沃尔玛与大数据
⑴ 简述身边大数据成功案例并且用了哪些大数据的数据达到什么效果
随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
……
种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
⑵ 8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略
8个典型案例看懂零售巨头的“大数据”战略_数据分析师考试
未来的零售分析要求零售商借助集成式业务流程和信息系统，为客户洞察提供支持，将客户洞察发展成一种企业级的战略能力，并根植于企业结构和企业文化中。在这种形势下，零售商的所有业务职能部门在制定决策时，将把基于情景的客户洞察作为一个重要依据。
分析公司 EKN 认为，为了真正实现以客户为中心，零售商需要具备多项关键能力，而这些能力均由业务分析驱动。
全渠道集成。如果缺乏相关客户洞察支持与客户的互动，零售商将无法实现跨渠道无缝客户体验。零售商与客户互动的联络点能为零售商提供丰富的客户数据，因此，所有联络点也成为了零售商的最佳竞争利器。
个性化互动。与网上零售商相比，实体零售商具有两大优势：能与客户进行个人接触，以及拥有更丰富的历史记录和更多样的客户数据。如今，“个性化”购物体验已成为人们津津乐道的话题，而如何巧妙地结合上述两大优势，即在行动中及时交付客户洞察，将成为零售商打造“个性化”购物体验的基础。
持续的卓越运营。客户洞察的应用并非仅局限于面向客户的使用案例。事实上，如果零售商已经能够在各个运营职能部门中更成熟地运用分析功能，那么集成客户洞察便是他们不容错过的增量机会。
零售商用例
销售
瑞士零售商 Globus 使用大数据内存计算和高级分析来获取宝贵的销售绩效洞察。目前，他们能够实时处理海量的产品数据，并在几分钟内分析不同时间范围、店铺和区域内数千种产品的销售模式与促销活动。该零售商还向其管理人员提供了这些洞察的访问权限，以便他们能够更迅速地响应市场状况。
美国零售商 Guess 使用高级分析向其高管提供畅销产品和可用库存的实时视图。该零售商的分析解决方案基于大型客户数据集，分析销售额、细分目标客户，并策划促销活动。
市场营销
沃尔玛的 Global.com 部门充分利用“快速的大数据”和社交分析，快速识别不断变化的客户喜好。该零售商的社交意识（Social Sense）项目能通过社交媒体确定商品的畅销程度，并帮助顾客发掘潜在需求和感兴趣的新产品。同时，借助 ShoppyCat 工具，他们可根据 Facebook 用户的爱好和兴趣，为这些用户推荐适合的产品。此外，Global.com 还使用社交基因组（Social Genome）技术，来帮助客户为朋友挑选礼物。
塔吉特（Target）百货公司利用预测分析程序，来推断个体消费者是否具备成为该公司特定营销活动优质客户的特质。他们给每位顾客分配了一个独一无二的客户识别号码。该号码将客户个人信息、购物行为和喜好整合到一个可跟踪的实体内。塔吉特还专门成立了一个客户营销分析部门，致力于全面了解客户，超越其他竞争对手，从而获得竞争优势。借助动态数据仓库（Active Data Warehouse），塔吉特可在整个企业的混合工作负载环境下，基于海量数据管理复杂的用户查询。
全渠道
英国零售商巴宝莉（Burberry）集成了旗下所有渠道，包括实体店、网上商店、移动终端以及各大社交网站。他们采用了创新技术和数据分析，用于分析来自所有数据源的数据，旨在实时识别个人客户并建立客户档案。相比过去，巴宝莉的分析速度提高了 14,000 倍，以前需要 5 个小时的请求，现在 1 秒就能完成。不论店员处于什么位置，他们都能在客户踏入店内时立即识别客户信息，了解他们过去的购买记录，并提供个性化建议。
韩国零售商 NS Shopping 将移动渠道和社交渠道集成到零售环境中，并利用大数据分析，实时、集中地获取所有渠道的客户和产品数据。而公司的电子商务团队和市场营销团队将利用这些数据，向顾客提供个性化的产品建议。
供应链
美国网上零售商亚马逊基于非平稳随机模型，构建了全新的供应链流程和系统。该方法能为订单履行、寻源、产能和库存决策提供鼎力支持。亚马逊不仅开发了联合和协调补货的新算法，还基于历史需求、活动记录和计划、各履行中心的预测结果、库存计划、采购周期以及采购订单，在 SKU 级别实施了全新的国家预测方案。
英国零售商乐购（Tesco）采用先进的建模工具，基于历史销售数据模拟配送仓库的运作，从而达到优化库存的目的。该零售商还组建了一个内部分析团队，该团队主要负责通过回归测试掌握各要素之间的关联，如天气数据、特价优惠，及销售模式等等。
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⑶ 大数据对品牌营销究竟有什么用
九一数榜认为：对品牌数字资产的全面掌控能力
在数据驱动营销的时代企业品牌应重新定义为“消费者意识中的感知与互联网活跃内容的集合，而企业品牌在互联网上活跃内容的集合就是企业品牌互联网数字资产”。对任何一个企业品牌来说，它的域名、官方网站、logo、搜索引擎的品牌专区、网络新闻、网络图片、官方微博、公众号、直达号、贴吧、APP、小程序、H5、微视频、网店等等，甚至是奖励给用户的积分，都属于企业品牌互联网数字资产的范畴。广义上讲，企业品牌互联网数字资产则是企业在数字化经济时代所拥有的核心竞争力资源，即是否能支撑企业持续发展、促进企业快速创新、实现企业品牌永续的能力。 品牌经理人能否全面掌握这些数据并能分析数据显得尤为重要，全世界所有的资产，只有一个资产越用越有价值，它就是数据资产。因为它的产生和业务之间是若即若离的关系，你不用数据它就变成了一堆数字，如果你用，这个数字越多，对应的数字资产就越有价值。
在对品牌营销数据的积累上，上市公司经过多年的品牌积累已经形成了品牌互联网数字资产，它有赖于两个维度的拓展：一是垂直纵深数据的收集，二是更为广泛的全域数据的收集。企业需要把“泛数据”进行过滤、筛选、洗涤，从而才能找到最核心有效的数据进行运用，这就需要上市公司品牌经理人学会利用已有的品牌大数据资产（九一数榜）。
⑷ 沃尔玛的天气营销数据有没有
有。天气气营销数据。
⑸ 什么是大数据，大数据的典型案例有哪些
随着大数据时代的到来，大数据早已被逐步的运用在我们生活中的方方面面，那么除了之前众所周知的大数据杀熟事件，对于大数据你还了解多少呢？科学运用案例你又知道多少?今天就跟随千锋小编一起来看看。
洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
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统计学家内特.西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
梅西百货的实时定价机制，根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。
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种种的案例实在是太多，或许我们永远说不完一样，所以我们就来看一看大数据被科学运用的一个经典案例：
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店，直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物;而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
其实大数据，其影响除了以上列举的方面外，它同时也能在经济、政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。
⑹ 沃尔玛用的什么软件对大数据进行分析的
大数据定义什么的网络很多。个人理解：现有的互联网数据量越来越大，面对这么大的数据量，如何利用好这些数据是极具挑战性的。一方面数据量提升，数据处理的方法必须改变，才能提高数据处理速度，比如大规模，高并发的网站访问，12306，淘宝天猫什么的；另一方面从这些海量数据中挖掘出有用的信息，比如根据淘宝根据用户点击访问，反馈出用户的喜好，给用户推荐相关商品。
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网上学习资料很多，自己搜去！
当然你也可以自己使用数据库MYSQL等去做大数据处理，这样很多Hadoop做好的东西都需要你自己去做。要是熟悉某个数据库，并且应用明确就用数据库自己去做吧！
加油！
⑺ 沃尔玛著名的"啤酒与尿布"案例，体现了大数据营销价值的哪个方面
“啤酒与尿抄布”虽然是杜撰的，但是作者也是为了很好的说明大数据相关性的重要性，在大数据时代，人们不应该一味追求原因，知道结果就好，就像啤酒与尿布，不需要知道为什么会出现这种情况相关性，只需要知道它们存在相关就好，超时就可以根据相关性这种结果把啤酒与尿布摆放在一起，与营销挂钩的话，我觉得算是精准营销，知道消费者的需求，从而基于实际数据进行精准投放，从而增加销售额。
⑻ 在大数据时代，有哪三种大数据公司活跃在大数据产业链上呢
基于数据本身的公司：自身拥有大量的数据资源，比如政府机构；
基于技术的公司：比如勤智数码大数据处理平台；
基于思维的公司：可以依托大数据分析为企业提供战略方向，比如魔镜的大数据服务和勤智数码大数据咨询服务。按照以上的三种角色，对大数据的商业模式做了梳理和细分。
“数据拥有者”的商业模式数据拥有者，这样的公司有三类：
1.大数据是业务核心，对大数据的重复利用是其发展的原动力，例如Google、Amazon、Inrix等；这种公司具有很强大的大数据技术能力，多数时候大数据技术本身主要用于自身的运作，具有三种产业链角色：数据+技术+服务；
2.大数据是作为提高生产效率、增加业务收入或者创造新的收入的使能器，非厂商的主流业务；例如运营商、银行等，运营商的主要业务是通过通信设备提供的各种网络语音和数据业务，目前运营商本身并不通过数据的重复利用为主要手段来盈利；
3.数据中间商，本身不具有创造数据的能力，从各种地方搜集数据进行整合，然后再提取有用的信息进行利用；它们的商业模式有：
2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如Inrix在交通信息领域，面向GPS生产商、和交通规划部门、 FedEX和UPS等物流公司等，出售完整的当前甚至未来的交通状况的模式图或者数据库；2C：面向个人，提供基于数据分析结果的服务。例如：Inrix提供一个免费的智能手机应用程序，一方面它可以为用户提供免费的交通信息，另一方面它自己就得到了同步的数据。
2D：租售数据/信息模
式（数据资产分享和交易平台），新的商业模式，把数据/信息作为资产直接进行销售；例如：Twitter把它的数据都通过两个独立的公司授权给别人使用；VISA和MasterCard收集和分析了来自210个国家的15亿信用卡用户的650亿条交易记录，用来预测商业发展和客户的消费趋势。然后，它把这些分析结果卖给其他公司；“技术提供者”的商业模式技术提供者的2B商业模式是目前的主流，有4种类型：提供单点技术，pure-play为主，例如：Teradata为沃尔玛和Pop-Tarts这两个零售商提供大数据分析技术，来获得营销点子；提供整体解决方案，IT厂商为主，例如：IBM提供软硬一体的大数据解决方案；华为基于IT基础设施领域在存储和计算的优势，提供整体大数据解决方案；大数据空间出租模式：大数据计算基础设施上（与云结合），通过出租一个虚拟空间，从简单的文件存储，逐步扩展到数据聚合平台，例如腾讯开放云战略为大数据创业者提供了廉价的数据基础设施，使中小企业也有机会在大数据领域创新业务。Bigdata as a service，新的商业模式，提供E2E在线大数据技术或者解决方案。例如 RJMetrics，为电商提供快捷的商业智能在线服务，软件定价为 500 美元每月，客户只需在软件端输入特定数据，RJMetrics
便会将这些信息备份到安全的服务器上，并承诺在7日内优化数据用以分析，之后以清晰简洁的界面将数据分析结果反馈给客户。再例如，GoodData面向商业用户和IT企业高管，提供数据存储、性能报告、数据分析等工具，将所有商业智能分析所需的数据和任务都搬到了云上；技术提供者的2C商业模式，目前较少，与cloud结合后有很大的空间，未来是趋势。例如：面向个人的家庭帐单、家庭耗能节能等或者面向个人数据的大数据解决方案。
“服务提供者”的商业模式服务提供者有两种，一种是应用服务提供者，另一种是咨询服务提供者。应用服务提供者是基于大数据技术，对外提供服务：
2B：面向企业或者公共政府部门，提供数据分析结果的服务；例如前面提过的Inrix;
2C：面向个人，提供基于数据分析的服务；例如： Flight_caster 和FlyOnTime.us基于分析过去十年里每个航班的情况，然后将其与过去和现实的天气情况进行匹配，预测航班是否会晚点；咨询服务提供者，提供技术服务支持、技术（方法、商业等）咨询，或者为企业提供类似数据科学家的咨询服务；2B 商业模式：定位在某一具体行业，通过大量数据支持，对数据进行挖掘分析后预测相关主体的行为，以开展业务；利用数据挖掘技术帮助客户开拓精准营销或者新业务，有时企业收入来自于客户增值部分的分成。 例如德国咨询公司GFK帮助Telefonica 面向零售商、政府部门、公共机构提供基于地点的人员流动（Footfall）数据：以时间为维度（小时/天/月/年），在特定区域的人员人口统计数据（性别、年龄）和行动等数据； 这类企业成长非常快，一般擅长数据挖掘分析技术，帮助一些数据大户如银行、运营商等开展新的业务。
⑼ 大数据带来的大影响
大数据带来的大影响_数据分析师考试
如果把“数据化”视为信息社会的初级阶段，则名不见经传的英国科学家维克托·迈尔-舍恩伯格，用他别具洞见的天才新著《大数据时代》首次告诉我们：人类正在进入“数据颠覆传统”的信息社会中级阶段。
在此阶段，信息无所不在无所不包，其无限膨胀的天文海量催生了“统计+分类-推理分析=决策”的计算机处理程序(有点像刷卡消费一步到位，节省了算账找补等繁琐环节)，悄然挑战“去粗取精、去伪存真、由表及里、由此及彼”的传统认识论模式，冥冥之中潜移默化，对我们的生活、工作与思维，对人类“阶级斗争、生产斗争、科学试验”三大实践活动产生着重大而深刻的影响。
大数据点燃
美国政府曾为定期公布消费物价指数CPI以监控通胀率，雇用了大量人员向全美90个城市的商店、办公室进行电话、传真拜访，耗资2.5亿美元搜集反馈8万种商品价格的延时信息。然而麻省理工学院两位经济学家采取“大数据”方案，通过一个软件在互联网上每天搜集50万种商品价格即时信息。2008年9月雷曼兄弟公司破产后，该软件马上发现了通胀转为通缩的趋势，而官方数据直到11月才发现。之后该软件被畅销到70多个国家。这一案例充分体现出“大数据”颠覆传统的力量和变革思维的智慧。
“小数据”时代追求精准，竭力避免不精准信息误导误判。然而95%被传统数据库拒绝接受的非结构化(非标准)数据，在“大数据”时代的模糊化数据库中发挥了重要的作用，因为数据越模糊越全面，才能有效避免误导误判。
从因果关系到相关关系的思维变革，是“大数据”颠覆传统认识论模式的关键。电脑毕竟不是人脑，电脑永远搞不懂气候与机票价格之间有什么因果关系。公鸡打鸣和天亮之间虽无因果关系，但古人通过公鸡打鸣来预报天亮却很少失败。“如果数百万条医疗记录显示橙汁和阿司匹林的特定组合对癌症治疗有效果，那就用不着通过一次次实验来探索其具体的药理机制了”。“苹果之父”乔布斯就主动试用过一些医疗记录有效但未经临床验证的疗法同癌症抗争。你可以嘲笑乔布斯“不讲科学”，但他却因此多活了好几年。
从根本上说，所谓“大数据挑战传统认识论”，其实是人类把复杂的认识过程“全部打包”给了电脑，而电脑懒得分析推理验证，只通过统计分类对比，交出“最终答案”就OK了。大数据的精髓在于变“少而精”为“多而全”，变“因果”为“相关”。当实地调研开始被数据采集所替代，当严密的实验开始被非线性逻辑所替代，当“唯一真理”开始被多项选择所替代，“大数据”就用事实向人类宣告：“知其然不知其所以然”，既是电脑望尘人脑的劣势，也是电脑超越人脑的优势！
大数据渗透大世界
不要以为“大数据”只是科幻故事或政府与科学家的“专利”。环顾四周，“大数据”早已渗透我们生活和工作的方方面面，衍生出形形色色的数据超市、数据易趣、数据交友、数据联谊、数据作坊、数据课堂、数据IB等传奇版本。从治安管理、交通运输、医疗卫生、商业贸易、批发零售、公益救援直到政治、军事、经济、金融、社会、环境、文艺、体育。
UPS国际快运公司从2000年开始通过“大数据”检测其遍布全美的6万辆货车车队，统计出各损耗零部件的生命周期，改“备份携带”为提前更换，有效预防了半路抛锚造成的严重麻烦和巨大损失，每年节省数百万美元。UPS还依靠“大数据”优化行车路线(例如尽量右转弯，避免左转弯)，2011年全公司车辆少跑4828万公里，节省燃料300万加仑，减少碳排放3万公吨。
为纽约提供电力支持的爱迪生电力公司，针对每年多起电缆沙井盖爆炸造成严重事故，采取“大数据”手段统计出106种预警先兆，预测2009年可能出事的沙井盖并严加监控。结果位列前十分之一的高危井盖中，预测准确率达44%。
美国里士满市警察当局凭经验认定枪击事件往往导致犯罪高峰期，“大数据”证明这种高峰期往往出现在枪击事件后2周左右。孟菲斯市2006年启动“大数据”系统锁定了更容易发生犯罪的地点和更容易抓捕罪犯的时间，使重大犯罪发生率下降26%。
沃尔玛2004年依靠“大数据”发现了飓风前夕销量增加的各类商品，进而每逢预报便及时设立飓风用品专区，并将手电筒、早餐零食蛋挞等摆放于专区附近，明显增加了“顺便购买”的销量。
至于“大数据”的经济价值，仅需略举数例：2006年微软以1.1亿美元购买了埃齐奥尼的Farecast公司，2008年谷歌以7亿美元购买了为Farecast提供数据的ITA Software公司。同年在冰岛成立的DataMarket网站干脆专靠搜集提供联合国、世界银行、欧盟统计局等权威机构的免费信息来获利生存，包括倒卖各类研究机构公开发布的研究数据——只要找到买主，往往愿出高价！
大数据创造大金融
金融领域当然是“大数据”的主战场之一。程序化交易也许是现今最主要的“大数据”新式武器。美国股市每天成交量高达70亿股，但其中三分之二的交易量并非由人操作，而是由建立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成。日新月异的程序化交易只能运用海量数据来预测收益、降低风险。几乎所有银行、券商、保险、期货、QFII和投资公司都开发了自己的程序化交易工具。谁的武器更先进？竞争到最后恐怕还是比谁搜集处理的数据更海量。
一家投资基金通过统计大商场周边停车场及路口交通拥挤状况，来预测商场经营及当地经济状况，进而预测相关股价走势，最后居然拿数据统计资料换得了该商场的部分股权。
不少对冲基金通过搜集统计社交网站推特上的市场心情等信息来预测股市的表现。伦敦和加利福尼亚的两家对冲基金，利用“大数据”形成119份表情图和18864项独立的指数，向许多客户推销股市每分钟的“动态表情”：乐观、忧郁、镇静、惊恐、呆滞、害怕、生气、激愤等，以帮助和带动投资决策。
在金融机构竞相拉客理财的今天，如果能及时搜集处理海量的微博、微信、短信，自然也能从茫茫人海中及时发现怦然心动打算开户的，或一气之下打算“跳槽”的投资者。
当然，如果投资者都能通过“大数据”直接决策，将“刷卡消费”拓展成“刷卡投资”，那藏龙卧虎的分析师群体和争雄斗妍的研究报告未来还有市场吗？
大数据暗藏大隐患
像所有新生事物一样，大数据也是一把双刃剑。宏观上看，“大数据”在各个不同的领域将人类虚拟分割为“数据化”与“被数据化”两大阵营。持续发酵的“棱镜门”事件披露了美国政府长期监控全世界的“最高机密”，但美国总统、国会和政府都认定这种监控“天经地义”，是“维护国家核心利益”。虽然社会早已建立起庞大的法律法规体系来保障个人信息安全，但在“大数据”时代，这些体系正蜕变为固若金汤但可以随意绕过的“马其诺防线”。
“大数据”导致个人信息被交易、个人隐私被外泄还不算，更大的危险在于“个人行为被预测”。正如作者预言——“这些能预测我们可能生病、拖欠还款甚至犯罪的算法程序，会让我们无法购买保险、无法贷款，甚至在犯罪实施前就预先被逮捕”——也许你认为这对全社会来说无疑是好事。可是如果预测系统不完善、软硬件出差错、数据搜集处理不当、临时数据未经检验、黑客攻击、有人恶意或善意开玩笑制造假信息……导致你、你的家庭、你的亲朋好友、你的所在单位甚至你的祖国被冤枉被制裁，你还能无动于衷吗？
微观上看，即使是出于正当目的采集的“大数据”，仍可能在“扩展开发”过程中产生无法想象的副作用。例如谷歌的街景拍摄和GPS数据为卫星定位和自动驾驶仪提供了关键的支持，但同时因其有助于黑帮盗贼便捷挑选有利目标而引发了多国民众的强烈抗议。当谷歌对图像背景上的业主房屋、花园等目标进行模糊化处理后，反而引起盗贼更加注意。
无论你惊奇还是恐惧，欢迎还是躲避，关注还是漠视，理解还是拒绝，“大数据”都在加快步伐向我们走来。我们只有顺势而为，趋利避害，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。
以上是小编为大家分享的关于大数据带来的大影响的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货