在寫這篇稿子以前，我發(fā)現(xiàn)了身旁許多IT互聯(lián)網(wǎng)人針對(duì)這種受歡迎的新技術(shù)應(yīng)用、趨勢(shì)因此拾人牙慧卻又難說(shuō)的仔細(xì)，當(dāng)你問你大數(shù)據(jù)是什么，什么是大數(shù)據(jù)定義？估算非常少能講出一二三來(lái)。其中一個(gè)原因是，每個(gè)人對(duì)大數(shù)據(jù)等新技術(shù)都有著相同的原始渴望，至少知道他們不會(huì)在聊天時(shí)出現(xiàn)“地形”。其次，在工作和生活環(huán)境中，人們能夠真正參與大數(shù)據(jù)實(shí)踐的情況太少，因此沒有必要讓每個(gè)人都花時(shí)間去了解原因。

我希望有所不同，所以我考慮過如何理解大數(shù)據(jù)，包括咨詢材料和最新的專業(yè)書籍，但我不想把那些零散的數(shù)據(jù)或不同的解釋和討論放在一起形成毫無(wú)價(jià)值的報(bào)告或評(píng)論。我真誠(chéng)地希望進(jìn)入事物探尋本質(zhì)，本次我將結(jié)合什么是大數(shù)據(jù)、什么是大數(shù)據(jù)分析一步步的讓大家了解最近廣受關(guān)注的“大數(shù)據(jù)殺熟”事件所代表的更深層的含義。

大數(shù)據(jù)概念——什么是大數(shù)據(jù)？

百度百科中描述大數(shù)據(jù)（big data），指無(wú)法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。 

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》 中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價(jià)值密度）、Veracity（真實(shí)性）。

要是你說(shuō)大數(shù)據(jù)就是說(shuō)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)大，或是高談闊論5個(gè)V，或許很有深度1的提到OS或分折的使用價(jià)值，又或是拿谷歌和Amazon舉例說(shuō)明，技術(shù)流將會(huì)會(huì)聊到hadoop和Cloud Computing，不管對(duì)還是錯(cuò)，僅僅沒法刻畫對(duì)大數(shù)據(jù)的總體了解，不說(shuō)是片面性，但最少一些管窺蠡測(cè)、隔衣發(fā)癢了。于是我們只好就起最常用的一直技術(shù)手段大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行拓展。

什么是大數(shù)據(jù)分析？

大數(shù)據(jù)分析(Big Data Analysis):是指常規(guī)軟件工具無(wú)法在負(fù)擔(dān)得起的時(shí)間框架內(nèi)捕獲、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。這是一項(xiàng)龐大、高增長(zhǎng)和多樣化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來(lái)?yè)碛懈鼜?qiáng)的決策、洞察和發(fā)現(xiàn)能力以及流程優(yōu)化能力。

大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)

與之一起被提及最多的這是數(shù)據(jù)分析了，數(shù)據(jù)分析是指，以恰當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用的信息，形成結(jié)論，詳細(xì)研究和歸納數(shù)據(jù)的過程。

所有在了解什么是大數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，我們就要理解大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)分析的區(qū)別。

大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)分析的最核心的區(qū)別是要處理的數(shù)據(jù)的規(guī)模不同，換句話說(shuō)，大數(shù)據(jù)分析比數(shù)據(jù)分析處理的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大的多。并且分析的思維與分析所用的工具不同。

大數(shù)據(jù)殺熟事件

技術(shù)本無(wú)罪，用的人多了，自然成為掩蓋人性罪惡的根源。

2018年以來(lái)，“大數(shù)據(jù)殺熟”問題備受關(guān)注。

大數(shù)據(jù)的基本作用是，企業(yè)正確把握用戶的需求，根據(jù)用戶的各種需求提供更多的個(gè)性化服務(wù)，也就是說(shuō)新的零售店所重視的“千人千面”。

但是，大數(shù)據(jù)技術(shù)在為消費(fèi)者描繪用戶畫像的同時(shí)，向不同的用戶收取不同的價(jià)格，出現(xiàn)了越老的用戶價(jià)格越高的奇怪現(xiàn)象，所謂的“大數(shù)據(jù)成熟”。

那么，“大數(shù)據(jù)殺熟”從技術(shù)層面而言可行嗎？

據(jù)相關(guān)大數(shù)據(jù)專家了解得知從技術(shù)性視角而言，“大數(shù)據(jù)殺熟”的實(shí)際操作是行得通的。服務(wù)平臺(tái)能夠依據(jù)客戶平時(shí)的消費(fèi)者行為開展數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，算出相對(duì)的客戶統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)肖像，創(chuàng)建起客戶本人的信息內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，服務(wù)平臺(tái)會(huì)運(yùn)用這種統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息內(nèi)容開展客戶個(gè)人行為分辨。、

由于互聯(lián)網(wǎng)與人們生活的密切聯(lián)系，現(xiàn)在只要人們的行為涉及到互聯(lián)網(wǎng)，個(gè)人信息就不可避免地會(huì)被大數(shù)據(jù)所收集。主動(dòng)收集用戶數(shù)據(jù)只是大數(shù)據(jù)的一個(gè)小功能。根據(jù)后臺(tái)管理的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定，系統(tǒng)軟件可以有標(biāo)準(zhǔn)地對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)開展剖析，并有目的性地開展“服務(wù)項(xiàng)目”。

與此相對(duì)，業(yè)界專家說(shuō)，大數(shù)據(jù)是“雙刃劍”，如果用能為消費(fèi)者提供更好的服務(wù)的大數(shù)據(jù)進(jìn)行違背道德的操作，那行為是可恥的。

因此，問題不是大的數(shù)據(jù)，而是使用大的數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)。 有些專家認(rèn)為“大數(shù)據(jù)成熟”并不是技術(shù)問題，而是社會(huì)問題的問題。

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