大數據時代的結果是禍

A. 大數據時代帶來的弊端

1、社會安全問題。
中國網民已經接近6億，每時每刻都產生著大量的數據，也消費著大量的數據，網路的放大效應、傳播的速度和動員的能力越來越大，各種社會的矛盾疊加，致使社會群體性事件頻發。
2、個人隱私。

人們可以利用的信息技術工具無處不在，有關個人的各種信息也同樣無處不在。在網路空間里，身份越來越虛擬，隱私也越來越重要。根據哈佛大學近期發布的一項研究報告，只要有一個人的年齡、性別和郵編，就能從公開的數據當中搜索到這個人約87%的個人信息。

3、對於國民經濟的威脅。

堪稱智能交通、智慧電網的國民經濟運行和智能社會發展高度依賴信息基礎，這些重要的信息基礎設施、網路化智能化的程度越高，安全也就越脆弱。

4、國家安全利益。

網路空間信息安全、問題嚴重性、迫切性在很大程度上已經遠遠超過其他的傳統安全，當今主權國家所面臨的所有非傳統安全威脅總是面臨著滄海一粟的困境，政府要找的那根針往往沉沒在浩瀚的大海中。

5、秘密保護。

美國國家安全局以及網路巨頭的關系正是計算能力和海量數據的結合，因此全球大部分的數據都掌握在他們手中，他們大量的數據在網上是沒有保護的。

B. 大數據時代下生活的利與弊

——夏日午後

對於大數據時代，我相信大家都不是很陌生，我們的一舉一動，包括我們的出行，我們的購物，我們的交際等等，這些都被所謂的大數據記錄著。這件事聽起來是不是覺得很不可思議呢，是的，但是這些事確實真實的發生在我們身邊。

互聯網在改變著我們的生活，例如淘寶以及京東等購物軟體在改變著我們的生意模式，改變著我們的購物方式；微信以及陌陌等聊天軟體在改變著我們的溝通方式；滴滴以及高德地圖等打車軟體在改變著我們的出行方式；抖音以及快手等短視頻軟體在改變著我們的傳播方式；津津樂道以及樊登讀書等讀書軟體在改變著我們的讀書方式；也許未來還有軟體的開發在改變著我們的工作方式，等等等等吧。互聯網的快速發展，我們終究是摸不透它的走向，只能隨機應變，以不變應萬變了。

為什麼要說互聯網呢，因為大數據最主要的數據來源就是來自於互聯網。

首先，問一個問題：我們在大數據時代下，生活的利是如何體現的呢？

也許你的心中已經有了明確的答案，也許還是很模糊。我們舉一些簡單的例子來說明一下。您知道，我們在購買一件衣服或者一本書又或者其他什麼東西時，我們經常採取的方式就是在互聯網上搜索，這時軟體上就會出現你所要購買的東西。你便瀏覽著查看，有些樣式或者簡介感覺與心中所要的東西挺相符的，於是就點進去仔細查看，瀏覽之後，或者差強人意，或者根本不是，或者情投意合正是；假如說，您所要購買的東西，並不是搜索結果里給出的答案，或者是明明就是我要購買的，但是查看半天，花了時間不說，還沒有找到中意的物品，這是令人特別不愉快的，甚至有些痛苦的體驗；也許是因為猶豫不決，拿不定主意；也許是花費時間太多；也許是還有更要緊的事情要處理，您就暫時退出搜索；此時，大數據已經在悄無聲息中記錄下來了你的一舉一動，更確切的說，是你想要購買的東西的名字。當你處理完其他事情，再次打開軟體的時候，就會在首頁顯示你所要購買的東西，供你隨時瀏覽；這也許是大數據時代下，生活的一種利。還有，就像出行，出門前直接在軟體上預定好，等車過來，直接下樓坐車出發，省去了等待尋找的時間；再例如，讀書不用跑書店特意去買一本書，直接在軟體上，收聽自己想聽的書籍，並且還有相關推薦；等等，這里就不在一一贅述了。

大數據時代下的弊呢，也許你很感興趣，大數據時代下，還有弊端嗎。答案是有的。今天我們只講一講發生在我們身邊的弊端，淺顯易懂。

現在，我又要詢問一個問題，這個問題是：你是如何打發無聊或者閑暇的時間的？你說你去看書，沒問題，對知識的渴求，提高知識素養，很有意義；你說你去運動，也沒什麼問題，加強身體鍛煉，提高身體素質，同樣很有意義；但是，我覺得給出這兩種答案的人，應該所佔比例應該不到百分之二十吧；在這個金錢第一，物質欲充斥著的時代，可以與眾不同，特立獨行，或者說獨善其身，出淤泥而不染，濯清漣而不妖的人應該不多吧。這是我個人的理解，不代表大眾的思想。我猜想，更多的答案應該是去刷一刷小視頻，逛一逛淘寶，聊一聊微信，來打發一下無聊或者閑暇的時間吧。

那麼，我再問一個問題，在你睡覺之前你一般在做什麼事情，是不是在刷一下小視頻來釋放一下工作的壓力，彌補一下今天對沒有玩手機的虧欠呢。如果你是一個自我約束力很強的人，刷小視頻也許可以讓你快速的到達睡覺的時間點；但是，對於大部分自我約束力欠佳的人，經歷更多的也許是，說好的看到十一點睡覺，結果不知不覺看到了十二點，而且帶著困意打著哈欠，心理暗示著自己再看一小會就睡，結果不知不覺又過了一個小時。忽然一驚，哎呀，確實該睡覺了，不然明天上班又遲到了，只剩扼腕嘆息，感嘆時間飛逝。大家有沒有這種感覺呢。不管你們的答案如何，我是有的，也許我是一個自我約束力欠佳的人。我真心希望你們不要跟我一樣。

在這里，我想打一個大大的問號。自問也在問大家，為什麼會這樣呢？有沒有想過呢。也許你自我約束力很強，那麼你能不能幫助我分析一下，這到底是什麼原因導致的呢？之前也許，我們有意要看某一部動畫片，要追某一部電視劇，要刷某一部電影，一直看到結尾或者眼皮打架才肯睡覺。但是現在只是在刷一個小小的短視頻，一個視頻也就二三分鍾而已，長的也就十幾分鍾而已，為什麼還會熬著這么長的夜呢？有沒有問過自己，或者有沒有分析過這樣的原因何在。這里給大家一些思考的時間。

這就是大數據時代下的弊之一；大數據會讓你對一件事上癮，因為這件事正是你特別感興趣的一件事。為什麼這么說呢，我們來分析一下，以我為例，我在睡覺之前會在優酷或者瀏覽器上刷一些搞笑的小視頻，打發一下睡覺前的時間，例如大鵬的《屌絲男士》，於莎莎的《極品女士》，還會看一些DOTA游戲小視頻，在我瀏覽第一個視頻看到不到一半的時候，後續與之相關的視頻就已經出現在下一個視頻的位置了，假如我在看大鵬的屌絲男士，結果剛看不到一半的時候，與屌絲男士相關視頻就出現在下一個視頻的位置，替換了本該有的短視頻。這就是一種誘惑，會令人上癮。正如我想看屌絲男士，看一個沒有看過癮啊，怎麼辦？擱以前的話，湊活著看點其他的吧，或者放下手機睡覺吧，對吧。可是現在呢，你沒看過癮吧，再給你推薦一個屌絲男士，你看不看，肯定看對吧，既然看了，那肯定還想看吧，再給你推薦一個主題一樣的短視頻，並且短視頻的時間很短又很感興趣，心裡就會想，這么短不會影響到睡覺，再看一個就睡覺。後果可想而知了，就這樣一直刷著短視頻，等你再次回過神的時候，已經不是十一點了，或許已經是十二點甚至是一點了。就這樣，睡覺的時間在無意間被短視頻偷走了，晚睡又導致明天的工作狀態低迷，長期下去精神狀態也會出現各種各樣的問題。請問，您有沒有同感呢？

不知道您有沒有被我說中痛點呢。說了這么多關於我的這么一個例子，為了就是得出，罪魁禍首就是大數據這一科技的誕生；大數據的影響，已經在神不知鬼不覺中霸佔了我們的時間，影響了我們的工作和生活；大數據時代你的隱私將不再是隱私。這就是大數據的弊之一吧！

其實，按照哲理的理論來解釋的話，大數據本身並無對錯之別；大數據代表著一種新科技的誕生，科技本身就是一把雙刃劍；這把劍的好壞，取決於使用的人；如果你懂得如何使用，它便是一種利器；如果你無法克制自己，不懂得正確使用，那麼它將是一種凶器。

C. 大數據時代的影響

現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。著雲台的分析師團隊認為，大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。
在現今的社會，大數據的應用越來越彰顯他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據進行發展的領域正在協助企業不斷地發展新業務，創新運營模式。有了大數據這個概念，對於消費者行為的判斷，產品銷售量的預測，精確的營銷范圍以及存貨的補給已經得到全面的改善與優化。
「大數據」在互聯網行業指的是這樣一種現象：互聯網公司在日常運營中生成、累積的用戶網路行為數據。這些數據的規模是如此龐大，以至於不能用G或T來衡量。
大數據到底有多大？一組名為「互聯網上一天」的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當於美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當於《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……
截止到2012年，數據量已經從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)級別。國際數據公司（IDC）的研究結果表明，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量更是高達1.82ZB，相當於全球每人產生200GB以上的數據。而到2012年為止，人類生產的所有印刷材料的數據量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數據量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。 每一天，全世界會上傳超過5億張圖片，每分鍾就有20小時時長的視頻被分享。然而，即使是人們每天創造的全部信息——包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，以及上傳的全部圖片、視頻與音樂，其信息量也無法匹及每一天所創造出的關於人們自身的數字信息量。
這樣的趨勢會持續下去。我們現在還處於所謂「物聯網」的最初級階段，而隨著技術成熟，我們的設備、交通工具和迅速發展的「可穿戴」科技將能互相連接與溝通。科技的進步已經使創造、捕捉和管理信息的成本降至2005年的六分之一，而從2005年起，用在硬體、軟體、人才及服務之上的商業投資也增長了整整50%，達到了4000億美元。 大數據帶給我們的三個顛覆性觀念轉變：是全部數據，而不是隨機采樣；是大體方向，而不是精確制導；是相關關系，而不是因果關系。
A.不是隨機樣本，而是全體數據：在大數據時代，我們可以分析更多的數據，有時候甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，而不再依賴於隨機采樣(隨機采樣，以前我們通常把這看成是理所應當的限制，但高性能的數字技術讓我們意識到，這其實是一種人為限制);
B.不是精確性，而是混雜性：研究數據如此之多，以至於我們不再熱衷於追求精確度;之前需要分析的數據很少，所以我們必須盡可能精確地量化我們的記錄，隨著規模的擴大，對精確度的痴迷將減弱;擁有了大數據，我們不再需要對一個現象刨根問底，只要掌握了大體的發展方向即可，適當忽略微觀層面上的精確度，會讓我們在宏觀層面擁有更好的洞察力;
C.不是因果關系，而是相關關系：我們不再熱衷於找因果關系，尋找因果關系是人類長久以來的習慣，在大數據時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關系，而應該尋找事物之間的相關關系;相關關系也許不能准確地告訴我們某件事情為何會發生，但是它會提醒我們這件事情正在發生。 大數據時代，什麼最貴?
十年前，葛大爺曾說過，「21世紀什麼最貴?」——「人才」，深以為然。只是，十年後的今天，大數據時代也帶來了身價不斷翻番的各種數據。由於急速拓展的網路帶寬以及各種穿戴設備所帶來的大量數據，數據的增長從未停歇，甚至呈井噴式增長。
一分鍾內，微博推特上新發的數據量超過10萬；社交網路「臉譜」的瀏覽量超過600萬……
這些龐大數字，意味著什麼？
它意味著，一種全新的致富手段也許就擺在面前，它的價值堪比石油和黃金。
事實上，當你仍然在把微博等社交平台當作抒情或者發議論的工具時，華爾街的斂財高手們卻正在挖掘這些互聯網的「數據財富」，先人一步用其預判市場走勢，而且取得了不俗的收益。
讓我們一起來看看——他們是怎麼做的。
這些數據都能幹啥。具體有六大價值：
●1、華爾街根據民眾情緒拋售股票；
●2、對沖基金依據購物網站的顧客評論，分析企業產品銷售狀況；
●3、銀行根據求職網站的崗位數量，推斷就業率；
●4、投資機構搜集並分析上市企業聲明，從中尋找破產的蛛絲馬跡；
●5、美國疾病控制和預防中心依據網民搜索，分析全球范圍內流感等病疫的傳播狀況；
●6、美國總統奧巴馬的競選團隊依據選民的微博，實時分析選民對總統競選人的喜好。 「數據是新的石油。」亞馬遜前任首席科學家Andreas Weigend說。Instagram以10億美元出售之時，成立於1881年的世界最大影像產品及服務商柯達正申請破產。
大數據是如此重要，以至於其獲取、儲存、搜索、共享、分析，乃至可視化地呈現，都成為了當前重要的研究課題 。
「當時時變幻的、海量的數據出現在眼前，是怎樣一幅壯觀的景象？在後台注視著這一切，會不會有接近上帝俯視人間星火的感覺？」
這個問題我曾請教過劉建國，中國著名的搜索引擎專家。劉曾主持開發過國內第一個大規模中英文搜索引擎系統「天網」。
要知道，劉建國曾任至網路的首席技術官，在這樣一家每天需應對網民各種搜索請求1.7億次（2013年約為8.77億次）的網站中，如果只是在後台靜靜端坐，可能片刻都不能安心吧。網路果然在提供搜索服務之外，逐漸增添了網路指數，後又建立了基於網民搜索數據的重要產品「貼吧」及網路統計產品等。
劉建國沒有直接回答這個問題，他想了很久，似乎陷入了回憶，嘴角的笑容含著詭秘。
倒是有公司已經在大數據中有接近上帝俯視的感覺，美國洛杉磯就有企業宣稱，他們將全球夜景的歷史數據建立模型，在過濾掉波動之後，做出了投資房地產和消費的研究報告。
在數據可視化呈現方面，我最新接收到的故事是，一位在美國思科物流部門工作的朋友，很聰明的印度裔小夥子，被Facebook高價挖角，進入其數據研究小組。他後來驚訝地發現，裡面全是來自物流企業、供應鏈方面的技術人員和專家，「Facebook想知道，能不能用物流的角度和流程的方式，分析用戶的路徑和行為。」

D. 大數據時代是否利大於弊

弊大於利，我感覺自己的個人信息被泄露，每天都有好幾條推銷簡訊和電話，很煩人。

E. 大數據時代帶來了哪些影響

當在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的溝通越來越緊密，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物.大數據時代帶來了什麼影響？

在當今社會，大數據的應用越來越突出他的優勢，它佔領的領域也越來越大，電子商務、O2O、物流配送等，各種利用大數據發展的領域都在協助企業不斷發展新業務，創新運營模式.有了大數據這個概念扒局，對消費者行為的判斷、產品銷售量的預測、正確的營銷范圍和庫存補給得到了全面的改善和優化.

大數據在互聯網行業是指互聯網公司在日常運營中生成、積累的用戶網路行為數據的現象.這些數據的規模太大，不能用g或t來衡量.

大數據有多大？一組名為網上一天的數據告訴我們，一天中，互聯網產生的所有內容都可以刻上1.68億張DVD發送的郵件多達2940億封(相當於美國兩年的紙質信件數量)的社區投稿達到200萬封(相當於時代雜志770年的文字數量)的銷售手機為37台.8萬台，比世界上每天出生的嬰兒數量高37台.1萬?

截止到2012年，數據量從TB(1024GB=1TB)水平上升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)甚至ZB(1024EB=1ZB)水平.國際數據公司（IDC）的研究結果顯示，2008年全球產生的數據量為0.49ZB，2009年的數據量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數量達到1.82ZB相當於世界上每個人產生200GB以上的數據.截止到2012年，人類生產的所有印刷材料的數據量為200PB，全人類歷史上所說的所有的數據量約為5EB.IBM的研究表明，人類文明整體獲得的所有數據中，90%是在過去兩年內產生的.到了2020年，世界上產生的數據規模將達到今天的44倍.每天全世界上傳5億張以上的照片，每分鍾共享20小時的視頻.但是，即使是人們每天創造的所有信息，包括語音通話、電子郵件和信息在內的各種通信，上傳的所有照片、視頻和音樂，其信息量也無法與每天創造的人們自己的數字信息量匹配.

這種走勢會持續下去.我們現在還處於所謂物聯網的初級階段，而隨著技術的成熟，我們的設備、交通工具和快速發展的可穿戴技術可以相互連接和溝通.科學技術的進步將創造、捕捉和管理信息的成本降低到了春賣讓2005年的六分之一，從2005年開始，硬體、軟體、人才、服務上使用的商業投資也增加了50%，達到了4000億美元配陸.

大數據的精髓

F. 大數據時代,人類生活面臨顛覆

大數據時代,人類生活面臨顛覆

對於IT領域來說，最近有很多非常新的概念，比如雲計算、物聯網，當大家剛剛對這些概念開始有清晰的認知時，又一個全新概念出現了——大數據。什麼是大數據？大數據概念究竟指向何方，大數據背後能怎樣改變我們生活？會不會給我們的生活和工作帶來困擾？

本報與第一財經頭腦風暴節目合作探討大數據時代下的問題。參與這次討論的嘉賓有大數據概念的提出者、牛津大學教授維克托·邁爾·舍恩伯格，微軟亞太研發集團、雲計算操作系統首席架構師徐明強，上海市信息化專家、專業委員會專家、復旦大學計算機學院院長王曉陽，科爾尼管理咨詢全球合夥人孫健，復旦大學現代哲學研究所所長俞吾金，啟明創投合夥人童士豪，著名財經評論員石述思。

1 到底什麼是大數據？

維克托：我認為它就是新黃金，我覺得是21世紀最主要的資源，這種資源對社會、企業、個人是否能成功，還是會受苦受難有著很重要的作用。解釋一下，雖然此前我們都有數據，可把它們整理在一起然後分析是非常昂貴的，因此我們更多的注意力都放在了實體資源上，就是真正的黃金、金塊，像勞動力這種資源。但只有最近我們才靠人的知識、創新來創造財富，更靠前一步，我們可以根據數據來進行，因為數據收集以及分析，成本上升的程度都已經改變了，然後我們的數據就可以達到一定規模。最後，大家所尋求的不管你是一個人、一個公司、一個組織，還是這個社會，無外乎就是這種所謂的新黃金。

為什麼最近黃金的價值會跌得很厲害？因為老黃金不值錢了，沒有新黃金有價值。

童士豪：我的觀點有點類似，第一個是雲，第二個是關系，第三個是未來。像剛才維克托先生提到的，因為雲時代到了，儲存的大量數據的成本非常低，所以能讓大家去利用大數據做工作分析，最近由於很多事情的關系，有更多的關系被理解，所以能去預測未來狀況。用自己的話說，就是在聆聽上花很多時間，看了很多朋友，大家尋找工作機會也好或者是認識對工作有幫助的合作夥伴也好，在這么大的信息里，這么多人把他自己的信息放在上面，就是做了一件事，就是分析。如果你40歲想當創意公司的CEO，你現在20歲，未來20年該怎麼規劃？這就是非常有意思的一件事。

最後可能有不同的可能性，最後會不會給你找到一個最好的方法，那是自己決定的。可能性放在面前，是機會率最高的，怎麼選還是個人決定，所以大數據並沒有抹殺個人的意識。

石述思：大數據首先改變的是我們看待世界的方法，它會對這個時代的很多的價值觀產生劇烈沖擊。舉例來說，因為過去我們東方人特別喜歡一個詞叫因果，我們認為善有善報、惡有惡報，其實根據交管部門調查的數據，在街頭遭遇橫禍的人其實跟道德無關，秦檜的壽命是岳飛的兩倍半，很多貪官在發現之前，那過的確實是令人無限羨慕的生活。因此，通過大數據我們能用一種全新的觀念來看待這個世界，這個世界是有關聯來建構的一個新型的關系，只有科技發展到一定水平，才能達到這樣的高度。

與此同時，在大數據時代，我們該恪守的底線還是要恪守，但它的確在告訴我們真相，因為科學就是在告訴我們真相。我有一個願望，就是剛才講的大數據是新的黃金，我希望它更多地用於社會公益事業，比如，去挽救地震局。這樣能避免很多人道主義的災難和財產的損失，結論是我們過去認為上帝是哲學家或者叫哲人，現在發現他老人家是個老頑童。

2 大數據究竟有沒有對各領域的工作和生活產生影響？

王曉陽：大數據影響了智慧。怎麼理解呢？大數據本身的概念是數據採集和處理，到了一定的程度使我們的社會也好，管理者也好，都能獲益——從城市來講，一個管理者可以聚集這些數據和處理方式，使得我們能用智慧來管理城市，可以從交通管理、公共衛生，還有其他各個方面來管理，這管理是需要數據，數據產生了智慧，然後反過頭來能管理我們的模式。

比如，在公共衛生方面，採集數據到了目前為止其實已經進行了好多年，它的數據採集原來並不是為了大數據來做的，其實是為了一個方便——方便大家去看病。而且你的電子病例等，讓你看病更人性化，或者對醫生來講能更快、更方便地去熟悉病情，但在這種情況下，這個數據一旦採集起來使得我們對整個城市的健康狀況就能進一步了解，所以，剛才講的看病的數據其實是原本的用意，大數據一來其實我們就能看見原來看不見的問題。比如一些比較大趨勢方面的問題，流行病在哪個地方比較多，或者它怎樣流傳的，等等。這些事情我們原來是看不到的，這種情況就是大數據對我們的幫助。

徐明強：先舉個例子，有一個球和一隻螞蟻，球跟螞蟻說，做三維世界的事物太好了，你看這條線上有多少個螞蟻我一眼就看見了，螞蟻說我真的不信，我得按照這條線爬，爬到頭計數器沒有出故障我才知道有多少螞蟻。這能看到三維和二維差了一維，就差了這么大，所以大數據首先它不是數據大，不是同樣的數據多了就變成大數據，而是在原有的二維、原有的資料庫基礎上，再建立一維，給它一個全新的看點。舉例說明，你如果在美國，你是欠了債的，除了債主對你感興趣，還有人會對你感興趣——如果你欠了債，突然你可以還債了，那麼銀行會對你感興趣。在11年前，美國資本一號就發明了一種大數據的應用，它可以找到哪些人是欠了銀行的錢、欠了信用卡的錢，然後它就會觀察你的消費數據，當它發現你可以開始還的時候，他立刻把你再買過來，從此以後他就吃上了你的利息。資本一號這個公司在2001年時，每個季度的增長率是20%，就是因為它大數據的程序，它可以高命中率地發現這個，它是從哪裡找來的數據呢？從沃爾瑪、從各種各樣的消費數據中找到的。從這個實例我們可以看出，大數據這個原有的數據分析商務智能上加了一層，商務智能不能告訴我們別人將要並且能做什麼。

關於我們公司對奧斯卡頒獎的預測，除了對李安的預測沒對，其他都對了。其實，我們的預測是把所有人員都做了一個概率，所以做了19個預測對的，是我們放在第一概率的獲獎人，下面還有4個是第二概率，所以李安導演我們放在第二概率，我們把他放在後面。

這個預測跟大數據很有關系，首先做大數據需要有IQ，智商，就是說，這個模型要非常好。我們公司做IQ的人叫加戴維·羅斯查爾德，是我們研究部門的一個人。還有其他人，我要講講，他這個人的IQ有什麼差別？他這個人的IQ用了一個非常簡單聚合的模式，除了IQ還有什麼呢？智商以後還要有勤商，勤奮的勤。勤商就是說，他非常勤奮地去找數據，要找多種數據，還要找非常實際的數據，所以他在網上、社交網上都有找。有一些找不到的數據，怎麼辦？他找人做調查，然後找人來做，所以他又有智商，又有勤商，夠不夠呢？還不夠，五年前這種事情做不到，為什麼？五年前他要做這樣大量的數據的話，自己作為一個研究生的小預算是做不到的，但雲計算的出現，他就可以做到了。可以延伸這些數據，用很多處理器來處理，現在他就是用了雲做這樣一個計算，最後成功了。

孫健：我寫的是機會加危險，就是危機。我同意維克托的結論，說這是一個新的金礦，或者有說法叫新的機會，但不要忘記那同時會帶來很多危險。如果我們不能很好地去處理大數據的話，特別是像在我們日常工作中接觸到的很多中國企業，它們大多數甚至在最基礎的數據分析方面還比較落後，這就意味著，我們該怎樣很快地過渡到大數據時代去，去面對大數據挑戰，如果准備不好，那我很擔心，這會像以往很多新技術來了以後的情況，很容易造成很多企業邯鄲學步——連走路都還沒學會，就要學跳，一下子邁到大數據時代，企業不知道怎樣真正地讓大數據發揮作用。

在我們的行業里，因為大數據而做了很多產品創新。談到大數據時代的破壞型創新，實際上也是談了同樣的問題，因為在創新的同時，事實上要推導、顛覆原來的很多東西，包括我們咨詢行業的很多服務和產品都要做更新，也要跟上時代。比如，我們有一家很大的全球性零售企業，它每天要處理海量數據，那麼在海量數據之前，雖然有了技術手段，它仍需找到一個很好的切入點，去解決大數據該怎樣應用到業務中，改變業務模式，給業務創新帶來價值。因為要把這個大數據加以更好地利用，再便宜還是投資，還是要改變，硬體、軟體各方面要做配置，甚至對應的組織要做調整，一個企業要做進一步調整才能適應大數據時代的需求，才能讓大數據發揮作用。所以我們做的工作就是幫助企業找到它的價值創造，建立業務模式，來證明在這方面做這樣的投資，讓大數據發揮作用是值得的。

俞吾金：我想提出不同看法，就是因為人類的思維有一個特點，他把覺悟的東西誇大為全球的。比如你看到三隻天鵝是白的，但其實有一千隻天鵝都是白的，可在澳大利亞發現了一隻黑天鵝，就把一切天鵝都是白的這個原理給推翻了，我覺得大數據這個問題是重要的，但如何正確看待它，不能走極端。大數據反映了人們從數量關系去理解生活的一種思維方法，從古代開始就非常重視，當然古代沒有使用大數據這個概念。

數字本身對生活的重要性越來越大。從哲學上看，它有實踐性，比如數學中的π，圓周率，它等於3.1415926……它就把所有大數據都囊括進去了，更容易理解的是三分之一，三分之一的另一種寫法就是0.333333無限被延伸，所以黑客在邏輯學里就強調，這個無限包容在三分之一這個有限中，有限中包含著無限的一個展開，包含所有數據的展開，這就體現了實踐精神。從這個實踐角度看這個數據，我認為大數據在當代的變動中有重要地位，但看它要有眼光，不要誇大也不要縮小。

3 怎麼理解三分之一就把一生所有數據都概括了？

維克托：我不同意俞老師的觀點。數字的歷史很悠久，但是，以前我們對這些數字的處理方式非常有限，光有技術是不夠的，能對數據進行分析，比如像數字，它對你只是一個數字，這個意義不重要，你也可以用一個漢字或一個字母來表示，那從這個角度來看，大數據不過是一個很長很長的數字，你可以用心記住就可以。

但其實，大數據的價值在於，在整個數據的收集過程中，需要運用分析才可以了解。比如，如何進行預防性的維修，如何能夠防止爆發等，我們不是把這個數字簡單地記下來或背下來，而是要通過分析，通過數據統計的分析，通過把它進行整理了解之後分析，這不是你背下來一個數字就可以了，這是非常大的區別。

4 大數據時代究竟會給生活帶來什麼樣的顛覆？

維克托：首先從商業來講，我覺得有三個元素要記住：一個是在商業世界中決策將發生變化，會越來越清楚地證明，要靠數據說話。

在美國，最大的互聯網公司大概是谷歌，每天都有30億搜索請求。有一天他們屏幕上准備用藍色，然後他們就選了一個特別的藍色，但他是要測試41種不同的藍色，來看到底哪一種最受歡迎。他本來想自己來決定：我是首席設計師啊，我就選了一種藍色。但他的老闆說：不行，我需要實證來告訴我們哪一種藍色最受歡迎。但這個谷歌的首席設計師就辭職了，他說我是首席設計師啊,我是最清楚的。通過很多測試發現，有一種藍色的藍是裸眼看到和設計師選的藍色不太區別得開，但另一種通過測試所產生的藍色，更受歡迎，有更多點擊量。通過實證做出來的決策更有效。類似例子有很多，都說我做這行已經幾十年了，我說的肯定沒錯。這種傳統的社會觀念和思維方式會受到挑戰，我們的決策必須要靠數據說話，這是第一點。

第二，就是在我們出去說話時，我們要注意不能誤讀數據，錯誤的數據是不行的。也就是如果原來的材料不對，原料是垃圾，出來的東西肯定也是垃圾，這個公司出這些數據的話都是比較容易理解的，但可能不是你應該熟悉的數據。

第三個是挑戰。就是普通產業，尤其是計算機產業，數據會超越它們，這個可能是有一種挑戰式的說法。如果沒有足夠的數據，你也趕不上一個大量數據的比較平庸的模型，也就是為什麼說數據會超越那些產業。比如機器翻譯這件事，在六七十年代，IBM花了很多錢想用機器翻譯，它要弄一些語言的規則輸入到機器中，但效果不太好，它就有了一個新想法，它不是把一種語言的語法規則輸入機器，而是把加拿大議會中的英法雙語的互譯輸進去，把成千上萬的翻譯資料輸入進去，它就有了大量的累計組織上的資料庫，這個效果就好得多。而谷歌又在這個領域有更多數據，一下子這個翻譯就更成熟、效果更好。可以說，是這個數據使它超越了這個軟體。因為今天這個大數據的力量，可以很容易地獲得想要的資訊，但大概在十年前，需要五十萬個伺服器，大量的儲存以及處理數據的模式，你才能開始一個新業務。今天如果要輸入業務，用雲計算來測試就可以了。比如有一個叫蒂塞德的公司，它有很多產品及價格，它收購一些數據來預測到底一個產品是上架還是下架，雖然他們擁有大量客戶，可這個公司的員工只有13個人，因此它的伺服器有很多，他們擁有大量的數據。可見，這個舞台不僅可以讓大公司來做，而且創新的小公司也能以平等的地位來競爭。

王曉陽：其實講到改變了我們整個思維方式，所謂的就是實驗這個思維，比理論思維更重要，這一點我不是太懂。其實維克托先生剛才舉的例子，是在很多情況下，是我們用數據去驗證以前想要能夠有的東西，有一些智慧確實是在數字里挖掘出來的，這個可能是一個語言來自不同的地方，怎麼講呢？基於在大數據的情況下，其實有一個所謂的循環概念，等於說你有了智慧以後去驗證，驗證數據里又產生了各種各樣的智慧來做這樣的理解，所以從這個角度來講，我覺得是大數據的情況下面，沒有顛覆，而是說一個改進，對我們認知世界的改進。就公共衛生這個話題來說，我們舉的最多的一個例子就是在谷歌，有一個所謂的趨勢預測，它就是用了網民們搜索的詞來預測。

所謂的預測流感，怎麼做？很簡單，就是它去分析了以往的數據，說在流感發生的地域，地域的那個時間大家是用什麼詞去搜索，這樣就可以做統計。做了統計以後，反過頭來用這些搜索詞來預測這個流感，這種情況下是什麼意思？並不見得是說這種數據或大數據的情況就能使我們對這個流感突然有一個新的認識，其實不然，其實是谷歌的那些工程師們有一個想法，認為我們好像流行流感，這和大家有關，而每個人都會用搜索來獲取一些跟流感有關的信息，就有了這樣的關聯。這個關聯怎麼去發現？這就要用數據去發現，用所謂的大數據的做法，去實現我們已有的一些概念的東西，把它實現了之後，就能做預測。所以從這樣的角度講，並不見得是有了大數據，我們就可以把所有的智慧都丟掉，我們不用IQ了，只要數據就好了，這肯定是不行的。一定是IQ加上數據，然後能讓它有個正反的概念，這是大數據所應該乾的事情。

童士豪：我有不同想法，我覺得剛才維克托先生講的一點很有意思，就是對智慧的要求，大數據時代是不一樣的。在大數據時代，對智慧的要求可以低一點，都能產生更好的結果，這是一個有意思的事情。他剛才提了一個例子，之前要做翻譯是很難的，你的規則必須特別強、精簡、完整，才能有60%、70%的准確率。但在大數據時代，我們不用想那些，不用花智慧講那麼復雜的規則和套路，乾脆把幾億個已翻譯好的文章交給電腦，用統計學的方式找到哪種情況下，翻譯的字的另外一個意思是比較對的。這對於智慧的要求其實是降低了，但效果可能會更好。

孫健：可能我們對智慧的理解有歧義。我覺得維克托先生講的我理解，因為他有另一本書叫《Delete》，裡面專門講了這個三重智慧，談了取捨問題。因為隨著存儲技術、網際網路的發展，他講的更多的是知識，知識的要求可以低，但對智慧，我覺得理解不一樣。我理解的智慧是，你判斷一個事物的根本的、真正的洞察能力。就是，你對一個事物的洞察能力還是需要有，不會因為大數據的存在而削弱或不需要了，而恰恰因為大數據的存在才更需要洞察力。

5 大數據時代到底真正來臨了嗎？

王曉陽：大數據時代來不來臨要看你怎麼度量、衡量。現在這個數據的量和種類，以及採集的方式、手段，處理的手段，絕對已經達到了「前無古人，後無來者」的感覺。這個情況下，我們從這個數據採集以及數據處理這個能力方面來講，我們的大數據時代來臨了，但我們使用數據利用數據這個才是剛剛開始，只是剛起步。

而大數據改變我們生活的時代，還沒有完全到來，但為這個我們已經做了很多准備，這是城市的管理問題。我們為大數據時代做了很多准備，比如在數據採集方面已經做了很多准備，怎麼樣利用這個數據來做我們這個智慧城市，這是一個最大的問題。

徐明強：從商業角度來看，我從運用上說，個人認為是來臨了。舉個例子，墨客這樣一個葯材公司，他可以根據天氣性質，比如如果今天冬天特別冷，很多過敏性動物就會冬眠，四五月份突然轉熱時，花粉也開始多了，今年有很多人會過敏，等等，它就通過市場進行營銷，把比如克敏能這種葯材發布出去。

維克托·邁爾·舍恩伯格：美國總統奧巴馬曾說，盡管政府也嘗試，但他總是落後於企業，落後於社會的其他一些群體。所以說搞這種活動能充分激發數據，提供給大眾，而且公司也可以拿這些數據，讓公司能利用這些數據有更多創新。這是一個想法，也許有一些做法，比如商業方法，我認為能通過發揮企業的智慧，發揮像微軟這樣的一些聰明企業的智慧，還是有幫助的，包括和政府的合作來管好社會。

石述思：我有一個感受，當商業巨頭面對屌絲談大數據時，我們都有一種不寒而慄的感覺，因為盡管大數據時代我們每個人都是公平的，我們可以說小公司可以獲得公平競爭待遇，但其實掌握大數據的都是一些巨頭，他們有得天獨厚的優勢來搶我們錢包里的錢，我們很難，因為公司的定義就是在法律允許的范疇中唯利是圖。但我們倒是渴望政府部門能利用大數據為我們提供普惠性的服務，可就像一些智慧城市沒法真正做到智慧管理的案例一樣，所以我對大數據來到中國的前途深表憂慮。還有，即使優秀的公司利用大數據，它也要面對一個現實，比如我們像電視台做廣告的一樣，為什麼現在人依然很多，因為中國貧富差距特別大，如果你掌握了所有消費者的數據，而大多數在今天是無效數據，所以你還是有一個有選擇的大數據的過程，叫有購買力的大數據，所以各種各樣的問題就會出現在我們面前，就是社會本來是我們需要，但它存在很多幕後看不清楚的東西。我們擔心被商業巨頭利用，來完成對消費者進一步的盤剝。

孫健：我覺得從企業角度來看也是同樣的問題。我前面想表達的意思就是，第一我們今天中國很多企業實際上並沒有準備好迎接這個大數據，因為我們現在還停留在比較初級的基礎數據分析時代，我們很多的基礎數據今天都沒有被運用，不要說大數據，就是小數據今天也沒有很好的利用。還有很多假的數據，是因為對這些數據的輸入管理非常不成熟，我自己在工作中接觸很多企業，企業今天做的幾件事大家都在做，有ERP系統，有資料庫，有了數據就往裡面存，但我發覺，有很多中國企業兌現的數據管理沒有規范化的感覺，更沒有很好的利用。這就存在這樣的擔心：最後大數據時代來了以後，我們本來中國企業在這個數據分析的利用上就不擅長，今天有了大數據以後差距會變得更大，以後國際巨頭有一個成熟的數據分析方法，很多健全的商業模式，它會把這個差距變得越來越大。

6 在大數據時代，下一個預言會是什麼，下一個判斷會是什麼？

維克托：接下來怎麼能讓生活比現在更高效，就是要讓城市變得更加智能，這是可行的，為什麼？我強調的是，我們有可能改善我們的公共衛生，改善教育，我們有能力收集數據，公共交通的通化能真正滿足市民的需求，而不只是政客，而且能源消耗也會得到更好的檢測、預測和管理，這樣我們的城市就會更加智能，讓城市的生活更加好。在150年前，曾有預測如果是在城市生活，壽命會更短；在農村生活則壽命長。而150年之後的今天，壽命更加長了，有了大數據我們會更加美好，可是有一個條件，就是那些決策者，他們一定要使用這些數字才可以。

下一步是專家怎麼來做。其實這涉及到在數據時代，數據點是有限的，那麼我們收集的數據，只要我們收集足夠的數據來解決問題就可以了。因為非常復雜、數據點非常少，所以我們的數據點收集起來必須是要高質量的，現在不是這樣的，現在的是更加的多、更加的亂。解釋一下什麼叫更多更亂，更多就是有數據點，關於我們想要研究的一個現象，我們可以更多的進行數據統計，比如在美國，你有DNA基因圖譜，那麼只要2000美金就可以知道你的整個基因圖譜當中的30億這個東西是怎麼組成的，這樣你就可以知道那些30億個精對，現在如果說有一個基因組成可能會導致什麼樣的癌症，就可以查基因圖譜，說我是不容易生這個病的，這是為什麼可以預測是否患癌症的原因。那麼有更多的數據便會存在一定的不準確性，所以，我說更多且更亂，所以這里允許一點點的不準確，或者可以亂一點，這個所謂的亂就是指，不是說每一個數據點都要達到最高的准確度，這個結果就是，不是百分之一百完美，但在大數據這樣一種方向，或者說，我們在正確的數據點上要知道一個方向。知道方向比晚一點知道完美的數據更有效。比如交通預測，也許當下看到的交通預測比實際運用中要晚了20分鍾，可能看起來太晚了，但如果這是預測一個星期的信息，就夠了。

王曉陽：大數據時代對我們這個城市更加理解，所謂的理解就是你知道這個城市裡發生了什麼，這非常重要。在以前，這個城市的管理都是一拍腦袋，有的時候拍腦袋拍出很好的來，拍腦袋也能拍出非常棒的一個城市來，但是有的時候呢？拍腦袋可能太離譜，這種情況下在大數據時代我們怎麼樣利用好，就是我們所講的。而為了政績也可以用大數據來考慮，說這個數字到底對它的政績有沒有好處？就是名義是一個很大的方面，大數據方面不光是理解我們這個城市發生了什麼，而且還能了解我們城市裡的民眾在想什麼？這點對城市管理來說非常重要，城市不光是一個硬體設施，不光是地鐵和高樓，人在裡面非常重要。

以上是小編為大家分享的關於大數據時代,人類生活面臨顛覆的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

G. 大數據時代的利與弊馬原原理

大數據時代的力是可以預測人類嚮往的能力之一。通過大數據賀指預測最核心的應用。大數據的B是改拍搜有一定的局限性，隱私性也會受到威脅，一旦信息泄露，將會產生嚴重的後果核歷。

H. 大數據能可怕到什麼程度

別的很多人都說了，我說一個好像沒人提的。

大數據最可怕的是讓一個個人們躺在舒適區里出不來。

以前沒有網路的時候，好學的人們讀讀書看看報，可以從各個方面去自然的吸收知識來獲取進步，即使不讀書看報也可以和不同的人聊聊天，結交一下。而現在大數據只推送你喜歡的，你擅長的，就這樣在舒適區里再也不想出來，不想自己知識范圍外的東西，不想和自己價值觀不同的 社會 ，就這樣越來越執拗，越來越自以為是，越來越頹廢和目光短淺。

大數據最大的優點

大數據最大的優點就是：更加精準，更加智能，更加智慧。大數據不僅可以分析人的過去、現在，更加能分析一個人的未來。而且這種未來也是非常准確的，誤差非常小。正是因為這種優點，獲得了廣大的商家和服務商的支持。

大數據最大的不足

大數據最大的不足就是：個人隱私。個人隱私很難得到保護。因為，現在互聯網無處不在。只要人一上網，個人的數據就會被採集。一旦信息被採集，就會出現隱私問題。而這種隱私問題如果處理不好，就會出現可怕的結果，造成不良的影響，如前段時間的鄭州空姐事件就是大數據惹的禍。

總之，大數據是時代的產物，並非妖魔鬼怪。任何東西都有雙面性，有好的一面，也有不好的一面，關鍵是看使用者，如何去使用。

1、大數據是可以覆蓋到個人或者團體的方方面面的，因為你的每一次的行為習慣都是有記攜雹錄的，那麼有記錄通過演算法機器可以預判到你未來的消費或者是決策依據。

2、舉個例子是最早的大數據案例，美國一個家長辯隱帆把一個醫葯用品公司告上法庭，因為該公司給他未成年的女兒寄懷孕相關的資料，事後沸沸揚揚的公司道歉賠償了事，但是幾個月後該孩子確認懷孕了。這個公司怎麼知道呢？因為該未成年人瀏覽了很多關於懷孕怎麼辦的網站，所以就有了預判。

3、我們的淘寶和支付寶，平時你們留意如果這段時間你瀏覽的東西同一類的多，那麼你下次被推送的東西就會是類似的，或者你這段時間買了1000塊攜並左右的東西，那麼你會收到的商品推薦都是500以上的，你購買了尾貨50左右的東西這段時間你收到的推薦就是不超過100的推薦，這個就是大數據對每個人的消費行為數據所做的分析。而消費數據就涉及到金融安全了

4、大數據是機器學習的行為你所做的一切，比如吃飯團購，你的口味會被學習，下次可以給你推薦2樓有合適的，你出行滴滴，會把居住區域活動區域共享出去，可以預判你的經濟水平等等

5、綜上所述， 科技 是雙刃劍，大數據可以讓個人生活更便利，得到更好服務，也讓我們個人成為透明人，所以大數據立法保護是迫在眉睫

I. 大數據被濫用後，會產生什麼後果

因為大數據是一個時代潮流，是無法避免的一個時代趨勢，但是大數據一旦被濫用，會造成很嚴重的後果，僅僅是針對個人用戶，而是針對整個行業和社會都會有無法挽回的損失和嚴重後果。

首先提到大數據濫用，作為一個普通人，最擔心的就是自己的合法權益會受到侵害，當然這也是大數據濫用最大的危害和後果。

而大數據的濫用一旦發生到不可挽回的地步，必將摧毀的是大數據行業的發展，也必將將大數據行業推上一個風口浪尖的位置，使得大數據行業就此堙沒。

大數據的發展從來都是一把雙刃劍，可以為人類創造更多的財富與機遇，也可以顛覆整個行業的發展，大家看好大數據的發展嗎？