京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据恐惧症
大数据是人类文明的又一个破坏性发明
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:
1. 害怕身份被盗用
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。
2. 害怕数据造假
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。
3. 害怕数据框定
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。
4. 害怕数据不公和数据歧视
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。
5. 害怕数据垄断
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
数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15