分析大数据的利与弊
大数据的利与弊
大数据的利与弊引言概述：随着科技的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的利与弊是一个备受关注的议题，它既带来了巨大的机遇，也存在一些挑战和风险。
本文将从五个大点阐述大数据的利与弊，帮助读者更好地了解这一话题。
正文内容：1. 大数据的利：1.1 提供更准确的决策支持：大数据技术可以收集和分析大量的数据，为决策者提供更准确、更全面的信息支持。
通过分析大数据，企业可以更好地了解市场需求、消费者行为和竞争对手情况，从而制定更科学的决策策略。
1.2 促进创新和发展：大数据技术的应用可以帮助企业发现新的商业机会和创新点。
通过对大数据的分析，企业可以发现潜在的市场需求，改进产品设计和服务，推动企业创新和发展。
1.3 提高效率和生产力：大数据技术可以帮助企业优化运营流程，提高工作效率和生产力。
通过对大数据的分析，企业可以识别瓶颈和问题，并采取相应措施进行改进，从而提高生产效率和降低成本。
2. 大数据的弊：2.1 隐私和安全问题：大数据的收集和分析涉及大量的个人信息，如果不妥善处理，可能会导致隐私泄露和安全风险。
大数据的滥用可能导致个人信息被滥用、泄露或被黑客攻击，给个人和企业带来不可估量的损失。
2.2 数据质量和可信度：大数据的质量和可信度是一个重要的问题。
大数据的收集和整理需要耗费大量的时间和资源，如果数据质量不高或者数据来源不可靠，可能会导致分析结果不准确，从而影响决策的科学性和准确性。
2.3 社会和伦理问题：大数据的应用可能会引发一些社会和伦理问题。
比如，通过大数据的分析，企业可以对消费者进行精准营销，但这也可能侵犯消费者的隐私权；同时，大数据的应用也可能导致一些人群信息的歧视和偏见。
总结：综上所述，大数据的利与弊是一个复杂的问题。
大数据的应用可以为企业带来更准确的决策支持、促进创新和发展，提高效率和生产力。
然而，大数据的应用也存在一些隐私和安全问题、数据质量和可信度问题，以及一些社会和伦理问题。
大数据的利与弊
大数据的利与弊大数据（Big Data）是指规模巨大、复杂度高且多样化的数据集合。
随着科技的发展，大数据的应用越来越广泛，对社会经济、科学研究等领域产生了深远的影响。
然而，大数据也存在一些利与弊，下面将详细介绍。
一、大数据的利1. 提供更准确的决策依据：大数据分析可以从庞大的数据中提取有价值的信息，匡助企业、政府等做出更准确的决策。
例如，通过分析消费者的购买行为和偏好，企业可以调整产品策略，提高销售额。
2. 促进经济发展：大数据技术的应用可以带动相关产业的发展，创造就业机会，提升经济效益。
例如，电商平台通过大数据分析用户行为，为商家提供精准的广告投放服务，推动了电商行业的快速发展。
3. 改善公共服务：大数据分析可以匡助政府更好地了解民众需求，提供更精准的公共服务。
例如，通过分析交通流量数据，政府可以优化交通规划，减少拥堵问题。
4. 促进科学研究：大数据分析可以匡助科学家发现新的规律和趋势，推动科学研究的发展。
例如，在医学领域，大数据分析可以匡助研究人员发现新的疾病风险因素，提高疾病的预防和治疗水平。
二、大数据的弊1. 隐私问题：大数据的应用需要采集大量的个人信息，可能会侵犯用户的隐私权。
例如，一些社交媒体平台可能会采集用户的个人信息，用于精准广告投放，但用户对此并不知情。
2. 数据安全风险：大数据的存储和传输需要强大的技术支持，但也存在数据泄露和黑客攻击的风险。
一旦大数据被非法获取，可能会导致个人隐私泄露、经济损失等问题。
3. 数据质量问题：大数据集合中可能存在大量的噪声数据和错误数据，这些数据可能会对分析结果产生误导。
因此，在进行大数据分析时，需要对数据进行清洗和整理，提高数据质量。
4. 不平等问题：大数据的应用可能会加剧社会的不平等现象。
例如，一些企业通过大数据分析用户行为，可以进行精准的定价和营销，但这也可能导致不同群体之间的价格差异。
三、结论大数据的利与弊是相辅相成的，我们不能只看到其带来的好处，也不能忽视其可能带来的问题。
大数据的利与弊
大数据的利与弊大数据是指规模庞大、类型复杂且难以处理的数据集合。
随着科技的发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会的重要资源。
它为企业、政府和个人提供了许多机会，但同时也带来了一些挑战和风险。
本文将详细讨论大数据的利与弊。
一、大数据的利1. 提供商业洞察力：大数据分析可以匡助企业了解消费者的需求和行为模式，从而制定更好的营销策略和产品定位。
例如，通过分析用户的购买记录和浏览习惯，电商公司可以个性化推荐商品，提高销售额。
2. 优化运营效率：大数据分析可以匡助企业优化生产和供应链管理，减少资源浪费和成本。
通过实时监控设备和物流数据，企业可以及时发现问题并进行调整，提高生产效率。
3. 改善医疗服务：大数据分析可以匡助医疗机构更好地管理患者数据和医疗资源，提高诊断准确性和治疗效果。
例如，通过分析大量的医疗记录和基因数据，医生可以制定更精准的治疗方案，提高治疗成功率。
4. 加强公共安全：大数据分析可以匡助政府和执法机构预测和防止犯罪行为。
通过分析犯罪数据、社交媒体信息和监控视频，警方可以及时发现犯罪嫌疑人并采取行动，提高社会安全水平。
5. 促进科学研究：大数据分析可以匡助科学家发现新的规律和趋势，推动科学研究的发展。
例如，天文学家可以通过分析天体观测数据，发现新的星系和宇宙现象，深化人类对宇宙的认识。
二、大数据的弊1. 隐私和安全问题：大数据的采集和分析可能侵犯个人隐私。
例如，互联网公司可能会采集用户的个人信息，并将其用于广告定向推送。
此外，大数据的存储和传输也存在安全风险，黑客可能窃取敏感数据。
2. 偏见和歧视：大数据分析可能存在偏见和歧视。
由于数据的采集和处理是由人类设计和执行的，他们的主观意识和偏好可能会影响数据分析的结果。
这可能导致不公平的决策和对特定群体的歧视。
3. 信息过载和误导：大数据时代，信息爆炸，人们容易被大量的信息淹没。
此外，由于数据的多样性和复杂性，数据分析的结果可能存在误导性。
人们需要具备批评性思维和数据分析能力，以避免被误导。
大数据的利与弊
大数据的利与弊标题：大数据的利与弊引言概述：随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据的应用给我们带来了许多便利和机遇，但同时也带来了一些负面影响。
本文将从不同角度探讨大数据的利与弊。
一、大数据的利1.1 提高决策效率大数据可以帮助企业和政府更准确地了解市场需求和社会状况，从而更快地做出决策。
1.2 促进创新发展大数据可以帮助企业发现新的商机和创新点，推动产业升级和经济发展。
1.3 提升用户体验通过分析大数据，企业可以更好地了解用户需求，提供更个性化的服务，提升用户体验。
二、大数据的弊2.1 隐私泄露风险大数据的收集和分析过程可能会侵犯用户的隐私，导致个人信息泄露。
2.2 数据安全隐患大数据的存储和传输过程存在被黑客攻击的风险，一旦数据泄露将对个人和企业造成重大损失。
2.3 数据滥用一些企业和政府可能会利用大数据来监控和操纵用户行为，对社会造成不利影响。
三、大数据的利与弊的平衡3.1 加强数据保护政府和企业应加强数据保护措施，保护用户隐私和数据安全。
3.2 完善法律法规制定相关法律法规，规范大数据的收集、使用和分享，维护数据安全和公平竞争。
3.3 提升数据伦理意识加强大数据从业者和用户的数据伦理教育，引导大家正确使用大数据，避免滥用和侵犯他人权益。
四、大数据的未来发展趋势4.1 人工智能与大数据的融合未来大数据将与人工智能、物联网等新技术融合，为社会带来更多创新应用。
4.2 数据治理与共享建立数据治理机制，促进数据共享和合作，推动大数据行业健康发展。
4.3 数据伦理与社会责任大数据从业者应当增强数据伦理意识，承担社会责任，引领行业发展。
五、结论大数据既是一把双刃剑，既有利也有弊。
在充分利用大数据的同时，我们也需要警惕其潜在风险，加强数据保护和伦理意识，共同推动大数据行业的健康发展，实现数据的合理利用和社会价值最大化。
大数据的利与弊
大数据的利与弊引言：随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据指的是海量的、多样化的、高速增长的数据集合，这些数据集合可以被用于分析、判断和决策。
然而，尽管大数据带来了许多机会和好处，但它也存在一些潜在的问题和挑战。
本文将详细探讨大数据的利与弊。
正文：一、大数据的利1. 提供商业价值：大数据可以匡助企业更好地了解市场需求和消费者行为，从而制定更精准的营销策略。
通过分析大数据，企业可以识别出新的市场机会，提高产品和服务质量，并实现更高的竞争力。
2. 促进科学研究：大数据为科学研究提供了前所未有的机会。
科学家可以利用大数据分析技术来挖掘隐藏在数据中的规律和趋势，从而推动科学的发展。
例如，在医学领域，大数据分析可以匡助科学家发现新的疾病治疗方法和药物。
3. 改善公共服务：政府可以利用大数据来改善公共服务的效率和质量。
通过分析大数据，政府可以更好地了解公众需求，优化资源配置，提高政府决策的科学性和准确性。
例如，交通部门可以利用大数据分析来优化交通流量，减少交通拥堵。
4. 支持智能城市建设：大数据可以为智能城市的建设提供支持。
通过采集和分析大数据，智能城市可以实现更高效的能源利用、智能交通管理、智慧环境监测等功能，提高城市的可持续发展和居民的生活质量。
二、大数据的弊1. 隐私问题：大数据的快速发展给个人隐私带来了新的挑战。
大数据分析可能会采集和分析个人的敏感信息，如个人偏好、消费习惯等，从而侵犯个人隐私权。
这引起了对数据安全和隐私保护的耽忧。
2. 数据质量问题：大数据的质量对于分析和决策的准确性至关重要。
然而，由于数据的来源和采集方式的多样性，大数据中可能存在大量的噪声和错误。
如果数据质量不可靠，分析结果可能会产生误导，从而导致错误的决策。
3. 技术挑战：大数据的处理和分析需要强大的计算和存储能力。
同时，大数据分析还需要高水平的专业知识和技能。
这意味着企业和组织需要投入大量的资金和人力资源来构建和维护大数据分析系统，这对于一些中小型企业来说可能是一个巨大的挑战。
大数据的利与弊
大数据的利与弊大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以使用传统数据管理工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
随着信息技术的不断发展，大数据已经成为各行各业的热门话题。
在这篇文章中，我们将探讨大数据的利与弊。
一、大数据的利1. 提供深入洞察：大数据可以匡助企业和组织深入了解客户需求、市场趋势和竞争对手情报。
通过分析大数据，企业可以获得更准确的市场预测，从而更好地制定营销策略和产品定位。
2. 改善决策能力：大数据分析可以匡助企业做出更明智的决策。
通过对大量数据进行挖掘和分析，企业可以了解到更多细节，从而更好地评估风险、优化资源配置，并制定更有效的战略。
3. 促进创新和发展：大数据的应用可以匡助企业发现新的商机和创新点。
通过对大数据的分析，企业可以发现隐藏在数据暗地里的模式和趋势，从而为产品研发、市场推广等提供新的思路和方向。
4. 提高效率和生产力：大数据分析可以匡助企业识别和解决生产过程中的瓶颈和问题，提高生产效率和质量。
通过对生产数据的实时监控和分析，企业可以及时调整生产计划，提高生产效率和资源利用率。
二、大数据的弊1. 隐私和安全问题：大数据的应用需要采集和存储大量的个人和机密信息，这可能导致隐私和安全问题。
如果这些数据被不法份子获取或者滥用，将给个人和企业带来巨大的风险和损失。
2. 数据质量问题：大数据的分析结果取决于数据的质量，而数据的质量问题可能导致分析结果的不许确性。
例如，数据的完整性、准确性和一致性等问题都可能影响到分析结果的可靠性和有效性。
3. 人材短缺和技术难题：大数据的应用需要具备数据分析和处理的专业知识和技能。
然而，目前市场上的大数据人材相对短缺，这给企业带来了招聘和培养人材的难题。
此外，大数据的处理和分析也面临着技术挑战，如数据存储、数据清洗、数据挖掘等方面的问题。
4. 法律和道德问题：大数据的应用可能涉及到法律和道德问题。
例如，个人数据的采集和使用需要符合相关法律法规，否则可能引起法律纠纷。
大数据的利与弊
大数据的利与弊一、引言随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据指的是规模庞大、复杂多样的数据集合，通过分析这些数据可以获得有价值的信息和洞察力。
然而，大数据的利与弊在实际应用中也存在一些争议。
本文将从不同角度探讨大数据的利与弊，以期更全面地了解大数据对社会、经济和个人的影响。
二、大数据的利1. 提供精确的商业洞察力大数据分析可以帮助企业了解消费者的需求和偏好，从而更好地定位市场和制定营销策略。
通过对大数据的分析，企业可以获得精确的商业洞察力，提升产品和服务的质量，提高竞争力。
2. 促进科学研究和创新大数据的存在为科学研究和创新提供了巨大的机会。
科学家可以通过对大数据的分析，发现新的规律和趋势，推动科学研究的进展。
同时，大数据还可以帮助企业发现新的商业模式和创新的机会，推动经济的发展。
3. 改善公共服务和决策政府可以利用大数据分析来改善公共服务和决策。
例如，通过分析交通数据，政府可以更好地规划交通路线，减少拥堵和事故发生的可能性。
另外，政府还可以利用大数据分析来预测疾病的传播趋势，及时采取措施防止疫情的扩散。
4. 提高个人生活质量大数据分析可以为个人提供更加个性化的服务。
例如，通过分析个人的购物记录和浏览行为，电商平台可以向用户推荐更符合其兴趣和需求的产品。
另外，大数据分析还可以帮助个人更好地管理健康，提供个性化的健康建议。
三、大数据的弊1. 隐私和安全问题大数据的分析需要收集大量的个人信息，这可能涉及到个人隐私和安全问题。
如果这些个人信息被滥用或泄露，将对个人造成严重的损害。
因此，保护个人隐私和数据安全成为了一个重要的问题。
2. 数据质量和准确性问题大数据的分析结果依赖于数据的质量和准确性。
如果数据质量不高或数据存在错误，将导致分析结果的不准确性。
因此，确保数据的质量和准确性是大数据分析的一个挑战。
3. 社会不平等问题大数据的分析结果可能会导致社会不平等问题的加剧。
例如，通过对用户数据的分析，企业可以根据用户的消费能力进行差异化定价，从而导致一些用户被歧视或排除在外。
大数据的利与弊
大数据的利与弊大数据（Big Data）是指规模庞大、复杂度高且难以用传统数据处理工具进行处理和管理的数据集合。
随着信息技术的发展和应用的普及，大数据已经成为了当前社会经济发展的重要驱动力之一。
然而，大数据的利与弊也引起了广泛的讨论和关注。
利：1. 提供商业洞察力：大数据分析可以匡助企业了解消费者的需求和行为，从而制定更精准的市场营销策略。
企业可以根据大数据的分析结果，提供个性化的产品和服务，提高市场竞争力。
2. 优化运营效率：大数据分析可以匡助企业优化生产和供应链管理，提高效率和降低成本。
通过分析大数据，企业可以更好地预测需求，合理安排生产计划，减少库存和资源浪费。
3. 改善公共服务：政府可以利用大数据分析来改善公共服务的质量和效率。
例如，通过分析交通数据，可以优化交通流量，减少交通拥堵；通过分析医疗数据，可以提供更精准的医疗服务，提高医疗水平。
4. 推动科学研究：大数据为科学研究提供了更多的数据资源和分析工具。
科学家可以利用大数据分析来发现新的规律和知识，推动科学研究的发展。
弊：1. 隐私泄露风险：大数据的分析需要采集和存储大量的个人信息，存在隐私泄露的风险。
如果这些个人信息被滥用或者泄露，可能导致个人隐私权益受到侵犯。
2. 数据安全风险：大数据的存储和传输需要强大的技术支持，但同时也面临着数据安全的风险。
黑客攻击、数据泄露等问题可能导致企业和个人的数据受到伤害或者滥用。
3. 数据偏见和歧视：大数据分析可能存在数据偏见和歧视的问题。
由于数据的采集和处理过程中可能存在主观因素，分析结果可能会对某些群体或者个体产生不公平的影响。
4. 就业岗位的变革：大数据的发展和应用可能会对一些传统的就业岗位产生冲击。
一些重复性工作可能会被自动化替代，一些新的技能需求可能会浮现，需要人们不断学习和适应。
综上所述，大数据的利与弊是相互交织的。
在充分发挥大数据的优势的同时，也需要关注和解决相关的问题和风险。
合理利用大数据，可以为企业和社会带来巨大的效益和发展机遇。
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分析大数据的利与弊篇一对于大多数人来说，“大数据”还是一个陌生的术语，但它的威力已无所不在：信用卡公司追踪客户信息，能迅速发现资金异动，并向持卡人发出警示；能源公司利用气象数据分析，可以轻松选定安装风轮机的理想地点；瑞典首都斯德哥尔摩使用运算程序管理交通，令市区拥堵时间缩短一半……牛津大学教授维克多·梅耶－舍恩伯格在其新书《大数据》中说，这是一场“革命”，将对各行各业带来深刻影响，甚至改变我们的思维方式，但同时它也引发“数据暴政”的担忧。
商业：提供“精准预测”在一些公司、实验室和政府机构，“数据”被捧为21世纪新型“石油”或“黄金”。
一些统计学家、物理学家和所谓的数据科学家从中获利丰厚，他们服务于大数据应用程序开发公司，“蓝色彼岸”便是其中之一。
“蓝色彼岸”成立于5年前，目前有85名员工。
经理尤韦·魏斯介绍，公司利用自行开发的软件，分析超市刷卡记录、天气资讯、学校放假信息和交通报告等数据，为客户提供“精准预测”。
他们的客户包括德国邮购业泰斗奥托集团和dm连锁药店。
魏斯说，“蓝色彼岸”的软件不仅能从单条信息中分析出更多内容，而且能发现信息间关联，对零售业极为有用，可以避免发货出错，最大限度降低库存成本。
例如，“蓝色彼岸”发现，某些日子里，一家超市连锁店的牛奶、巧克力棒和苹果的销量大幅上升，而这一时间恰好与附近一家青年旅社里一群学生的到来相吻合。
于是，公司搜集邻近各州学校放假安排等资讯，利用软件计算出某一特定时间可能到来的学生人数。
再如，“蓝色彼岸”发现，如果遇到周三为节假日，其前后几天小孩不用上学，因此对面包片的需求量减少，“蓝色彼岸”的存货预订系统会自动做出相应调节。
此外，“蓝色彼岸”帮助dm连锁药店计算最合理的员工人数，并为每家分店提供销售预测报告。
奥托集团说，自从使用“蓝色彼岸”的软件，销售预测准确度提高20%到40%。
它准备把该软件应用推广到公司运动品牌零售商SportScheck，并收购“蓝色彼岸”50%股权。
“大数据正在重塑整个经济，我们只是处于起步阶段，”魏斯说。
医疗：开启个性化治疗位于柏林巴伯尔斯贝格地区的哈索·普拉特纳研究所（HPI）可能成为数以百万计癌症患者的希望。
研究所二楼的计算机房常年保持低温，以免价值150万欧元的处理器过热。
普通计算机只有1个处理器，但那里的每台计算机有40个处理器，运算速度是传统计算机的1000倍，甚至更快。
普拉特纳是全球最大的企业管理和系统化商务解决方案供应商“思爱普”（SAP）创始人，也是HPI赞助人。
他介绍说，HPI的汉娜数据库技术始于一个名叫“Sanssouci DB”项目，由8个大学生创立，曾获得创新大奖，如今已成为“内存储处理”的代名词。
HPI负责人、数学家克里斯托弗·迈内尔认为，该技术不仅有广泛的商业前景，而且为癌症治疗提供机遇，“我们正站在个性化医疗的门槛上”。
迈内尔说，每一种肿瘤都不尽相同，这意味着同样的治疗方法对不同人会产生不同效果。
目前，为了给患者制定有针对性的治疗方案，需花费数月破译其基因组。
这并不奇怪，因为每个人有大约30亿个DNA“积木”。
但在HPI“超级大脑”的帮助下，破译基因组只需要短短数秒。
此外，HPI的电脑可以从公共基因库中精选所有信息，为每一个患者寻找到最合适他症状的治疗方案。
“目前，这种搜索配对过程还需花费数月时间，”迈内尔说。
曼彻斯特大学研究人员正在从事另一个“大数据”项目帮助独居老人的“神奇地毯”。
它看上去与普通地毯没有什么区别，但装有内置感应器记录老人的行动规律。
如果有违正常规律，则意味着可能发生意外，“神奇地毯”会发出警报。
科学家们还做了相关衍生实验，比如在假肢上安装芯片和感应器，以达到预警效果。
安全：助力抓贼反恐斗黑客在美国加州圣克鲁斯市一个地下车库，一名小偷正在撬车，却被几米开外正在一辆车里吃午餐的警察逮了个正着。
这名警察并非“碰巧”出现在那里，而是根据一个计算机软件的推荐在此守株待兔。
过去两年里，这座城市的警察换班时，都会根据长官和软件发出的指示外出巡逻。
该软件输入了警方所有数据，不断更新，用于计算何时何地可能发生夜盗、抢劫、偷车等犯罪行为，其中三分之二切实发生了。
这一软件由计算机专家乔治·莫勒和从事犯罪学研究的人类学家杰弗里·布兰廷汉姆联合编写，参照了预测地震余震的程序模式。
圣克鲁斯警察局副局长史蒂夫·克拉克于2011年偶然得知这一创意，三人共同开展了一个测试项目。
他们把圣克鲁斯市8年来的犯罪记录输入程序，再加上其他潜在相关数据，比如天气状况、公园资讯和公交线路等。
“起初，很多人持怀疑态度，包括我自己，”克拉克说，“但数据本身证明其确实有效。
”据他介绍，使用犯罪预测系统一年后，夜盗案件减少11%，盗车案件减少8%，破案率大幅提升56%。
目前，圣克鲁斯整个警界都在使用犯罪预测系统，所有警察外出巡逻时都配备智能手机和接入预测系统的平板电脑。
只要有机会，他们就会进入标识出的案发高概率区域，制止可能的犯罪行为。
莫勒和布兰廷汉姆后来成立公司，将“预警巡逻”软件推向全球，仅美国就有十几个城市的警察局是其用户，包括洛杉矶、波士顿和芝加哥。
近日，克拉克前往英国肯特，指导当地警察局使用这一软件。
除警察局外，军队和情报机构也非常重视数据分析。
比如，在搜寻本·拉丹的过程中，“大数据”就发挥了重要作用，正是数据库分析让调查人员把目光聚焦在巴基斯坦的阿伯塔巴德。
Splunk是情报界和军方炙手可热的软件供应商，总部设在旧金山一家旧香肠工厂里。
不久前，在科技记者评出的全球最具创意的公司中，Splunk名列第5，而谷歌仅列第11位。
全球超过90个国家的政府、机构、企业在使用Splunk 的应用软件，包括美国五角大楼和国土安全部。
这家公司分析、破译来自各种机器的数据，包括手机信号塔、空调、网站服务器和飞机等。
“空客A380的涡轮机在单次飞行中提供的数据相当于一个中等规模的计算机中枢，”Splunk产品部高级副总裁圭多·施罗德说。
分析涡轮机提供的数据有助于最大程度降低燃油消耗，优化维修间隔期。
“安全领域是‘大数据’应用增长最快的领域之一，”施罗德说。
除对付犯罪和恐怖主义外，Splunk的软件还能查明黑客攻击等网络犯罪。
个性化服务是“大数据”应用程序魅力所在。
比如，如果有人在“脸谱”上表示“喜欢”某款牛仔裤，当他下次进入该店铺时，就可能收到店主给他发送的同品牌牛仔裤的打折信息。
看起来，这对零售商和消费者都有好处，但主张保护数据隐私的人却认为，“大数据”理念其实与“专制独裁”没有区别。
为消除人们顾虑，许多公司强调他们收集、储存、分析数据都是“匿名”，但事实上可能并非如此。
在线期刊《科学报道》近期一项研究显示，每个人有自己的行动模式，95%的人可能被识别。
普林斯顿计算机科学家阿尔温德·纳拉亚南在其博客上说，可供分析的数据越多，就越不可能保持“匿名”，识别一个人只要33个字节的信息量。
纽约广告商奥美的调查显示，75%受访者表示不希望企业存储个人数据，90%反对企业追踪自己的上网记录。
在现代社会，一个更加迫切的问题是：人们是否真的愿意接受一个“数字驱动经济”的世界？在这个世界里，数据分析能预测你的孩子在学校表现如何，他将来适合怎样的工作，谁有多大几率犯罪或得癌症，电视台和唱片公司能根据预测迎合观众或听众的口味……但在这个一切都计算好的世界里，创意、灵感和惊喜在哪里？互联网哲学家叶夫根尼·莫罗佐夫对许多“大数据”应用程序背后的意识形态提出尖锐批评，警告即将发生“数据暴政”。
他提出，那些“大数据”应用程序应当接受独立审计人定期审查，以防权力滥用。
“大数据”行业巨头谷歌的一次不经意行为，显示了人们对“数据暴政”的警惕。
谷歌董事长埃里克·施密特说，公司在2010年曾闪过这样一个玩笑想法：通过数据分析预测股票价格，但后来放弃了，因为公司高管认为，这可能不合法。
但他没有说，这是不可能的。
篇二在智能手机刚出现的时候，很多人都觉得只不过是打电话没必要买，到现在人手一部智能手机，英探科技认为就像智能手机不仅仅是打电话，如今流行的智能家居也不只是把所有的家电连接起来这么简单。
实际上，作为一种趋势，智能家居将比智能手机更加深入地融入我们的日常生活当中，我们进一步挖掘其深层的价值的话，就能够发现这些都是来源于人的活动所产生的数据。
如果一天24小时不间断地对用户的生活进行“监控”的话，就会进一步搜集用户习惯形成大量的数据。
那么问题来了：到底谁是这些数据的主人呢？假如你把自己的家改造成了智能家居的话，其实你就是数据信息的主人。
如果智能家居用户将这些数据与服务商进行交易，进而经过一段时间积累，就可以免费拥有了大量的数据信息。
根据这些真实的用户统计数据，他们能够进一步挖掘用户习惯，将其产品进行创新升级，从而达到更好的用户体验，由此就能够产生巨大的利益。
当然前提是你不介意自己的日常信息被采集，因此这种错综复杂隐私保护关系，会伴随着智能家居的发展变得更加复杂的。
除了终端用户在自己购买的房子中安装英探智能家居之外，现在智能家居的应用领域越来越广泛，智能办公、智慧社区、智能酒店，甚至是一些出租房的房东都开始与第三方合作加入智能元素来吸引租客，智能家居不仅把每一个家、每一栋大楼都变成了独立的信息主体，更使得楼房开始有了“自我意识”，源源不断产生使用数据信息；目前已经能够做到对每个季节、每天的某个时间，不同楼层不同房间的能源使用情况，甚至是住户出入、人员比例、就寝时间等。
假如你租住了一间智能家居房间，有可能居住的信息都会被智能设备“监控”起来，对应数据信息也就顺理成章地传输到管理员处，或者负责安装智能系统的企业处。
也许大多数人都有这种经历，会时不时接到房地产商销售打来的电话，其实这些信息很多也是这种途径得来的。
篇三虽然早已听说过舍恩伯格的《大数据时代》，但直到前不久才浏览本书的内容，看完之后还是有点震撼的，主要是大数据对我们日常生活和思维的影响太大了。
下面摘取部分原文表述或案例来梳理一下这本书，其中有我本人的部分总结和评述。
有三个案例比较有意思，一是福特的名言，“如果当年去问顾客他们想要什么，他们肯定会告诉我：一匹更快的马。
”乔布斯多年来持续不断地改善Mac笔记本依赖的可能是行业分析，但是他发行的iPod、iPhone和iPad靠的不是数据，而是直觉，第六感。
谷歌公司内部的研究表明工作表现与大学毕业时的平均绩点没有关系，但其创始人依然要应聘者提供分数。
前两个例子（福特和苹果）说明大数据有时候是无效的，后面谷歌的例子则说明管理层对数据过度的执着。
大数据对人类生活的破坏莫过于它过于强大的预测功能，如通过一个人过去的表现可以准确预测到他在特定环境下一定会犯罪，那么，社会保障机制就会惩罚一个从来没有犯错的人。