1.2.2 具体实例

从国内的现状来看，数据主要掌握在政府部门、数据运营商、企业三大“数据孤岛”中。数据被独立地存储于各个“孤岛”中，使得数据的共享十分困难。在“数据孤岛”内部，由于数据无法完全地在内部各个组织间流通，还会存在一些小的“数据孤岛”，也就是“岛中岛”现象（如图1-1所示）。这是比较典型的“数据孤岛”现象，还有一些看起来不太明显的“数据孤岛”，比如A公司的数据可能对B公司有用，但是A公司和B公司都不知道，它们自己都没有意识到“数据孤岛”问题，只是独立收集和独立存储着自己的业务数据。数据一旦可以共享，就会对政府部门、数据运营商、企业产生巨大的商业价值。本节将用几个案例详细地介绍“数据孤岛”现象和联邦学习在消除“数据孤岛”方面的优势，而对于可能遇到的挑战难点将会在1.2.4节中详细说明。

图1-1 政府部门“数据孤岛”、数据运营商“数据孤岛”、企业“数据孤岛”示意图

（虚线表示无法流通，彼此独立）

案例一：金融服务的“数据孤岛”

金融服务是提高生活水平、促进生产和消费的重要途径，在社会经济发展中具有重大意义。金融服务所产生的数据包括用户的实名信息、担保信息、借贷信息、还款和催收信息等，这些数据是非常有价值的。例如，借款后失联可认为是欺诈行为；连续在多个金融机构借款，可认为是资金链断裂、拆东墙补西墙的多头借贷行为等。存在这些行为的用户具有比较高的风险，金融机构找出这类用户后阻断放款，可以减少坏账造成的损失，从而降低经营成本，为优质用户提供更优惠的贷款，吸引更多用户实现规模扩张，在为用户提供便利的同时，促进经济健康发展。

然而，对于用户来说，这些数据属于隐私信息，数据泄露将给用户造成巨大的损失。这使得大量金融服务数据只能保存于公司内部，形成金融服务数据的一个个“孤岛”。

案例二：消费行为的“数据孤岛”

经过20多年的发展，在网上购买商品已成为很多人的生活习惯。电商平台提供了各式各样的商品，以及质量保障服务、便捷的送货到家等各种服务。小到各种零食、牙签，大到家用电器都可以在电商平台买到，甚至还能买到房产。2020年，电商平台更成了人们生活中必不可少的一部分，不仅让人们得到了更多的实惠，还降低了交叉感染的风险。电商平台经常会做促销活动以便吸引新客，然而这催生了一批“黑灰产业”用户。他们利用虚假身份和规则漏洞套取非法利益，造成了电商平台的损失。在套取非法利益的同时，这些用户也在电商平台留下了消费行为数据，可作为“黑灰产业”用户的识别依据，据此可以帮助其他互联网服务防止这些用户带来更多损失。然而，消费行为数据也是用户的隐私，只能在电商平台的公司内部保存和使用，这便形成了消费行为的“数据孤岛”。

从上述两个例子中，我们可以看出，“数据孤岛”其实存在于生产消费的方方面面，所产生的数据仅在“孤岛”内部发挥了作用。若各个机构间进行合作，联合利用各方数据，则可以更充分地挖掘数据中蕴含的价值。

（1）在案例一中，金融机构详细地记录了用户的实名信息、担保信息、借贷信息、还款和催收信息等。我们可以通过各家金融机构所记录的用户信息联合建模，辨别高风险用户，以加强对不良用户的放贷管控，使得信用良好的用户可以享受到更好的服务，形成正向循环。

（2）在案例二中，用户在各家电商平台上留下了消费记录，我们可以整合电商平台和其他互联网服务的用户数据，对利用虚假身份套取非法利益的“黑灰产业”用户进行辨别，以减少其他电商平台和互联网服务被非法套利的损失。