大数据可怕到什么程度,可怕的大数据什么意思
大数据时代真的可怕！
大数据时代, 我们都在裸奔
大数据欧巴
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大数据时代, 我们都在裸奔
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“ 这是最好的时代，这是最坏的时代 ”
我发现一个很有意思的现象，如今有不少人热衷于讨论「大数据」。
你随便拉来一个互联网从业人员，问什么是「大数据」，他能滔滔不绝地扯出一大堆专业词汇：神经网络、深度学习、人工智能等。
反正你也听不懂，觉得很厉害就对了。
其实，我们每天的行程安排，都可以变为数据：每天坐地铁上班，属于出行数据；网上购物，属于消费数据；去一趟国外旅游，属于娱乐数据...
当无数人的数据被集合归类，就统称为「大数据」。
这些数据有什么用？对于大部分人来说，是没有任何价值。
你每天光顾楼下的早餐店，只能看到自己的消费金额，而店铺老板可以统计客流量和销量，获悉顾客的喜好，进而调整食材量。
再延伸到其它行业，一些医疗机构可以通过大数据提升临床试验、新药的研发效率；政府通过大数据建立城市规划图，甚至控制疫情的扩散。
这样看来，大数据能解决很多实际问题，既方便了我们生活，企业也能更好地了解消费者需求。
国家同样希望互联网企业能引领技术的变革。然而纵观国内企业，更愿意利用手中的数据来牟利，这样来钱快。
潘多拉魔盒就此被打开，当隐私从道德领域滑向市场领域后，便成为可供出售的商品，全凭商人的道德来自我约束。
它们喜欢收集用户信息，挖掘各种需求和隐私，完善用户画像，比你父母还要了解你，然后再卖假药、推荐莆田医院。
小公司没有精准的营销能力，它们只能粗暴地贩卖隐私来获利，形成一条完整的黑产链。
技术总是一把双刃剑，如今大数据在探索人类道德底线的路上，快速前进。
这是信仰的时代，这是怀疑的时代
你觉得自己的隐私不值钱，没有利用价值，无论谁能不能看你的微信记录，都不在乎。
当每个人都抱着这种鸵鸟心态时，更多摇摆不定的公司就会选择作恶，因为被舆论谴责的代价太低了，或者说，国人的包容性太高了。
诚然，如今我们享受到便捷的生活，离不开大数据的建模和分析，但是也失去了保留隐私的权力！
我上网买了一件商品，不代表你可以擅自在所有网页推荐我买过的商品；
我在网上浏览，不需要你推荐附近的商家和莆田医院，更不想点击广告弹窗；
没经过我同意，请不要擅自安装流氓全家桶，并绕过电脑权限，获取用
去介绍最有的信息是什么意思
随时时代和社会以及科学技术的飞速发展，互联网的数字化已经到了出神入化的惊人程度。通俗地说吧，在我们的日常生活中，几乎时时处处都置身于大数据之中，比如说男女老少人人手里拿着的手机，就是一个广泛运用大数据的最常用的工具之一。在这里，笔者带您简单认识一下这个非常“有用”又十分“可怕”的“大数据”，并祝朋友们奉公守法，生活愉快！
究竟什么是“大数据”呢？听起来似乎是个深奥的高端科学新名词，让人不太明白。其实，如果通俗一点地说，大数据就是“巨大数量的资料”。指的是它所涉及的资料数量和规模，巨大到了令人无法相信的地步和程度，也就是说，你想多大它就有多大。这，就是所谓的“大数据”。
大数据的强大用途在于，把收集到的天文数字的海量资料和信息，通过多种主流软件工具，在最合理时间内，经过收集、管理和处理，并整理成为能够帮助各种需要者的资讯资料，从而达到为各行各业和单位团体提供多样化帮助，为个人提供各种各样的服务的目的。比如我们平常的上网查资料或者是看信息等等等等。
大数据的可怕之处在于，信息量非常巨大，而且所牵涉的面极其广大，不管是什么样的人，想寻找什么的资料，几乎都能在大数据中找到，有的甚至是一个内容，能有上千万条信息。换句话说，只有你想不到，没有查不到。尤其是大数据通过和定位功能的联合使用，就可以完全掌握我们每一个人的所有位置、通话、经济收支、网站浏览等等等等的资料。下面简单举几个事例说明一下。
疫情防控。某职工为了方便工作，带了公司的一部工作手机，假期时回了一趟老家，结果刚一回来就被社区直接安排去隔离了。当打开那部手机时，确实有一条街道发来的信息，说打您的电话一直没人接听，看到此信息后请及时回电，否则做联系不上处理，请机主务必积极配合疫情防控工作。当看到那条短信时，这位先生真被吓到了，因为那部手机是关机的，他不明白大数据是怎样准确地知道他回来的。
抓捕罪犯。某犯罪分子6年前在老家杀了人后就逃跑在外了，从此隐姓埋名，躲藏了起来，所以公安部门几年来一直都没有找到他的踪迹。但是今年8月份，这个罪犯却被抓到了。据说并不是因为身份证、银行卡、电话等暴露身份的，而是仅仅因为他坐了一次地铁，且只刷了一次卡，就被大数据根据他的行动轨迹，给锁定查找出来了。大数据就是这么神奇恐怖，你的行为都有可能会在大数据里面留下痕迹，如果做了坏事，想逃之夭夭那几乎是不可能的。
违法乱纪。某单位的一个职工因赌博输了钱，挪用了大笔公款，就逃到了外地去打工，企图逃避法律的制裁。他非法办了个假的身份证，平时连交通工具都不乘坐，只骑着个旧摩托车出行。没曾想在一次上班的途中撞倒了一个人，就在交警过来盘查的过程中，一紧张无意之中暴露了身份，交警发现问题后，立即通知了派出所，民警过来根据大数据一查，此人正是被通缉的在逃人员，于是和这名在逃人犯户籍管辖地取得了联系，将其押回了老家，作进一步的审理。
网络搜索。你一定会发现这样一个现象，只要你搜索过什么，网络上就会有许多网站都会向你推荐什么，好像完全知道你在想什么，要什么一样，非常快捷方便。显然，许多大数据的利用者是受益匪浅的。他们可以依据大数据的汇总分析，更加准确地发现和挖掘目标，比如企业商家，可以根据用户的消费习惯、活动区域、消费数据、饮食习惯、购买目标、商品价位等等，通过精准的数据画像，进而更精准地找到自己的消费目标群体。当然，大家也不要去浏览那些非法的不良网站，否则也是会留下记录的。
由此可见，现在的大数据不仅用处十分强大，而且真的非常厉害可怕。通过大数据的收集、整理和分析，我们每一个人几乎都变成了“透明人”，几乎没有丝毫的“隐私”可言。所以，我们大家平时一定要注意自己的一言一行，一举一动，提高道德品质，遵纪守法，千万不要做违背公众良俗的事情。大家以为如何呢？
个人观点，欢迎评论，敬请关注。
大数据时代有多可怕，你知道吗？
昨天下午上班的时候，手机响了，拿起来看是个陌生的北京的号码，现代信息化的高速发展，我们的信息被泄露已经不足为奇了，经常会接到茅台酒和富硒茶叶的推销电话，后来只要是陌生号码、陌生归属地或者奇怪的电话号码我就直接挂掉。我怕这个号码是我北京的某个同学打的，就接通了。
一个美女自我介绍说是杂志社的，问我最近是不是需要评职称，需要不需要论文。我纳闷的回了句“现在的信息泄露真严重，你们的技术不一般呀？定位这么精准”。美女尴尬地笑了两声，继续她的介绍。平常的一些骚扰就算了，对于这次的精准定位我感觉有些害怕。常听同事抱怨，从买房到房子装好都过了好几年了，还是有人不停的打电话，询问需不需要装房子。
怀着好奇的心理，我上网搜索了关于隐私泄露的问题。一篇篇报道怵目惊心、一句句文字让人不寒而栗。
前不久，央视的调查新闻报道，只需要一个手机号，就可以查任何人的身份证号码、名下的房产、购车情况、开房记录、通话记录、支付宝账号、电商收货地址详单、外卖收货地址明细、精确到地点和分秒的打车记录，甚至是实时位置都可以被精准定位。
这些问题不得不引发我们的深思。随着大数据时代的到来，它使我们的生活越来越便利的同时也塞给我们越来越多的麻烦。我们都知道在互联网时代，每个人的手里都带有数据终端——手机，我们在获取信息的时候，也暴露了自己的信息，互联网只要将我们行为的每一个碎片联合在一起，我们每个人都被这个世界看得通透，没有任何隐私可言。
比如现在的高清探头，道路上的高清探头不仅可以看清你有没系安全带，就连你没有拉裤链都可以看到。只要所有摄像头联网，将每一张拍到你的照片连起来，就可以知道你从哪里到了哪里。将长期的拍摄结果进行分析，就可以得出你的习惯路线。这是件多么可怕的事情！
记得前段时间很火的周鸿祎的电话号码，就是讲一个学生根据拨号时声音的略微不同，将其号码还原。这对周鸿祎来说是场灾难。若有人对你进行专业性的跟踪，你的所有事情都将暴露无遗。
在这个大数据时代，我们在接受信息的时候也在纰漏自己的信息，我们既是新的消费者也是生产者，而且这些数据有时比人更为机智。比如之前在网上看到的段子，某女拿着自己丈夫的ipad去闺蜜家玩，进门的时候，发现Ipad自动连上网了。
所谓的大数据，到底有多可怕
大数据有可能涵盖人们生活的方方面面。
你去餐厅吃饭，用了团购，你的消费习惯、消费能力等数据就共享出去了；
你查看新闻客户端，你的年龄、阅读喜好等也共享出去了，你看完新闻后评论一番，你的性格都可能让别人猜到；
你用滴滴出行，你的经济情况、居住区域等数据也共享出去了......
当然，你的姓名、手机号码这些，共享了没有呢？
收集到信息的各方都会说“不会泄露个人隐私”，但谁能保证呢？
期待国家尽快立法，对大数据中涉及个人敏感信息的保护作出明确的规定。
那样，才能让大家享受大数据带来的便利，免除隐私泄露之忧。
大数据真的这么可怕吗?
大数据的确可怕，所有的互联网平台都会利用大数据分析精准人群，比如你上一秒还在谈论裙子，下一秒你打开淘宝给你推荐的全是裙子。
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
对于“大数据”（Big data）研究机构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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。