保障数据用户安全和网约车合法既是滴滴出行的机遇也是挑战
华信智原《职话大数据》栏目对话滴滴出行大数据高级分析师李丽凯，共同探讨如何保障网约车平台用户数据安全及网约车合法化等话题。李凯丽表示，保障数据用户安全和网约车合法既是滴滴出行的机遇也是挑战。
海量数据既是机遇也是挑战
目前滴滴有超过一千五百万的司机和超过三亿的注册用户，除此之外，滴滴平台上每天会产生超过一千六百万的订单，完成这些订单需要处理超过70TB的数据，在滴滴的平台上每天有超过90亿次的路径规划，还有超过十亿次的派单。李凯丽表示，这些海量的数据对于滴滴来说具有很高的的数据价值。
李凯丽说：“海量数据处理的挑战主要来自于处理大数据的运算量以及算法。比如说，AlphaGo它下围棋只需要处理十九乘以十九格的运算量，对于滴滴来说，北京市的每个街道、每个用户发出的订单、司机正在街上行径的轨迹以及两三秒钟就会变更的需求，这些都是增加滴滴运算的挑战。基于这些挑战，滴滴也吸引了很多世界顶级人才，包括浙江大学的何晓飞教授、密歇根大学终身教授叶杰平教授以及阿里的章文嵩，他们都认为海量数据运算处理非常有挑战，有吸引力。”
李凯丽表示，当下，滴滴并不需要进行太多基于数据的商业化拓展，滴滴要做好的事情就是出行的匹配,出行的匹配是一个特别庞大的运算量，它需要特别聪明的算法来完成。对于司机来说，希望滴滴平台能够增加两个数据指标，一个是TPH(trip per hour)，还有一个是IPH(income per hour)，分别为每小时的订单以及每小时的收入这两个数据。
保证数据安全原则：用户第一，体验第二
滴滴对于数据保持安全第一体验第二的原则。保护用户数据，在匿名化处理数据的前提下，再进行一些基于数据的应用。目前，滴滴和优步打破了以往的一个竞争关系，以一个合作的姿态来共同面对中国的市场。
李凯丽说：“滴滴内部对于数据的处理一直遵循用户安全第一体验第二的原则。针对数据本身物理存储的安全问题，滴滴会提高数据安全级别，使用离线存储;滴滴内部还将提升数据管理者的安全级别;此外，滴滴使用匿名化的数据，这是一个不可追踪不可回溯整个过程，所有参与数据的人员，能看到的是一串代码或是一个数字，但是他们并不能把这些数字反向的追溯到个人，进而从内部和外部同时保证用户的数据安全。”
中国是全世界最大的网约车市场，也给予了网约车合法的地位。合法化对于滴滴来说是一个非常重要的里程碑。李凯丽说，但滴滴需要解决众多问题，一方面是出行潮汐的问题，人们出行有特别明显的潮汐性，早上有早高峰，晚上有晚高峰。在数据方面，解决出行潮汐的问题，如何调节更好的供给来满足某个特定时间段的需求，用数据来满足潮汐，让大家可以正常的上下班可以正常的出行。另一方面，滴滴希望做一个大的出行平台，这个平台包括专车、快车、出租车以及顺风车巴士等，用来满足不同用户的不同需求。
大数据人才培养应当理论结合实践
李凯丽说：“对于大数据人才培养而言，有三个重要的条件，第一，要采集足够有效的并且干净的数据，进行存储并且能够安全的应用;第二，要有计算能力，即能够用JPU来代替CPU处数据。第三，要有存储能力，现在有了云计算，可以存储大量的数据，滴滴每天有70TB的数据，如果没有庞大的存储库的话，是无法处理的”。
算法就像一个引擎，不停运转，数据是引擎的燃料，通过燃烧燃料，来让引擎转的更快，转的更聪敏，转的更智能，进而实现人工智能。李凯丽说，大数据人才的培养，就是培养精通存储，精通算法，有计算能力得人才，进一步推动大数据落地的应用。
“我自己不涉及招聘团队，我的概念更多来自于何晓飞、叶杰平教授。何晓飞教授认为大数据人才，应当有改变世界的心和改变世界的欲望，能够将数据作为爱好并且有强烈的好奇心去深入挖掘数据的价值，对一个具体的事情进行一个改善”李凯丽说。
李凯丽介绍，何晓飞教授在国外待了好多年，回国之后他一直在感叹，中国的产业界和学界的距离比较远，而斯坦福大学学生上学和创业是紧密相连的，包括哈佛和麻省理工他们的学生都会提早去参与和解决一些企业的问题，进而推进自己的研究领域。但是中国的学校和企业，脱节的比较厉害，所以国内大数据团队的那些leader会用很多的精力来培养学生。对于中国来说，一方面，何晓飞希望公司和高校建立更多的合作，科学家不要待在办公室里，因为他们处理的数据量非常的少，而企业有大量的数据没有人来处理，希望企业和高校能够建立更多的合作，让学生提早接触到数据让他深入到一线，在处理具体的数据当中，来进一步完善算法。
