大數(shù)據(jù)最大的價值在商業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，商業(yè)通過大數(shù)據(jù)透視了用戶深層次的特征和無法顯見的內(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，通過數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出來的趨勢了解某種行動所產(chǎn)生的某類結(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)研究是對數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)做統(tǒng)計性的搜索、比較、聚類和分類等分析歸納，因此繼承了統(tǒng)計科學(xué)的一些特點。統(tǒng)計學(xué)關(guān)注數(shù)據(jù)的相關(guān)性或稱關(guān)聯(lián)性，所謂“相關(guān)性”是指兩個或者兩個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。兩個數(shù)據(jù)A和B有相關(guān)性，只反映A和B在去取值時相互有影響，并不能告訴我們有A就一定有B，或者反過來有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，通過對所有數(shù)據(jù)的分析就能洞察細微數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，從而提供指向型商業(yè)策略。

正因為大數(shù)據(jù)時代全局?jǐn)?shù)據(jù)分析的的這種特質(zhì)，讓用戶隱私保護幾乎是一個偽命題。互聯(lián)網(wǎng)時代我們都清楚我們在網(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、發(fā)微博、逛社交網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)購物的時候，所有的一舉一動實際上都被系統(tǒng)監(jiān)視著。就像亞馬遜監(jiān)視著我們的購物習(xí)慣、谷歌監(jiān)視著我們的網(wǎng)頁瀏覽習(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)都會通過對用戶洞察獲取商業(yè)利益，例如用戶在電商網(wǎng)站上購買了襯衫，相關(guān)的襯衫推薦就會在未來一段時間內(nèi)推薦給用戶；用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上提到某種產(chǎn)品或服務(wù)，這類型的產(chǎn)品或服務(wù)就能主動找到用戶。所有這種商業(yè)行為本質(zhì)上就是機構(gòu)通過對用戶隱私的洞察來獲取商業(yè)收益。

如果說互聯(lián)網(wǎng)時代人們的隱私受到了威脅，那么大數(shù)據(jù)時代無疑加深了這種威脅。如果不是大數(shù)據(jù)，這些服務(wù)方依然會對用戶的數(shù)據(jù)進行分析，但更多的是針對某個特定的數(shù)據(jù)來關(guān)聯(lián)服務(wù)。而大數(shù)據(jù)時代是完全不同的數(shù)據(jù)收集、分析方式是，是對用戶的全景洞察，通過對用戶所有數(shù)據(jù)的分析了解各因素之間的相關(guān)性。例如通過社會化網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的全景分析，了解用戶在下一時段的購買傾向，甚至通過對所有用戶購物行為的分析，清楚的提煉到底那些用戶在未來一個月需要購買什么類型產(chǎn)品、需要多少數(shù)量。這種大數(shù)據(jù)的價值潛力，使得個人信息被更多采集、更久存儲、更徹底利用。甚至有些看似無關(guān)緊要的信息，關(guān)聯(lián)在一起就能精準(zhǔn)定位到具體的某個人。

隨著互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為人們生活的必需品甚至依賴品，而對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說，不掌握用戶隱私對其來說是巨大的資源浪費和缺失。在大數(shù)據(jù)時代越來越多的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始意識到，掌握更多的用戶隱私，意味著更靠近成功的門口。互聯(lián)網(wǎng)的下一波競爭是隱私之戰(zhàn)，用戶的隱私就是它們的核心競爭力。只有掌握用戶在互聯(lián)網(wǎng)的一舉一動，才能實現(xiàn)對用戶的洞察，如果放棄對隱私的控制，對它們而言無異于釜底抽薪。在這種情況下，杜絕互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)企業(yè)收集用戶隱私幾乎是不可能的。

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