京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
为什么大数据会让你害怕
腾讯拿到民营银行的执照,互联网圈内同行议论纷纷的同时,最害怕的就是招商银行之类把客户服务根植在微信的金融机构了。在大数据时代,数据收集将是商业经营的起点,你会安心的把自己的数据交给自己的竞争对手吗?
不光是企业,其实每个人都要害怕大数据。亚当和夏娃在伊甸园吃了苹果之后,第一件事就是给私处遮上树叶。大数据时代,不小心拍得照片可以让你一夜成名,你的想法、行为、过去都被商家记录,你其实每天都生活在天体海滩。
现在小崔和方舟子还在争辩,转基因是世界人口爆炸的福音还是对人身体的伤害?这个辩论,时间会给出答案,但是大数据更是一个值得大家争辩的事情,因为大数据涉及了我们的生活习惯和社会法则。大数据带来的副作用,大大超过了以前人类发明的范畴。
商业的大数据就是通过电子化数据的收集,包括手机轨迹,通话,信息,上网行为,购买,旅游,金融,等全方位的数据收集,对你进行分类、判断,推销。
作为国内电商时代的开启者,淘宝上云集了数量惊人的数据:每一笔订单不仅包含顾客姓名、收货地址、下单时间等基本信息,甚至连顾客什么时候开始浏览某一件宝贝,跟售前客服讨价还价的过程,在几点几分下单成交,都有全部记录。通过这些信息记录,可以鉴别出你喜欢的东西,推断你的身份、收入、银行存款、家庭事业状况等等。
在互联网日益繁荣、BAT三巨头触角无所不达的今天,越来越多人的工作、生活、社交都逃不开百度、腾讯、阿里、360等大小互联网企业甚至个人的全方位数据监控。
有许多人认为掌握了越多的数据,越详细的数据,就有机会通过“大数据”分析法来获得一个金矿。但当这些网站比你妈还更了解你的时候,你感觉到的不是关怀,而是恐怖。
现在的大数据分析,缺乏取样标准,不代表真实的因果关系。
在传统的统计学里面,最重要是数据的采样。比如一种药物的有效性,需要两组对比人群,在严密的实验条件下,长期跟踪,才能都出结论。现在的大数据分析,往往是数据的堆积和简单的关联分析。
从严格的科学来讲,是一门伪科学。因为数据只是数据,只是过去,简单的数据积累不说明任何问题,不能真正判断一个人,预测一件事。
如果基于大数据武断营销,那就是真正的恐怖了。从以下几个方面,就可以看出为什么大数据会让你害怕:
在移动互联网时代,我们的朋友更多出现在网上。社交网络、QQ、微信、微博取代了面对面的人际交流,虚拟交流也在改变世界和人。基于大数据的应用流行之时,将有大量的人借用和盗用网络身份,达到个人目的。也许你从来没有离开老家,你的网络大数据却涉嫌犯罪。
在一切看数据说话的今天,每个人、每个企业和商家或多或少都在改变数据。因为各种利益关系错综复杂,报出来的数据往往都应景而异。大数据时代,有意的网络数据造假也能成为一个商业领域,用来帮助别有用心的人或商家制造数据。
比大数据更复杂的还是人。从心理学的角度,让人做出选择,就意味着要舍弃其他的可能性,这是一件异常困难的事情。人的认识和选择会应为各种原因,产生跳跃性的变化。如果按照数据分析,把人丢进一个箩筐终生定格,据此给他不光是特定类的商品,进而决定他能否从事某件事,限制他的网络视野,也是很不合理的。
例如,把大数据作为广告精准投放标准,虽说有一定合理性,但也并不绝对,这是由于人类的购买心理十分复杂。比如说有个消费者只是浏览了一辆汽车,跟着是汽车广告通过各种方式和渠道的狂轰滥炸,除了骚扰,并没有效果。
完全依赖大数据进行分析、对人进行分类,其实将触及社会不公和歧视。作为商家,考虑到经营成本、营销利润和效率,其实暗地里都会打着各种小九九,而不是表面上把各类消费者一视同仁。毋庸置疑,高端消费者是各类企业的最爱,而低端消费者却让企业皱眉。
但现在呢?每个人的消费记录和各种数据都被电子化的方式采集和收集着,一举一动逃不过大数据的记录。对保险公司营销员来说,你这个人的所有信息数据可以一览无余,不用你开口,他已经判断出是不是需要让你参保、保费标准等等;消费数据记录和售后服务记录,甚至都能让卖家挑选买家,把你列入顾客黑名单也不是不可能。
不可避免的,一旦成为数据穷人,那么就会面临歧视服务,所有消费者都是平等的这句话将成为历史。
目前的商业格局是:两方数据垄断势力正在形成,一方是国营企业,如电信、电力、医院等,一方是以BAT为中心的互联网大佬。特别是后者,在广泛收集数据之后,已经以大数据为依托,开始布局全行业的垄断性的经营,范围包括电子商务,教育,医疗,物流等。而这些垄断一旦形成,将大大降低中国企业的创新能力和竞争能力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21 很多数据分析师每天盯着几十个指标,但当被问到“这套指标要支撑什么业务目标”“指标之间是什么逻辑关系”“业务变化时如何 ...
2026-05-21在数据驱动决策的时代,数据质量直接决定分析结果的可靠性与准确性,而异常值作为数据清洗中的核心痛点,往往会扭曲分析结论、误 ...
2026-05-20 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-05-20Agent的能力边界,很大程度上取决于其掌握的Skill质量和数量。传统做法是靠人工编写和维护Skill,但这条路很快会遇到瓶颈。业务 ...
2026-05-20在统计分析中,方差分析(ANOVA)是一种常用的假设检验方法,核心用于分析“一个或多个自变量对单个因变量的影响”,广泛应用于 ...
2026-05-19 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-05-19想高效备考 CDA 一级,拒绝盲目刷题、冗余学习?《CDA 一级教材知识手册》重磅来袭!以官方教材为核心,浓缩 13 章 103 个核心考 ...
2026-05-19在数据统计分析中,卡方检验是一种常用的非参数检验方法,核心用于判断两个或多个分类变量之间是否存在显著关联,广泛应用于市场 ...
2026-05-18在企业数字化转型的浪潮中,很多企业陷入了“技术堆砌”的误区——上线了ERP、CRM、BI等各类系统,积累了海量数据,却依然面临“ ...
2026-05-18小陈是某电商平台的数据分析师。老板交给他一个任务:“我们平台的注册用户已经突破1000万了,想了解一下用户的平均月消费金额。 ...
2026-05-18【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14