什么是大數據？大數據到底在分析什么？以目前最為流行的社交網絡的微博舉例，IT高科技公司通過分析用戶的好友關系，微博內容，登陸時間，話題等內容，可以精確的分析出你的作息時間，喜好，甚至性格。有公司通過分析李開復微博發現，李開復大約每天上午9點到10點最為活躍，進而建議每個有夢想的創業者在這個時間段通過微博聯絡他。這條數據分析結果，對于創業者來說可能就是一個創業機會，大數據分析的價值可見一斑。用戶通過大數據的分析結果，可以享受高度個性化服務，但是也在不知不覺中泄露自己的隱私。是享受便利的服務還是珍藏自己的個人隱私，成為用戶的兩難選擇。在數據信息爆炸的時代，大數據分析真是讓人歡喜讓人憂。
用戶已經置身于大數據之中
或者你還沒有意識到，在進行網頁瀏覽、文件下載、位置服務、在線游戲、視頻瀏覽等業務時，你已經置身于大數據之中。用戶借助互聯網，涉足門戶網站，論壇社區，網絡購物，電子商務，醫療服務，交通旅游時，大量的、有規律的結構化數據或者大量的、不規律的、不易掌控的非結構化數據，都被一一記錄下來，承載著海量信息的數據被放到了數據中心等待著人們來開發。那么大數據的價值主要體現在哪里？
類似淘寶，京東這樣的經營電子商務的企業來說，有多少人訪問網站，在網站中逗留多久對他們來說至關重要；對于交通部門來說，通過GPS定位，分析每秒鐘的位置數據信息不容小覷；對于銀行等金融部門來說，通過用戶的消費習慣分析，通過為客戶提供豐富的定制化服務可以有效提升客戶滿意度……這些只是大數據分析的冰山一角，海量的數據每天通過各種PC，移動終端等入口匯集起來。有資料顯示，全球現在使用手機終端的大概40億人，占到全球人口60%，移動互聯網跟大數據結合的在如今如此激烈的市場競爭中，大數據的挖掘顯示尤為重要，你比別人多邁出一小步，其所帶來的經濟效益可能就是一大步。
移動互聯網帶來了安全隱患
移動互聯網到底和大數據有怎樣的關系？智能手機用戶通過視頻媒體、多媒體享受隨時隨地的移動互聯網服務，消費者每天的消費數據成倍增長，很多用戶通過社交媒體不停的視頻分享，通過移動支付貢獻數據，移動互聯網對大數據的影響可見一斑。然后伴隨的而來的是，每天數以萬計的用戶舉報收到騷擾電話，垃圾短信，甚至遭受網絡威脅。
目前，很多互聯網企業，類似騰訊,、360、迅雷等，都擁有大量用戶的數據，如何在挖掘用戶價值、發揮商用價值的同時，又不侵犯用戶的隱私，成為這些互聯網企業不容忽視的安全問題。近日，馬化騰在2012互聯網大會上表示，騰訊將斥資10億元加入手機安全大軍之中，在一定程度上反映移動互聯網領域的安全問題已經是未來發展的熱點和行業的聚焦點。
隨著移動終端產生的信息越來越多樣化，不管是結構化的數據，還是非結構化的數據，數據價值都體現互聯網企業的商業價值上。大數據為這些企業帶來的價值在于如何通過數據分析，與用戶進行一對一的交流，精準營銷成為企業的投身大數據開發的最大動力。然而，一些組織機構和個人卻擔心，企業和機構對這些數據沒有任何門檻的加以利用，可能會侵犯用戶隱私。從去年國內發生CSDN網站用戶數據泄露類似的事件上看，網民的疑慮也在加劇。
很多行業人士表示，大數據開發的數據，首要特征就是征求用戶授權才能采集并開發這些數據。沒有經過用戶授權的任何數據開發都是違法的也是不道德的，這也是互聯網和大數據分析應對遵循的基本準則。
大數據分析需要法律保護和行業自律
移動互聯網的另一端是每一個人，每個人都是數據的一部份。最大程度上利用這些人產生的數據并保護好每個人的隱私，離不開國家法律的保護和整個行業的自律。近年來，電信運營商內部員工為了謀求暴利、非法出賣用戶信息的新聞屢見報端，行業公司應該秉承行業規范，對用戶數據的使用環境、使用標準劃定統一的行業準則；對數據挖掘和用戶隱私的企業來說，要建立行業門檻，使得用戶的數據不能隨意開發，國內外很多安全公司也一直致力于用戶數據的加密保存、手機應用安全檢查等功能的技術研發，就是為了保護用戶的信息安全。相比技術來說，業內人士更擔心法律法規的滯后對大數據安全帶來的影響，企業和政府如能共同推出關于數據挖掘和數據安全的法規，建立強有力的的企業泄漏信息的懲罰制度，有規可循才能讓企業謹慎，讓用戶放心。
不過有行業人士提出了其他的觀點，享受便利與維護隱私的矛盾很難調和。大數據分析給用戶的生活帶來了便利，信息的定點推送不僅僅是商家的一種營銷策略，對于用戶本人來說，可以方便的更加便利、快捷的投入到快節奏的社會生活中，比如用戶不用花費大量的時間去尋找商場的打折信息，通過發動手機終端的促銷信息，只要動動手指，就可以享受挑選、購物、送貨上門等一條龍服務。最后借鑒美國《連線》雜志創始人、《失控》等書籍作者凱文·凱利曾的一句經典名言：“如果需要個性化服務，就必須用透明度換取。最大化的個性化意味著最大化的透明化。如果不想透露任何信息，那就不能期待別人把自己當作有個性的個體。”
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本文標題：大數據分析：讓人歡喜讓人憂
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