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进入大数据的人以后会有什么风险和生活感受?
数据,你的,信息进入大数据的人以后会有什么风险和生活感受?
发布时间:2019-02-08加入收藏来源:互联网点击:
回答于 2019-09-11 08:43:50
大数据为生活带来了很多便捷,但是存在数据泄露的隐患以及数据下人们隐私的暴露。总体上看大数据对我们的生活是十分有利的,至少方便了我们出去办事,但是存在的隐患就是不法分子钻空子,让我们的生活存在一些隐患,比如我们的财务信息、基本资料会被泄露,个人毫无隐私,轻者我们毫不知情,重者则被他人利用信息影响我们的生活。不过,如今严格的网络环境之下,相信还是有很多举措保障我们的信息的,我们也不必过于担忧。
回答于 2019-09-11 08:43:50
这个问题好深奥哦,不懂
回答于 2019-09-11 08:43:50
大数据方便有关部门更好的工作效率,希望能服务好更多有需要的人群,多注意大数据相关的保密措施要做好。
回答于 2019-09-11 08:43:50
大数据,那么它到底会给我们的生活带来什么样的影响呢?可以说非常的过,我就简单列出几点吧。
好处是:
1. 让工作可量化,更客观。就比如你在头条开通头条号,那么通过头条的大数据,你就可以清楚的看到你这个月涨了粉丝,阅读量多少等等。
2. 快速定位用户各行为特点。同样,这个在头条上非常明显,你经常看的文章、新闻,头条就会优先给你推广相应的内容。如果你喜欢玩游戏,那么就会看到各类游戏直播,小视频等;如果你喜欢搞笑文章,那么一直看下去,你就会一直看到搞笑的界面内容。
3. 信息择优化。假如你现在高考后需要选择志愿的问题,通过网上的大数据分析,我们就会清晰地看到哪个学校更好,哪个专业毕业好更吃香,哪个学院的美女更多等等。
坏处是;
1. 隐私暴露。由于我们数据正在被或被知悉或不被知悉的情形下被收集,且有可能在不被知悉的情况下,被个人和企业使用数据,隐私在大数据面前会失效。就比如app会经常获取用户的通信、拍照权限等等,会非常容易就收集到了我们的信息,至于数据安全嘛,谁知道呢。
2. 信息收缩。由于大数据对我们的行为、兴趣等进行了分析,每次都会按照我们的喜好推广内容。但同时也会影响到我们对其他方面信息的摄取。
总之大数据生活的影响是非常大,还有很多方面,我就不一一列举了。
最早提出大数据时代到来的是麦肯锡:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
维克托·迈尔舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证,都是为了说明一个道理:在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。
一个最经典的案例是沃尔玛曾经做过的“啤酒”和“尿布”调研:沃尔玛在研究中发现,一类顾客经常在购买尿布的同时也购买啤酒。看似毫无关联的两个品类的商品其实是一类社会现象所导致的,有很多年轻夫妇女主人在家带孩子,而男主人就去超市买尿布,通常会顺带着买些啤酒。
1、帮助企业提升营销的针对性,降低物流和库存的成本,减少投资的风险,以及帮助企业提升广告投放精准度;
2、帮助城市预防犯罪,实现智慧交通,提升紧急应急能力;
3、帮助电商公司向用户推荐商品和服务,帮助旅游网站为旅游者提供心仪的旅游路线,帮助二手市场的买卖双方找到最合适的交易目标,帮助用户找到最合适的商品购买时期、商家和最优惠价格;
4、帮助医疗机构建立患者的疾病风险跟踪机制,帮助医药企业提升药品的临床使用效果,帮助艾滋病研究机构为患者提供定制的药物;
5、帮助政府实现市场经济调控、公共卫生安全防范、灾难预警、社会舆论监督。
数据经常可以让你发现看似不合理不合逻辑但却存在,并且经常发生的现象。以上就是亿美软通在现实生活中对大数据的具体表现做的整理。
未来大数据的身影应该无处不在,就算无法准确预测大数据终会将人类社会带往到哪种最终形态,相信大数据的变革的不会止步。
大数据时代,对人们生活的影响在哪些方面
大数据是对大量、动态、能持续的数据,通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘,从而获得具有洞察力和新价值的东西。以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前。
1. 大数据是什么
“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合,是基于云计算的数据处理与应用模式,通过数据的整合共享,交叉复用, 形成的智力资源和知识服务能力。
2. 大数据的特点:Volume 、Variety 、Velocity
艾瑞认为大数据满足以下三个条件:第一,数据体量巨大。根据IDC 的研究数据显示,2011年全世界的信息量是 1.8万亿GB ,相当于每个美国人在Twitter 上每分钟发布三条推文整整26976年,预计到2015年全世界将会有8万亿 GB的信息量。第二,数据类型繁多。除了包括以往便于存储的以文本为主的结构化数据,也包括网络日志、音频、 视频、图片、地理位置信息等大量的非结构化数据。据Gartner 预计,全球信息量中的85%由各种非结构化数据组 成。第三,处理速度快。1秒定律。大数据的3V 构成也导致其数据价值高但价值密度低的特点,也被称为大数据特 点的第4个V ,即数据价值Value 。
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