先是《網絡安全審查法》第壹個開刀的對象，接著又是App被下架。
“為了上市賣數據”的傳聞也是不絕於耳。
再然後，美國律所對滴滴發起集體訴訟，不過這也是常規操作，前面的壹連串事件導致的連鎖反應而已。
同時，滿幫集團、BOSS直聘也被列為《網絡安全審查法》實施的對象。
在調查結果出來之前，我們不妄自揣測，到底賣沒賣數據，調查結束後自會知曉。
假設，上述企業的數據被拿到了，我們能基於這些數據推斷出什麽信息呢？
我們先來看看網上炒得沸沸揚揚的測繪數據以及道路信息。
為了安全起見，國內的GPS對外采用的是火星坐標系（GCJ-02坐標），而世界通用的是WGS-84坐標，所以，以前我們在Google Map上看國內地圖都會發現偏移的現象：
不過，這是很久以前了，Google Map現在已經糾偏：
其實不難，既然兩個坐標系都是公開的，那麽必然存在算法在兩種坐標系之間進行轉換，比如這個開源項目：
/googollee/eviltransform
根據項目描述，輸出的WGS-84坐標精度可達0.5米。
也就是說，不用滴滴的數據，也能通過公開的衛星地圖等信息，利用算法進行糾偏。
照這麽說，滴滴的數據壹點影響也沒有？那監管查他幹嘛？
別急，我們繼續往下看。
壹方面，坐標的轉換可能會有誤差，滴滴的GPS可以用來校準，當然，這個誤差其實很小；
（看到這裏，有人會問，那麽那些外國間諜跑到國內來非法測繪幹嘛呢？有衛星圖不就OK了。
首先，當然是做地面的GPS校準，另外，最關鍵的，是他們通過其他情報和觀察進出車輛等，確定了這個設施的用途。）
另壹方面，最主要的，拿到了地圖，其實並不知道地圖上的建築物是幹什麽用的。
比如，這個建築物，我以前上班天天路過，地圖沒有名稱，門口沒有任何標識，但是壹般人不讓進，從衛星圖看內部還挺氣派的。
通常，涉及國家安全的建築物，通常不會在地圖上標識出具體的名稱，比如有些核工業研究所，在地下，有些軍事用途的設施，在山區。
拿到960萬平方公裏的地圖，完全無從排查“關鍵”建築物。
那麽，拿到滴滴的數據，能怎麽識別它呢？
這是第壹屆開放數據創新應用大賽（SODA）的部分數據，來自出租車的定位數據，還包含定位的具體時間，基於這些數據，當時做了個簡單的可視化：
有了人的行程數據，特別是再加上時序，在特定時間點的行程數據，我們就可以推導出非常多的信息。
比如，壹個人經常往返於國防 科技 大學和某個建築物，並且把那個建築物的地址，備註為“基地”
比如，壹個人經常往返於某發射基地和某建築物，並且把那個建築物的地址，備註為“工廠”；
滴滴研究院監測國家部委出行規律那個大家也都看了：
諸如此類，大家可以舉出無窮的例子，利用已知推導出疑似的未知，這會暴露很多涉及國家安全的基礎設施，還會暴露很多涉及國家安全的人物。
這，才是滴滴數據最大的“用途”。
我們只能寄希望於，涉密人士，通常自有車輛，或者有專門車輛接送，沒用過滴滴。至少，從現在開始，不能用滴滴了。
當然，最好是滴滴沒有泄密，但是，我們承擔不起這個萬壹。
再來看看另外幾家：
如果說，滴滴掌握了全國的客運數據，那滿幫就掌握了全國的貨運數據，而且包含大量的跨省道路數據；
如果說，滴滴掌握了全國城區的道路數據，那滿幫就掌握了全國縣域和高速網絡的道路數據。
雖然量級有差別，但是通過上面的思路，壹樣可以成為推理關鍵設施的數據源。
8580萬求職者，1300萬企業，其中630萬是認證過的。
通過這些數據，我們可以知道，中國的高 科技 企業，需要什麽技能？涉及網絡安全的技能有哪些？是不是當前最新的？哪些技能獲得的薪水更高？中國的求職者，普遍掌握了什麽技能？不同細分行業的平均薪水是多少？
互聯網巨頭們第壹次意識到，網絡安全、國家安全，真的可能讓自己關門，安全合規是最前面那個1，後面再多0沒有1都是擺設。
數據安全法已經過審，《深圳經濟特區數據條例》也已落地，《上海數據安全條例》也在擬定之中，合規成本越來越高，因為我們的企業產生的數據價值越來越高了。
為了讓資方順利套現，選擇美股上市，就得付出相應的代價，付出額外的合規成本，獨角獸們再算算賬，美股IPO還劃算嗎？
港股和大A歡迎妳們。