大数据在谷歌网站的意义和作用(大数据对谷歌的影响)
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本文目录:
一、大数据的作用及其用途有哪些?
1、变革价值的力量
“大数据”的影响,增加了对信息管理专家的需求。事实上,大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业,而是正在“吞噬”和重构很多传统行业,广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。
2、变革经济的力量
生产者是有价值的,消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值,消费者不认同的,就卖不出去,就实现不了价值;只有消费者认同的,才卖得出去,才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义,从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
3、变革组织的力量
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来,组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。
关于大数据的作用及其用途有哪些,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。
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二、关于大数据你不可不知的大企业及大布局
关于大数据你不可不知的大企业及大布局_数据分析师考试
如果说有一家科技公司准确定义了“大数据”概念的话,那一定是谷歌。根据搜索研究公司康姆斯科(Comscore)的调查,仅2012年3月一个月的时间,谷歌处理的搜索词条数量就高达122亿条。
谷歌不仅存储了它的搜索结果中出现的网络连接,还会储存所有人搜索关键词的行为,它能够精准地记录下人们进行搜索行为的时间、内容和方式。这些数据能够让谷歌优化广告排序,并将搜索流量转化为盈利模式。谷歌不仅能追踪人们的搜索行为,而且还能够预测出搜索者下一步将要做什么。换言之,谷歌能在你意识到自己要找什么之前预测出你的意图。这种抓取、存储并对海量人机数据进行分析,然后据此进行预测的能力,就是所谓的“大数据”。
2012:大数据十字路口?
为什么大数据突然变得这么火?为什么《纽约时报》把2012年定义为“大数据的十字路口”?
大数据之所以进入主流大众的视野,源自三种趋势的合力:
第一,许多高端消费品公司加强了对大数据的应用。社交网络巨擎 Facebook 使用大数据来追踪用户在其网络的行为,通过识别你在它的网络中的好友,从而给出新的好友推荐建议,用户拥有越多的好友,他们与 Facebook之间的黏度就越高。更多的好友意味着用户会分享更多照片、发布更多状态更新、玩更多的游戏。
商业网站LinkdIn则使用大数据在求职者和招聘职位之间建立关联。有了LinkdIn,猎头们再也不用向潜在的受聘者打陌生电话来碰运气,而可以通过简单的搜索找出潜在受聘者并联系他们。与此相似,求职者也可以通过联系网站上其他人,自然而然地将自己推销给潜在的雇主。
第二,以上两家公司都在2012年早些时候陆续上市。Facebook 在纳斯达克上市,LinkedIn 在纽约证券交易所上市。这两家企业和谷歌一样,虽然表面上是消费品公司,然而其本质是大数据企业。除去这两家,Splunk 也在 2012 年完成了上市,它是一家帮助大中型企业提供运营智能的大数据企业。这些企业的公开上市提高了华尔街对于大数据的兴趣。这种兴趣带来了空前的盛况——硅谷的风险投资家们开始前仆后继地投资大数据企业。大数据将引发下一波创业大潮,而这次浪潮有望让硅谷在未来几年取代华尔街。
第三,亚马逊、Facebook、LinkedIn 和其他以数据为核心消费品的活跃用户们,开始期待自己在工作中也能获得畅通无阻地使用大数据的体验,而不再仅仅限于生活娱乐。用户们此前一直想不通,既然互联网零售商亚马逊可以推荐阅读书目、推荐电影、推荐可供购买的产品,为什么他们所在的企业却做不到类似的事情。
比如,既然汽车租赁公司拥有客户过去租车的信息和现有可用车辆库存的信息,这些公司为何就不能在向不同的租车人提供合适的车辆方面做得更智能一点?公司还可以通过新的技术,将公开信息利用起来——比如某个特定市场的状况,会议活动信息,以及其他可能会影响市场需求和供给的事件。通过将内部供应链数据和外部市场数据结合在一起,公司就可以更加精确地预测什么车辆可用,以及可用时间。
与此类似,零售商应当可以将来自外部的公开数据和内部数据结合在一起,利用这种混合的数据进行产品定价和市场布局。同时还可以同时考虑影响现货供应能力的多种因素以及消费者购物习惯,包括哪两种产品相搭配会卖得更好,这样零售商就可以提升消费者的平均购买量,从而获得更高的利润。
谷歌的行动
谷歌的体量和规模,使它拥有比其他大多数企业更多的应用大数据的途径。谷歌的优势之一在于,它拥有一支软件工程师部队,这使得谷歌能够从无到有地建立大数据技术。
谷歌的另一个优势在于它所拥有的基础设施。谷歌搜索引擎本身的设计,就旨在让它能够无缝链接成千上万的服务器。如果出现更多的处理或存储需要,抑或某台服务器崩溃,谷歌的工程师们只要再添加更多的服务器就能轻松搞定。
谷歌软件技术的设计也秉持着同样的基础设施理念。MapReduce(谷歌开发的编程工具,用于大规模数据集的并行运算。——译者注)和谷歌文件系统(Google File System)就是两个典型的例子。《连线》杂志在 2012年初夏曾报道称,这两个软件系统“重塑了谷歌建立搜索索引的方式”。
为数众多的企业如今开始使用Hadoop, 它是MapReduce和谷歌文件系统的一种开源衍生产品。Hadoop允许横跨多台电脑,对庞大的数据集合进行分布式处理。在其他企业刚刚开始使用Hadoop的时候,谷歌早已多年深耕大数据技术,这让它在行业中获得了巨大的领先优势。
如今谷歌正在进一步开放数据处理领域,将其和更多第三方共享。谷歌最近刚刚推出web服务BigQuery。该项服务允许使用者对超大量数据集进行交互式分析。按照谷歌目前的状况,“超大量”,意味着数十亿行数据。BigQuery 就是按指令在云端运行的数据分析。
除此以外,谷歌还坐拥人们在谷歌网站进行搜索及经过其网络时所产生的大量机器数据。用户所输入的每一个搜索请求,都会让谷歌知道他在寻找什么,所有人类行为都会在互联网上留下痕迹路径,而谷歌占领了一个绝佳的点位来捕捉和分析该路径。
不仅如此,谷歌在搜索之外还有更多获取数据的途径。企业安装“谷歌分析(Google Analytics)”之类的产品来追踪访问者在其站点的足迹,而谷歌也可获得这些数据。网站还使用“谷歌广告联盟(Google Adsense)”,将来自谷歌广告客户网的广告展示在其站点,因此,谷歌不仅可以洞察自己网站上广告的展示效果,同样还可以对其他广告发布站点的展示效果一览无余。
将所有这些数据集合在一起所带来的结果是:企业不仅从最好的技术中获益,同样还可以从最好的信息中获益。在信息技术方面,许多企业可谓耗资巨大,然而在信息技术的组成部分之一——信息领域,谷歌所进行的庞大投入和所获得的巨大成功,却罕有企业能望其项背。
亚马逊步步紧逼
谷歌并不是惟一一个推行大数据的大型技术公司。互联网零售商亚马逊已经采取了一些激进的举动,令其有可能成为谷歌的最大威胁。
曾有分析者预测,亚马逊2015年营收将超过1000亿美元,它即将赶超沃尔玛成为世界最大的零售商。如同谷歌一样,亚马逊也要处理海量数据,只不过它处理数据带有更强的电商倾向。消费者们在亚马逊的网站上对想看的电视节目或是想买的产品所进行的每一次搜索,都会让亚马逊对该消费者的了解有所增加。基于搜索和产品购买行为,亚马逊就可以知道接下来应该推荐什么产品。而亚马逊的聪明之处还不止于此,它还会在网站上持续不断地测试新的设计方案,从而找出转化率最高的方案。
你会认为亚马逊网站上的某段页面文字只是碰巧出现的吗?如果你这样认为的话,你应该再好好想一想。整个网站的布局、字体大小、颜色、按钮以及其他所有的设计,其实都是在多次审慎测试后的最优结果。
以数据为导向的方法并不仅限于以上领域,按一位前员工的说法,亚马逊的企业文化就是冷冰冰的数据导向型文化。数据显示出什么是有效的、什么是无效的,新的商业投资项目必须要有数据的支撑。对数据的长期专注让亚马逊能够以更低的售价提供更好的服务。消费者常常会完全跳过谷歌之类的搜索引擎,直接去亚马逊网站搜索商品、并进行购买。
争夺消费者控制权的战争硝烟还在弥漫扩散,苹果、亚马逊、谷歌,以及微软,这四家公认的巨头如今不仅在互联网上厮杀,在移动领域同样打得难解难分。鉴于消费者们把越来越多的时间花在手机和平板电脑等移动设备上,坐在电脑前的时间越来越少,因此,那些能进入消费者掌中移动设备的企业,将在销售和获取消费者行为信息方面更具有优势。企业掌握的消费者群体和个体信息越多,它就越能够更好地制定内容、广告和产品。
从支撑新兴技术企业的基础设施到消费内容的移动设备,令人难以置信的是,亚马逊的触角已触及到更为广阔的领域。亚马逊在几年前就预见了将服务器和存储基础设施开放给其他人的价值。“亚马逊网络服务(Amazon Web Services,简称 AWS)”是亚马逊公司知名的面向公众的云服务提供者,为新兴企业和老牌公司提供可扩展的运算资源。虽然AWS 成立的时间不长,但已有分析者估计它每年的销售额超过15亿美元。
AWS所提供的运算资源为企业开展大数据行动铺平了道路。当然,企业依然可以继续投资建立以私有云为形式的自有基础设施,而且很多企业还会这样做。但是如果企业想尽快利用额外的、
可扩展的运算资源,他们还可以方便快捷地在亚马逊的公共云上使用多个服务器。如今亚马逊引领潮流、备受瞩目,靠的不仅是它自己的网站和Kindle之类新的移动设备,支持着数千个热门站点的基础设施同样功不可没。
AWS带来的结果是,大数据分析不再需要企业在IT上投入固定成本,如今,获取数据、分析数据都能够在云端简单迅速地完成。换句话说,企业过去由于无法存储而不得不抛弃数据,如今它们有能力获取和分析规模空前的数据。
实现信息优势
AWS之类的服务与Hadoop之类的开源技术相结合,意味着企业终于能够尝到信息技术在多年以前向世人所描绘的果实。
数十年来,人们对所谓“信息技术”的关注一直偏重于其中的“技术”部分。首席信息官的职责只不过是对服务器、存储和网络的购买及管理。而今,信息以及对信息的分析和存储、依据信息进行预测的能力,正成为企业竞争优势的来源。
信息技术刚刚兴起的时候,较早应用信息技术的企业能够更快地发展,超越他人。微软在20世纪90年代树立起威信,这不仅仅得益于它开发了世界上应用最为广泛的操作系统,还在于它当时在公司内部将电子邮件作为标准沟通机制。
在许多企业仍在犹豫是否采用电子邮件的时候,电子邮件事实上已经成为微软讨论招聘、产品决策、市场战略之类事务的机制。虽然群发电子邮件的交流在如今已是司空见惯,但在当时,这样的举措让微软较之其他未采用电子邮件的公司,更加具有速度和协作优势。拥抱大数据、在不同的组织之间民主化地使用数据,将会给企业带来与之相似的优势。诸如谷歌和Facebook之类的企业已经从“数据民主”中获益。
通过将内部数据分析平台开放给所有跟自己的公司相关的分析师、管理者和执行者,谷歌、Facebook 及其他一些公司已经让组织中的所有成员都能向数据提出跟商业有关的问题、获得答案
并迅速行动。 以Facebook为例,它将大数据推广成为内部的服务,这意味着该服务不仅是为工程师设计的,也是为终端用户——生产线管理人员设计的,他们需要运用查询来找出有效的方案。因此,管理者们不需要等待几天或是几周的时间来找出网站的哪些改变最有效,或者哪些广告方式效果最好,他们可以使用内部的大数据服务,而该服务就是为了满足其需求而设计的,这使得数据分析的结果很容易就可以在员工之间被分享。
过去的二十年是信息技术的时代,接下来二十年的主题仍会是信息技术。这些企业能够更快地处理数据,而公共数据资源和内部数据资源一体化将带来独特的洞见,使他们能够远远超越竞争对手。如同我所撰写的《大数据的八大定律》(The Top 8 Laws Of Big Data)所言,你分析数据的速度越快,它的预测价值就越大。企业如今正在渐渐远离批量处理(批量处理指先存储数据,事件之后再慢慢进行分析处理),转向实时分析来获取竞争优势。
对于高管们而言,好消息是:来自于大数据的信息优势不再只属于谷歌、亚马逊之类的大企业。Hadoop之类的开源技术让其他企业同样可以拥有这样的优势。老牌财富100强企业和新兴初创公司,都能够以合理的价格,利用大数据来获得竞争优势。
大数据的颠覆
大数据带来的颠覆,不仅是与以往相比可以获取和分析更多数据的能力,更重要的是获取和分析等量数据的价格也正在显著下降,而价格越低,销量就会越高。然而,隐含其中的讽刺关系正如所谓的“杰文斯悖论”(Jevons Paradox)。经济学家杰文斯通过观察工业革命得出该悖论,并以他的名字命名(杰文斯悖论的核心是,资源利用率的提高导致价格降低 , 最终会增加资源的使用量。——译者注)。科技进步使储存和分析数据的方式变得更有效率,公司将做更多的数据分析,因此并没有减少工作。简而言之,这就是大数据带来的颠覆。
从亚马逊到谷歌,从IBM到惠普和微软,大量的大型技术公司纷纷投身大数据,而基于大数据解决方案,更多初创型企业如雨后春笋般涌现,实现开放源和共享云。大公司致力于横向的大数据解决方案,与此同时,小公司则专注于为重要垂直业务提供应用程序。有些产品优化销售效率,还有些产品通过将不同渠道的营销业绩与实际的产品使用数据相关联,为未来营销活动提供建议。这些大数据应用(Big Data Applications,简称BDA)意味着小公司不必在内部开发或配备所有大数据技术;在很多情况下,它们可以利用基于云端的服务来满足数据分析需求。在技术之外,这些小企业还会开发一些产品,追踪记录与健康相关的指标并据此提出改善人们行为的建议。诸如此类的产品有望减少肥胖,提高生活质量,同时降低医疗成本。
大数据路线图
产业分析研究公司福雷斯特(Forrester)估计,企业数据的总量在以每年 94% 的增长率飙升。这样的高速增长之下,每个企业都需要一个大数据路线图。至少,企业应制订获取数据的战略,获取范围应从内部电脑系统的常规机器日志,到线上的用户交互记录。即使企业当时并不知道这些数据有什么用也要这样做,这些数据的用处随后或许会突然被发现。
数据所具有的价值远远高于你最初的期待,千万不要随便抛弃数据。企业还需要一个计划以应对数据的指数型增长。照片、即时信息以及电子邮件的数量非常庞大,由手机、GPS 及其他设备构成的“感应器”释放出的数据量甚至还要更大。
理想情况下,企业应该具备一种能够让数据分析贯穿于整个组织的视野,分析应该尽可能地接近实时。通过观察谷歌、亚马逊、Facebook和其他科技领袖企业,你可以看到大数据之下的种种可能。管理者需要做的就是在组织中融入大数据战略。
谷歌和亚马逊这样的企业,应用大数据进行决策已数年有余,它们在数据处理上已经获得了广泛的成功。而现在,你也可以拥有同样的能力。
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三、互联网大数据有哪些好处多
大数据是什么?为什么要使用大数据?大数据有哪些流行的工具?本文将为您解答。
现在,大数据是一个被滥用的流行词,但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。
通过整合不同来源的数据,比如:网站分析、社交数据、用户、本地数据,大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易,成本越来越低,而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。
大数据通常与企业商业智能(BI)和数据仓库有共同的特点:高成本、高难度、高风险。
以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的,因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此,实际上你可以在当天就获得真实的意图,至少是在数周内。
为什么使用大数据?
数据在呈爆炸式的速度增长。其中一个显著的例子来自于我们的客户,他们大多使用谷歌分析。当他们分析一个长时间段数据或者使用高级细分时,谷歌分析的数据开始进行抽样,这会使得数据的真正价值被隐藏。
现在我们的工具Clickstreamr可以收集点击级的巨量的数据,因此你可以追踪用户在他们访问路径(或者访问流)中的每一个点击行为。另外,如果你加入一些其他的数据源,他就真正的变成了大数据。
更完整的解析
大数据大数据并不仅仅是大量的数据。他的真正意义在于根据相关的数据背景,来完成一个更加完整的报告。举个例子,如果你把你的CRM数据加入到你网站的数据分析当中,你可能就会找到你早就知道的高价值用户群。她们是女性,住在西海岸,年龄30至45,花费了大量的时间在Pinterest和Facebook。
现在你已经被这些知识武装起来了,那就是如何有效的设定和获取更多高价值的用户。
类似Tableau和谷歌这样的公司给用户带来了更加强大的数据分析工具(比如:大数据分析)。Tableau提供了一个可视化分析软件的解决方案,每年的价格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具,他可以允许你在数分钟内分析你的数据,并且可以满足任何的预算要求。
大数据是什么?
由于大数据往往是一个混合结构、半结构化和非结构化的数据,因此大数据变得难以关联、处理和管理,特别是和传统的关系型数据库。当谈到大数据的时候,高德纳公司(Gartner Group,成立于1979年,它是第一家信息技术研究和分析的公司)的分析师把它分成个3个V加以区分:
量级(Volume):大量的数据
速率(Velocity):高速的数据产出
多样性(Variety):多种类型和来源的数据。
正如我们所说,大部分的企业每一天在不同的领域都在产出大量的数据。这里给出一组样本数据的来源及类型,他们都是企业在做大数据分析时潜在的收集和聚合数据的方式:
网站分析
移动分析
设备/传感器数据
用户数据(CRM)
统一的企业数据(ERP)
社交数据
会计系统
销售点系统
销售体系
消费者数据(例如益佰利的数据、邓氏商联的数据或者普查数据)
公司内部电子表格
公司内部数据库
位置数据(空间位置、GPS定位的位置)
天气数据
但是针对无限的数据来源,不要去做太多事情。把焦点放在相关的数据上,并且从小的数据开始。通常以2-3种数据源开始是一个好的建议,比如网站数据、消费者数据和CRM,这些会让你得到一些有价值的见解。在你最初进入大数据分析之后,你可以开始添加数据源来促进你的分析,并且公布更多的分析结果。
想要获得更多关于大数据细节的知识,可以去查阅维基百科的大数据词条。
大数据的好处
大数据提供了一种识别和利用高价值机会的前瞻性方法。如果你想,那么大数据可以提供如下好处:
根据数据背景获得更完整的情况
利用数据驱动做出更好的商业决策
降低商业风险
市场上最好的解决方案
开发出更好的定制化产品或服务
更好的预测客户的需求和想法
迅速适应市场
在实时数据的趋势和预测上更加主动
建立精确的生命价值周期(LTV)、地图和用户类型
阅读更长和更复杂的属性窗口(用于网站点击流数据)
对通过细分的更复杂的导航进行可视化,并且改善你的转化漏斗(用于网站点击流数据)
并不适用所有人
请记住,大数据分析并不适合所有人。如果你没有安装并且制定分析中的目标、没有准备好归因模型、再营销和高级细分,那么你就没有为大数据做好准备。
如果你把谷歌分析使用到了极限,特别是由于他的采样数据。那么你已经准备好接触大数据的皮毛了。
入门级大数据解决方案
目前有一大批面向企业级的大数据解决方案,比如甲骨文、SAP,、IBM、EMC和惠普。但是。这篇文章是面向寻找入门级大数据解决方案的中小型企业的读者。下面我们将讨论数据分析的输出,并且分享两个相对廉价的解决方案,从而帮助你开始使用大数据分析。
分析结果的输出
目前对于大多数企业而言,数据分析主要还是针对核心数据。然而在未来,数据分析将不会采用采样数据,并且会结合其他来源的数据,使用更加复杂的工具(比如Tableau)去分析他。谷歌分析是一个伟大的工具,但是你能获得的结果目前已经到达极致了。
汇总数据的第一步往往是你输出数据分析的过程。
如果你是一个谷歌分析高级版的用户,这将很容易被推进。因为谷歌分析高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大数据分析。(学习更多的关于数据分析及BigQuery的集成,请查看视频)
如果你是一个谷歌分析标准版的用户,也不用担心。我们已经开发了一个工具,它可以导出未采样的谷歌分析数据,并且把数据推送到BigQuery,或者其他的可以做大数据分析的数据仓库或者数据工具中。
(注:你可能也注意到了其他的可以导出谷歌分析未采样数据的工具,但是不同的是,这是我们的主要工作。作为一个谷歌分析工具的咨询公司,我们不得不经常帮助客户导出未采样的数据做报告用。但是当我们发现了其他工具的一些问题时,我们不得不自己创建一个更可靠的解决方案。)
一旦你导出了你的数据,你可以做好准备把它导入到一个大数据分析工具中进行存储、处理和可视化。这就给我们带来了最好的入门级大数据解决方案。
四、大数据有什么用
大数据是什么
国家图书馆的藏书量有2600万册,如果从数据来看的话,一个家庭一年产生的数据相当于半个国家图书馆的数据总量。工业和信息化部电信研究院互联网中心主任何宝宏认为,当一个时代的人没有办法用那个时代的工具来处理的数据就可以称为大数据。而大数据并非现在才出现,现在的大数据是现代人用现代工具处理不了的数据。其实古人也会遇到同样的问题,比如人口普查,中国在东汉时期就有几千万人,这显然是大数据。
中国通信学会副理事长兼秘书长张新生认为,推动大数据大量产生的核心动力,是人们渴望能将现实物理社会存在的东西记录下来,能够测量它,并且能够分析。随着云计算的发展,人们会利用云平台,通过先进技术从海量的信息中挖掘出有质量、有价值的数据,从而使大量有价值的数据转化成知识。
在谈到大数据的时候,人们往往知道的就是数据很大,但是它具体有什么特征呢?张新生认为,大数据的特征应该有以下几个方面。首先是量特别大,现在的数据计算单位,已经从GB到达了TB、PB,甚至是EB了;其次是多样性,绝大多数大数据是非结构性的,其种类十分复杂,我们现在的技术手段还没法对此进行处理;再次是速度,数据产生和传送的频率非常快;最后是价值,从大量的低质量、低价值的数据中获取知识,犹如从大海中捞针,获取数据成本很高,但有待挖掘价值大。
大数据有什么用
当你打开一个网页的时候,里面弹出了你个人比较喜欢的产品广告——其实,这就是一个利用大数据进行精准营销的例子。
哪些组织或者应用程序掌握了我们的“痕迹”呢?中国联通网络技术研究院首席专家唐雄燕举例说,百度掌握你的隐私,微信知道你的社交圈子,淘宝了解你的购物习惯,移动电信联通三大运营商存有你的通话记录和上网记录,银联知道你在哪里用了信用卡,定位软件则知道你现在何方……
大数据给企业和商业带来了巨大的价值,比如在互联网金融领域降低了不良贷款率,减少了交易成本。谷歌利用大数据预测季节性流感的爆发和传播。AT&T将用户在WiFi网络中的地理位置、网络浏览历史记录以及使用的应用等数据销售给广告客户。当用户距离商家很近时,就有可能收到该商家提供的折扣很大的电子优惠券,等等。
但是,作为大数据的产生者,广大公众能够从大数据的发展中获得什么呢?大数据的发展关乎广大公众的切实利益,举例来说,专家们认为利用大数据可以有效地实现“智慧医疗”,为全面的个人健康管理进行服务;个人可以方便获取医院的就诊信息、检查数据、医疗影像等,以及个人健康的历史数据;为慢性病患者提供远程数据分析和服务;辅助临床诊断和用药决策;为公共卫生机构提供及时的统计分析;以及为药品研发、治疗方案设计提供数据分析。随着大数据的发展,广大公众的生活也将变得更加便利。
我们该怎么做
刚刚买完房子的你,突然收到很多房产开发商或者代理商的电话和短信,这时你肯定感觉自己的信息被泄露了。对于大数据时代来说,广大公众会更加关注自己的隐私,而我们应该如何保护自己的隐私呢?
专家们认为,大数据时代关注的是用户的特征,而不是具体的信息。比如说,通过大数据,希望知道用户是一个处于20—30岁年龄段生育过子女并接受过高等教育的女性,而不是想知道她姓甚名谁,今年多大,有几个小孩。还有一点,就是大数据的采集和处理主要是由一些大型的公司在做,它们有自己严格的规范和流程,以确保信息安全。
专家们也给出了一些具体的建议:首先,国家相关的法律也对个人隐私的保护问题进行了相应的规定和约束,2013年1月份全国人大通过了关于个人用户隐私保护的决定,同时工信部根据全国人大的决定,出台了关于互联网和电信网个人信息保护的条例以保护用户的隐私,这些都对个人隐私的保护具有一定的作用。其次,企业要履行自己的社会责任,通过特定的技术手段对用户信息进行不可逆的处理。一旦发生用户信息外泄,企业要承担相应的责任。最后,用户也需要注意保护自己的隐私。一些信息泄露事件的出现,也与广大用户本身对个人信息的保护意识不足有一定关系。所以,在大数据时代,迫切需要向用户开展加强自身信息保护意识的教育,也就是安全上网的知识普及和教育。
不论你接受还是不接受它,大数据就在那里,不近不远。大数据已经在我们的生活当中,给我们的生活带来了巨大影响。一方面,我们要加强个人隐私的保护,另一方面,也要充分适应大数据给我们带来的变革,享受它给每个人的生活带来的便利。
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