客、商业伙伴、股东和其他人可能会提出的索赔主张——我所在的机构怎样才能更好地理解自己的安全和隐私合规义务呢？
　　3.如何降低所在机构的安全和隐私风险？
　　4.如何既能把健康信息纳入大数据，又不违反联邦和州一级各种规范健康数据的披露和使用的法律？
　　5.我所在的机构是否能对健康信息进行匿名处理，这样就能减少使用时面临的限制？
　　6.我所在的机构是否能通过清晰地记录大数据分析活动的商业目的，来把法律风险降到极低？
　　7.在大数据背景下授权使用数据库和授权使用传统数据库有何不同，以及这类授权关键要考虑的因素是什么？
　　8.我们的保险范围对大数据风险有恰当的覆盖吗？
　　9.我们如何在招聘决策中合法地利用大数据？
　　10.在大数据时代，是否有办法做到既不倾家荡产，又能履行证据保全和电子证据开示义务？
　　《大数据商业应用风险规避与法律指南》——
　　·提供了一种新的思考大数据的方法，它将有助于读者处理新问题；
　　·给出了符合实际的处理建议和办法；
　　·利用从新闻和具体案例中选取的例子来阐释观点；
　　·收录了不涉及技术的大数据基础知识，它们对大数据的特点进行了探讨，并使其有别于传统数据库模式。
　　《大数据商业应用风险规避与法律指南》采取了跨学科的方式，这将有助于企业中高层管理人员和法律顾问更好地理解大数据和基于大数据的决策同法律法规和影响大数据使用的合同实践之间的相互关系。希望阅读后，你可以从更广泛的角度，思考在企业内部利用大数据的极好方式，并制定相应的举措和程序，以确保法律方面的考量是相关决策的一部分。

内容简介

　　随着大数据在商业实践中的广泛应用和迅速发展，商业机构使用大数据时所面临的法律风险也在不断增加，本书旨在帮助企业管理层和律师了解与使用会影响大数据商业运用的法律、法规及商业合同。
　　《大数据商业应用风险规避与法律指南》由来自不同法律领域的12位法务专家从10个角度，为读者详细解答了一系列有关如何在高效地利用大数据的同时避免风险和责任的问题，如如何在不违反《反垄断法》的情况下收集竞争对手的信息以用于定价决策、如何减少安全与隐私风险、如何合理使用健康信息、如何正确地记录与保存各类商业分析数据、如何授权第三方使用数据库以及如何在人力资源职能中合法地使用大数据等。书中包含大量的真实案例，希望各位在阅读后，可以在新的商业模式下确保企业在做出大数据决策时能够将相关法律风险与责任考虑进去。
　　《大数据商业应用风险规避与法律指南》既是企业高层决策者、负责大数据收集与分析的技术人员、人力资源管理者应对大数据风险时的指导，也是各位律师及法务专家处理与大数据有关的项目和案件时的重要参考。

作者简介

　　詹姆斯·R.卡利瓦斯（James R. Kalyvas），富理达律师事务所(Foley & Lardner LLP)的合伙人，也是该所负责全美事务的管理委员会成员。
　　他为公司、公共实体和社团就一切涉及使用信息技术的事务担任顾问，包括组织技术活动、供应商选择、谈判、技术执行以及企业技术资产管理。
　　他有把控涉及数十亿美元的技术交易的经验，并把这些经验运用到了几项专利工具的开发中。卡利瓦斯被同行评为“卓越级”(AV? PreeminentTM)律师，这是Matindale-Hubbell同行评级系统中的*高评级。

　　迈克尔·R.奥弗利(Michael R. Overly)，富理达律师事务所洛杉矶分所技术交易与外包业务集团的合伙人。作为一名曾担任电气工程师的律师，他的业务主要是就技术授权、知识产权开发、信息安全和电子商务为客户提供咨询。

　　陈婷，北京外国语大学硕士。2012年迄今供职于《纽约时报》中文网，担任翻译、编辑。

目录

第1 章 写给高管的大数据基本介绍
大数据是一个会带来决策洞见的过程。这个过程会利用人和技术快速分析
来自各种渠道的大量数据（传统的列表结构数据和非结构数据，如图片、视频、
电子邮件、交易数据和社交媒体互动），以产生可用于行动的知识流。
1．1 大数据是什么 / 003
1．1．1 大数据的特点 / 005
1．1．2 量 / 005
1．1．3 物联网和数据量 / 007
1．1．4 种类 / 008
1．1．5 速度 / 008
1．1．6 验证 / 009
1．2 跨学科方式、新技术和投资 / 009
1．3 获取相关数据 / 011
1．4 大数据技术的基本原理 / 012
1．5 本章小结 / 014
第2 章 信息安全与合规概述：见树不见林
为了应对日渐加剧的数据安全威胁，几乎每个管辖区域的监管机构都已经
或正在施行法律法规，要求企业履行数据安全和保密义务。
把保密信息托付给商业伙伴或供应商时，企业不仅应该对适用的保密问题
进行评估，还要评估整体信息安全措施，以确保信息的安全。
2．1 引语 / 017
2．2 应该保护什么样的数据 / 020
2．3 保护为什么重要 / 022
2．4 对信息安全合规的常见误解 / 023
2．5 找到合规法律和规则的共同点 / 025
2．6 本章小结 / 027
第3 章 供应商和商业伙伴关系中的信息安全
3．1 引语 / 031
3．2 本章概述 / 032
3．3 第一种工具：尽职调查问卷 / 033
3．4 第二种工具：关键性的合同保护措施 / 040
3．4．1 保证条款 / 041
3．4．2 明确的信息安全义务 / 041
3．4．3 免责条款 / 042
3．4．4 责任限制 / 042
3．4．5 保密条款 / 043
3．4．6 审计权 / 043
3．5 第三种工具：信息安全规定附件 / 044
3．6 本章小结 / 044
第4 章 隐私与大数据
公司应该告知消费者自己将如何使用和分享消费者的个人信息，并就信息
的使用和分享向消费者提供有意义的选择。
考虑收集和使用健康数据的企业应该用图表的形式标出数据流和数据的类
型，以便制定恰当、合法的策略，为这类数据潜在或原定的二次使用提供便利。
4．1 引语 / 049
4．2 隐私法律和规章以及影响大数据的原则 / 051
4．3 隐私合规的基础 / 052
4．4 告知 / 053
4．5 选择 / 054
4．6 访问权 / 057
4．7 《 公平信用报告法案》 / 058
4．8 消费者报告 / 060
4．9 联邦交易委员会的审查加强 / 060
4．10 对企业的影响 / 062
4．11 用个人信息赚钱：你是数据代理商吗 / 063
4．12 联邦贸易委员会“拿回你的名字”行动 / 065
4．13 去身份识别 / 067
4．14 在线行为广告 / 068
4．15 大数据活动隐私合规的最佳做法 / 071
4．16 数据流映射图介绍 / 073
第5 章 联邦和州数据保密法律及其对建立和使用健康信息数据库的影响
5．1 引语 / 079
5．2 本章概述 / 080
5．3 和数据的来源及类型有关的关键考虑因素 / 083
5．4 未经个人授权从涵盖实体收集PHI / 084
5．4．1 分析涵盖实体的医疗保健方案 / 084
5．4．2 创造和使用经过去身份识别处理的数据 / 085
5．4．3 商业伙伴的PHI 汇总和去身份识别策略 / 086
5．4．4 PHI 的营销和售卖 / 087
5．4．5 创建研究数据库，用于将来的PHI 研究 / 089
5．4．6 敏感信息 / 092
5．5 从个人渠道收集大数据 / 093
5．5．1 个人健康记录 / 093
5．5．2 移动技术和基于网络的应用程序 / 094
5．5．3 小结 / 096
5．6 约束进一步公开健康信息的州一级法律 / 096
5．6．1 州一级法律约束概况 / 096
5．6．2 基因数据：知情同意和数据所有权 / 101
5．7 本章小结 / 103
第6 章 大数据与风险评估
在大数据的背景下，随着公众对大数据及其用途的认识的增强，新的法律
挑战以及围绕个人隐私权利的透明度、知情权、访问权、选择权这几项原则的
诉讼也会随之出现。
6．1 引语 / 107
6．2 使用大数据的战略意图是什么 / 108
6．3 大数据的使用如何影响市场 / 111
6．4 使用大数据会造成损害或损失吗 / 115
6．5 使用大数据分析是否会影响健康问题 / 119
6．6 大数据对证据开示的影响 / 121
第7 章 大数据授权
大数据要求各方重新审视知识产权的所有权、免责以及授权许可的类型和
范围等常见条款。
7．1 本章概述 / 125
7．2 根据知识产权法保护数据/ 数据库 / 127
7．2．1 版权 / 128
7．2．2 商业秘密 / 129
7．2．3 对大数据的合同保护 / 130
7．3 所有权 / 130
7．4 授权许可 / 134
7．5 匿名化 / 137
7．6 保密 / 140
7．7 数据库“加盐” / 142
7．8 协议终止 / 143
7．9 费用/ 版税 / 144
7．9．1 盈利模式 / 144
7．9．2 价格保护 / 147
7．10 审计 / 147
7．11 保证 / 150
7．12 免责 / 153
7．13 责任范围 / 154
7．14 本章小结 / 155
第8 章 《反垄断法》与大数据
大数据会为公司提供大量有关其竞争对手的行动的信息，若使用得当，它
会成为一件有利于竞争的强大工具，使用户能够对供求形势制定出更迅速、更
明智的应对措施。然而，若使用不当，大数据也可能会让企业有机会向竞争对
手发出信号，并监测对方对这些信号的反应，引起默示价格垄断的重大风险。
大数据将在合理安排保险范围和使用大数据时的监管合规方面，分别给购
买保险的企业和保险人带来挑战。
8．1 引语 / 159
8．2《 反垄断法》概述 / 160
8．3 大数据与价格垄断 / 162
8．4 价格垄断风险 / 163
8．5“兆示”风险 / 166
8．6 降低价格垄断和兆示风险的措施 / 169
8．7 信息共享风险 / 171
8．8 非价格竞争：数据保密和安全政策 / 176
8．9 价格歧视与《罗宾逊- 帕特曼法》 / 177
8．10 本章小结 / 180
第9 章 大数据对被保险人、保险范围和保险人的影响
9．1 引语 / 185
9．2 大数据的风险 / 186
9．3 传统保险对大数据带来的风险的承保范围可能存在显著差异 / 188
9．4 针对大数据构成的风险的网络责任保险 / 190
9．5 购买网络保险时需考虑的因素 / 193
9．6 网络责任保险的相关问题 / 195
9．7 保险人对大数据的使用 / 196
9．8 核保、折扣与《贸易行为法》 / 197
9．9《 隐私法》 / 200
9．10 访问个人信息 / 200
9．11 个人信息的更正 / 201
9．12 披露不利核保决定的依据 / 202
9．13 第三方数据与《隐私法》 / 204
9．14《 隐私条例》 / 205
9．15 本章小结 / 206
第10 章 用大数据管理人力资源
人力资源管理职能可以通过使用大数据来大大提升业务决策质量。
10．1 引语 / 209
10．2 用大数据管理人 / 212
10．2．1 缺勤和调度 / 212
10．2．2 发现各种工作的成功指标 / 213
10．2．3 领导变革 / 214
10．2．4 管理员工的诈骗行为 / 215
10．3 规范大数据在人力资源管理中的应用 / 216
10．4《民权法案》第七章的反歧视条款 / 216
10．5《2007 年遗传信息反歧视性法》 / 220
10．6《国家劳动关系法》 / 222
10．7《公平信用报告法》 / 224
10．8 州和地方法律 / 225
10．9 本章小结 / 225
第11 章 大数据证据开示
11．1 引语 / 229
11．2 大数据——数据保存的大问题 / 230
11．3 大数据的保存 / 231
11．3．1 保存义务：一项历经考验的法律原则与大数据的结合 / 231
11．3．2 避免保存隐患 / 233
11．3．3 触发讼诉保全 / 239
11．3．4 大数据保存的触发 / 240
11．4 大型数据库证据开示 / 244
11．4．1 数据库差异 / 245
11．4．2 诉讼中的数据库 / 246
11．4．3 能合作就合作 / 247
11．4．4 拒绝无理要求 / 248
11．4．5 表述具体 / 248
11．4．6 尽早讨论数据库证据开示 / 249
11．5 大数据挖掘 / 250
11．5．1 推动CAR 过程 / 250
11．5．2 收回 / 252
11．6 对CAR 方式的司法认可 / 254
11．7 本章小结 / 255

精彩书摘

　　《大数据商业应用风险规避与法律指南》：
　　值得重申的是，大数据拥有巨大的潜力，能提升公司对供求形势作出反应的能力。《反垄断法》绝对鼓励这种能促进竞争、提高效率的行为。然而，因为大数据也会带来滥用信息的风险，公司就应该采取合理的措施，确保在允许的范围内使用大数据。
　　首先，公司应确保员工对《反垄断法》有一个基本的认识。员工培训应该包括熟知公司的反垄断合规政策，定期举行的合规“复习性”培训也应包括有关《反垄断法》的讨论。这类反垄断培训对有定价、市场营销和战略决策权的员工特别重要。
　　此外，公司在推出大数据计划时，应考虑让员工在接受了专业的反垄断培训后，才能获准访问和竞争对手的价格、成本、利润空间、销量有关的敏感数据或其他敏感信息。这种培训不仅应该包括提醒他们垄断价格是违法行为，还应包括传授创建文档的最佳实践。一名级别相对较低的销售经理随意发出的一封电子邮件，可能都会成为价格垄断或兆示案件中的关键文件。因此，员工不仅要认识到使用大数据存在的法律陷阱，还要知道在日常文件中使用不准确或过分乐观的语言会造成的实际后果。
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探索未知：人工智能驱动的未来商业模式重塑与伦理挑战 图书简介 本书深入剖析了人工智能（AI）技术在当代商业领域引发的颠覆性变革，重点关注其在驱动创新、优化运营、重塑客户体验等方面的前沿应用。我们不探讨传统的数据管理或风险规避框架，而是聚焦于AI技术本身对商业模式的结构性影响，以及随之而来的全新伦理、社会和监管挑战。 第一部分：AI驱动的商业模式革新 本部分将系统梳理AI技术如何从根本上改变企业创造、交付和获取价值的方式。我们不会停留在“数据驱动决策”的表层，而是深入探究生成式AI（Generative AI）在产品设计、内容生产和个性化服务定制中的革命性作用。 1. 超个性化与“实时”商业生态构建： 探讨AI如何通过分析海量实时数据流，实现从预测性分析到主动干预式服务的转变。例如，零售业如何利用AI构建动态定价模型和零库存供应链；金融服务业如何基于行为模式实时调整风险敞口和投资策略。我们详细分析了物联网（IoT）与边缘计算如何为AI提供即时决策能力，从而催生出全新的“服务即产品”（XaaS）商业形态。 2. 自动化决策与“黑箱”运营的崛起： 重点分析了深度学习模型在供应链优化、市场营销自动化甚至高层战略规划中的应用。书中细致阐述了强化学习（Reinforcement Learning）在复杂系统管理中的实际案例，以及这些高自主性系统对传统组织架构和人力资源需求的冲击。我们分析了如何设计能够自我学习、自我修复的分布式自治组织（DAO-like Structures）的雏形。 3. 跨界融合与“智能中介”的消亡： 审视AI如何打破行业壁垒，例如，生物科技公司利用AI加速新药研发周期，或传统制造业通过数字孪生技术实现物理世界的实时映射与远程控制。本书关注的核心是，当AI成为价值链中的核心“智能中介”时，传统的中介机构（如分销商、信息掮客）将如何被替代或重新定义。 第二部分：前沿技术对竞争格局的重塑 本部分将超越传统的市场份额分析，着眼于AI时代的技术壁垒和数据飞轮效应，探讨企业如何在新范式下建立可持续的竞争优势，以及新兴力量如何挑战既有巨头。 1. 算法军备竞赛与“算力”即资本： 分析在大型语言模型（LLMs）和高精度模拟技术主导的时代，计算资源（GPU、TPU）的重要性已等同于传统资本。书中探讨了企业如何通过构建私有化、专业化的模型，而非仅仅依赖通用模型的API，来形成难以模仿的技术护城河。我们还剖析了“模型即资产”的估值模型。 2. 联邦学习与数据主权的博弈： 深入研究联邦学习（Federated Learning）等去中心化机器学习技术在多方数据协同中的潜力与局限。重点讨论了跨企业、跨地域的数据合作如何绕开传统的数据共享壁垒，同时引发对数据主权归属和知识产权的新一轮争论。 3. 人机协作的新范式：认知增强与“超人”团队： 探讨AI如何不再仅仅是工具，而是成为人类团队的认知伙伴。我们关注“提示工程”（Prompt Engineering）背后的深层认知科学，以及如何系统性地培养员工与复杂AI系统协同工作的能力，实现指数级的生产力提升。 第三部分：新兴的伦理困境与社会治理的空白 本书的核心价值之一在于，它聚焦于当前法律和监管体系尚未充分覆盖的AI应用前沿所产生的结构性伦理风险，而非针对既有数据隐私法的合规问题。 1. 深度伪造（Deepfake）与“真实性危机”： 探讨生成式模型在信息战、品牌声誉攻击和身份欺诈方面的能力升级。我们分析了如何构建可信赖的数字水印和溯源系统，以应对内容真实性面临的根本性挑战，以及这种危机对媒体、政治和商业信任体系的长期侵蚀。 2. 算法偏见与分配正义： 深入研究复杂的、多维度数据集训练出的AI模型，其内嵌的偏见如何固化甚至放大社会不平等。本书关注的并非简单的“公平性指标”，而是探讨如何设计可解释的、可审计的决策流程，确保在资源分配（如信贷审批、招聘筛选）中的决策透明度和问责制。 3. 知识产权的“黑洞”：训练数据与模型产出物的权属： 这是当前法律界争论的焦点。书中详尽分析了大规模预训练模型对现有版权法、专利法构成的挑战。例如，当一个模型在数百万未授权的艺术品上学习后，其生成的“新作品”的原创性和所有权应如何界定？我们考察了新兴的“贡献度证明”和“模型生成物许可”机制的初步探索。 4. 意外的系统性风险：模型失控与不可预测性： 探讨大型、复杂的AI系统在特定压力下可能表现出的涌现行为（Emergent Behavior）。我们讨论了如何构建“安全围栏”和“红队测试”来主动寻找模型在非预期环境下的故障点，以及如何在没有人类直接干预的情况下，设计出能够自我终止或降级的智能体。 结论：面向无限可能性的审慎前行 本书旨在为商业领袖、技术创新者和政策制定者提供一个清晰的路线图，引导他们理解AI技术带来的无限机遇，同时要求他们以前所未有的审慎态度，应对技术快速发展所暴露出的深层伦理真空和治理挑战。这不是一本关于如何“避免罚款”的指南，而是一本关于如何在智能驱动的未来中，负责任地设计和部署颠覆性技术的战略思考之作。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，在数字化浪潮席卷的今天，数据安全和合规性是企业生存和发展的生命线。这本《大数据商业应用风险规避与法律指南》恰恰填补了这一领域的空白。它不是那种只停留在理论层面的学术著作，而是充满了实践指导意义。我尤其欣赏书中关于“数据跨境流动”的章节，详细阐述了不同国家和地区在数据隐私保护方面的法律差异，以及企业在进行国际化业务时需要注意的合规事项。书中列举了几个涉及数据泄露和违规跨境传输的案例，分析了企业因此遭受的巨额罚款和声誉损失，这给我敲响了警钟。更重要的是，作者提供了非常实用的操作指南，例如如何进行合规的第三方数据合作，如何设计符合GDPR、CCPA等法规的数据处理流程，以及如何建立有效的内部数据治理体系。读完这本书，我感觉自己对数据合规有了系统性的认知，能够更有信心地指导公司的业务发展，规避潜在的法律风险，真正做到“用活数据，不触红线”。

评分☆☆☆☆☆

这是一本极具前瞻性和实践性的指南。我一直关注着医疗健康领域的数据应用，比如电子病历、基因测序数据、可穿戴设备数据等，这些数据拥有巨大的潜力，但同时也伴随着极高的隐私风险和法律挑战。这本书为我提供了宝贵的洞见。书中关于“医疗健康大数据合规性”的章节，详细阐述了 HIPAA、GDPR 等法规在医疗数据保护方面的要求，以及如何安全地收集、存储、使用和共享敏感的医疗数据。它通过多个真实案例，展示了数据泄露在医疗行业可能造成的严重后果，比如患者隐私的泄露、医疗机构的巨额罚款，甚至对患者生命健康造成的直接威胁。更让我欣喜的是，书中提供了一系列切实可行的规避策略，例如如何进行匿名化和去标识化处理，如何建立严格的访问控制机制，以及如何与患者进行透明的沟通，获得他们的知情同意。这本书不仅是法律的指南，更是对行业健康发展的一种负责任的呼唤。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受就是“贴心”。它没有给我一种高高在上的说教感，而是像一位经验丰富的朋友，在分享他踩过的坑，以及如何绕过这些坑。我一直对人工智能在金融领域的应用感到好奇，但同时也对其中的风险有些担忧，比如信用评估的准确性，以及潜在的欺诈风险。这本书恰好提供了一个完美的解答。它详细剖析了大数据在金融风控、反欺诈、个性化营销等方面的应用，并且重点讲解了如何识别和规避相关的法律风险。我印象特别深刻的是书中关于“机器学习模型可解释性”的讨论，解释了为什么在金融领域，监管机构越来越要求模型具有可解释性，以及企业应该如何构建可解释的模型，以便应对合规审查。书中的语言通俗易懂，即使是初学者也能快速掌握核心要点。它不仅提供了法律上的指导，还融入了对技术和商业的深刻理解，让我对大数据在金融行业的健康发展有了更深的信心。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本《大数据商业应用风险规避与法律指南》的价值远超我的预期。我一直从事市场营销工作，深知数据在精准营销中的重要性，但同时也对用户隐私保护和数据合规性感到一丝不安。这本书让我如释重负。它用一种非常友好的方式，解读了大数据在市场营销、用户画像、个性化推荐等方面的应用，同时详尽地阐述了相关的法律法规和规避风险的策略。我特别喜欢书中关于“用户同意机制”的探讨，详细说明了在不同场景下，如何设计有效的用户同意流程，以及如何管理和撤销用户同意。这对我来说是极其重要的信息，因为我需要确保我们的营销活动在法律允许的范围内进行。书中还提供了许多实用工具和模板，可以帮助我更好地理解和执行合规要求。读完这本书，我感觉自己不仅提升了工作效率，更重要的是，获得了在数字时代进行负责任的营销的信心和底气。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直像一本侦探小说，我一口气读了下来，完全停不下来！它没有直接罗列枯燥的法律条文，而是通过一个个引人入胜的案例，将大数据应用中的潜在风险层层剥开。我特别喜欢其中关于“算法歧视”那一章，作者通过分析几个真实的电商推荐系统和招聘软件的案例，让我深刻理解了即使是看似公平的算法，也可能因为训练数据的偏差而产生不公平的结果。书中不仅指出了问题，还给出了具体的规避方法，比如如何进行数据偏差检测，如何建立更具包容性的数据集，以及如何在模型设计阶段就融入伦理考量。读完这一章，我感觉自己仿佛掌握了一套“算法安全秘籍”，对于如何负责任地使用大数据，有了前所未有的清晰认识。而且，这本书的语言非常生动，避免了晦涩难懂的专业术语，即使是非技术背景的读者也能轻松理解。我强烈推荐给所有对大数据感兴趣，又担心触碰法律红线的朋友们，它绝对是一本值得反复阅读的宝藏。

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