大數(shù)據(jù)最大的價(jià)值在商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，商業(yè)通過(guò)大數(shù)據(jù)透視了用戶(hù)深層次的特征和無(wú)法顯見(jiàn)的內(nèi)在需求。這與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析有相似性卻完全不同。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析更多的是因果關(guān)系的追溯，通過(guò)數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來(lái)的趨勢(shì)了解某種行動(dòng)所產(chǎn)生的某類(lèi)結(jié)果。

與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的邏輯推理研究不同，大數(shù)據(jù)研究是對(duì)數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)性的搜索、比較、聚類(lèi)和分類(lèi)等分析歸納，因此繼承了統(tǒng)計(jì)科學(xué)的一些特點(diǎn)。統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)性或稱(chēng)關(guān)聯(lián)性，所謂“相關(guān)性”是指兩個(gè)或者兩個(gè)以上變量的取值之間存在某種規(guī)律性。“相關(guān)分析”的目的是找出數(shù)據(jù)集里隱藏的相互關(guān)系網(wǎng)（關(guān)聯(lián)網(wǎng)），一般用支持度、可信度和興趣度等參數(shù)反映相關(guān)性。兩個(gè)數(shù)據(jù)A和B有相關(guān)性，只反映A和B在去取值時(shí)相互有影響，并不能告訴我們有A就一定有B，或者反過(guò)來(lái)有B就一定有A。這種分析方法決定了大數(shù)據(jù)所分析的是全局?jǐn)?shù)據(jù)，不需要太多的考量精度，通過(guò)對(duì)所有數(shù)據(jù)的分析就能洞察細(xì)微數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，從而提供指向型商業(yè)策略。

正因?yàn)榇髷?shù)據(jù)時(shí)代全局?jǐn)?shù)據(jù)分析的的這種特質(zhì)，讓用戶(hù)隱私保護(hù)幾乎是一個(gè)偽命題。互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代我們都清楚我們?cè)诰W(wǎng)絡(luò)上的一切行為都可以被服務(wù)方知曉，當(dāng)我們?yōu)g覽網(wǎng)頁(yè)、發(fā)微博、逛社交網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的時(shí)候，所有的一舉一動(dòng)實(shí)際上都被系統(tǒng)監(jiān)視著。就像亞馬遜監(jiān)視著我們的購(gòu)物習(xí)慣、谷歌監(jiān)視著我們的網(wǎng)頁(yè)瀏覽習(xí)慣，Twitter了解我們的心中所好，F(xiàn)ACEBOOK似乎什么都知道，包括我們的社交關(guān)系網(wǎng)。所有這些網(wǎng)絡(luò)服務(wù)都會(huì)通過(guò)對(duì)用戶(hù)洞察獲取商業(yè)利益，例如用戶(hù)在電商網(wǎng)站上購(gòu)買(mǎi)了襯衫，相關(guān)的襯衫推薦就會(huì)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)推薦給用戶(hù)；用戶(hù)在社交網(wǎng)絡(luò)上提到某種產(chǎn)品或服務(wù)，這類(lèi)型的產(chǎn)品或服務(wù)就能主動(dòng)找到用戶(hù)。所有這種商業(yè)行為本質(zhì)上就是機(jī)構(gòu)通過(guò)對(duì)用戶(hù)隱私的洞察來(lái)獲取商業(yè)收益。

如果說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代人們的隱私受到了威脅，那么大數(shù)據(jù)時(shí)代無(wú)疑加深了這種威脅。如果不是大數(shù)據(jù)，這些服務(wù)方依然會(huì)對(duì)用戶(hù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但更多的是針對(duì)某個(gè)特定的數(shù)據(jù)來(lái)關(guān)聯(lián)服務(wù)。而大數(shù)據(jù)時(shí)代是完全不同的數(shù)據(jù)收集、分析方式是，是對(duì)用戶(hù)的全景洞察，通過(guò)對(duì)用戶(hù)所有數(shù)據(jù)的分析了解各因素之間的相關(guān)性。例如通過(guò)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的全景分析，了解用戶(hù)在下一時(shí)段的購(gòu)買(mǎi)傾向，甚至通過(guò)對(duì)所有用戶(hù)購(gòu)物行為的分析，清楚的提煉到底那些用戶(hù)在未來(lái)一個(gè)月需要購(gòu)買(mǎi)什么類(lèi)型產(chǎn)品、需要多少數(shù)量。這種大數(shù)據(jù)的價(jià)值潛力，使得個(gè)人信息被更多采集、更久存儲(chǔ)、更徹底利用。甚至有些看似無(wú)關(guān)緊要的信息，關(guān)聯(lián)在一起就能精準(zhǔn)定位到具體的某個(gè)人。

隨著互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為人們生活的必需品甚至依賴(lài)品，而對(duì)于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，不掌握用戶(hù)隱私對(duì)其來(lái)說(shuō)是巨大的資源浪費(fèi)和缺失。在大數(shù)據(jù)時(shí)代越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開(kāi)始意識(shí)到，掌握更多的用戶(hù)隱私，意味著更靠近成功的門(mén)口?；ヂ?lián)網(wǎng)的下一波競(jìng)爭(zhēng)是隱私之戰(zhàn)，用戶(hù)的隱私就是它們的核心競(jìng)爭(zhēng)力。只有掌握用戶(hù)在互聯(lián)網(wǎng)的一舉一動(dòng)，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)的洞察，如果放棄對(duì)隱私的控制，對(duì)它們而言無(wú)異于釜底抽薪。在這種情況下，杜絕互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)企業(yè)收集用戶(hù)隱私幾乎是不可能的。

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