03 facebook是社會網絡最為典型的應用對嗎(大數據只是互聯網嗎其它行業用不著嗎l)

的能力。

現在這個社會人們真的沒有隱私了嗎，大數據技術是好是壞？

在當下這個大數據時代，你是否經常被一些推銷、詐騙廣告光顧，通過電話、短信、郵件，甚至快遞等等方式？你是否會疑惑，他們是如何獲取信息的？當然，你也可能已經習以為常，而不覺得有什么奇怪或者不妥了，因為我們一直就是這么赤裸裸地暴露在這個大數據的時代，沒有遮掩，沒有秘密。

今天，我們就來看看，我們的信息到底是如何一步步從隱私走向公開化的。

我們為社交網絡打開了一扇門

全球有十幾億人都曾經將自己最私密的點點滴滴放到Facebook上，心甘情愿地提供自己和朋友、家人及同事的社交網絡關系，并且告訴全世界“你們各取所需，盡情享用吧”。因為當我們在網絡一次次點下“同意”的時候，就已經將自己的信息出賣，千萬不要天真地以為那些“隱私條款”是來保護我們信息安全的。當然，無論內容如何，很多時候我們是不看的。即便看了，也是沒有多大意義的。就拿Facebook來說，且不談隱私條款長達美國憲法的兩倍之多；他們還賦予了自己隨時修正的權利。總而言之一句話，你的隱私權利就是沒有權利。

當然，別以為自己在中國，上不了Facebook就安全了，先不說“買粉絲”已然不是有什么難度的事，即便你不會，我們的買粉絲也是異曲同工，甚至青出于藍。誕生于2011年的買粉絲，截至3月份注冊用戶量已達9.27億，每月活躍用戶5.49億，使用買粉絲支付的用戶也已經達到了4億左右。

當我們面向世界，盡情地分享得不亦樂乎的時候，其實我們就在進行著自我信息的最大化暴露。那么，我們到底又是怎么“自我暴露”的呢？

老拿Facebook舉例也不好，那我們就來說說谷歌吧。谷歌自1998年創立以來，迅速成為為一個幾近于全球性到主宰。在這些年的發展過程中，他也的確出了不少了不起的產品，給人類的生活帶來了不一樣的變化。尤其是它“免費”了的那一切產品，包括地圖、云盤、安卓系統等等，在過去可都是要讓我們付上一筆不小費用的服務。

那么，谷歌為什么不向我們收錢呢？對于此事，或許我們可以從兩方面進行完整的理解。一方面是善意的，那就是谷歌一心提供大眾最想要的科技，滿足人類日益增長的科技需求，當然也包括廣告主的需求；另一方面，則是一個沒那么公益的原因，那就是在谷歌所有產品免費的背后隱藏著它深層次的意圖，因為他要靠這些“免費”引導使用者，不斷透露關于自己、關于生活、關于一切的資料信息，以便讓他可以用更高的價格進行販賣。彈衣終將成為炮彈。

“步步為營”，今天的谷歌可以毫不夸張地說，比你更了解自己。而對你的充分了解和信息掌握，最終都體現在谷歌的市值價碼里。所以你不再需要向谷歌付任何費用，因為你的信息就是谷歌用來販賣的產品，你已經為他賺得盆滿缽滿。而且在這場幾乎沒有人明確點出的交易里，不論你是否愿意，都已參與其中。

而這么做的公司顯然不只谷歌一家，甚至可以說何止成千上萬。國內的，我們就不說了。國外另一典型，可以說非Facebook莫屬，這家全球最大的社群網絡。它的成功，很大程度上就是基于用戶以前所未有的方式“分享”著自己，不管是性取向、關系狀態、工作經歷、宗教信仰、性別取向、政治傾向等等。所以，可以不那么夸張地說，廣告主幾乎可以清楚地知道他們想知道的Facebook用戶的所有信息，當然前提是他們要出得起錢。

社交網絡為黑客打開了一扇窗

谷歌也好，Facebook也罷，包括我們的百度、騰訊，對于信息的“覬覦”，我們還是愿意相信，他們只是為了賺錢，并無實質上的惡意。但是，這并不意味，這們就不會把我們帶入意想不到的危險之中。

因為就在這些巨頭公司不懈努力搜集、儲存我們信息的同時，黑客們可也沒閑著，他們以同樣的努力工作，隨時準備著把所有的資料信息偷走。事實也證明，他們的確可以黑進任何他們想去的地方，不管是政府機關，還是互聯網巨頭企業，甚至連FBI都不在話下，讓人“防不勝防”。

就像我在前一篇文章里講過的一個案例，即便是致力于保護我們不被黑客攻擊的專業防毒軟件公司、防毒軟件諾頓的制造商——賽門鐵克，也沒能防止自己的源代碼被盜，而被黑客入侵偷走了1.27GB的防毒軟件源代碼。Facebook的安全部門更是坦言：每天有超過60萬賬號遭到入侵，折算一下，基本上就是每140毫秒就有1個賬號遭到入侵，而我們一眨眼還要花300毫秒。

黑客通過這些企業所使用軟件或程序代碼的漏洞，輕易地竊取他們想要的任何資料，自然包括這些機構企業辛辛苦苦儲存的我們的所有信息。而隨后，這些信息會被用來干些什么，我們就很難想象，也著實不敢多想了，因為它們可能會被用于盜竊身份、轉移資金、詐騙、甚至假冒他人犯罪等。

科技發展讓犯罪分子學會了大數據分析

我們個人的資料信息與隱私風險，不僅來自黑客的威脅，還來自大數據分析，犯罪分子的大數據分析。因為我們所有在網上四處閑逛留下的信息，除了廣告客戶、身份竊賊有興趣，還有許多其他的犯罪分子也虎視眈眈。

比如說，當你在家里拍了張炫富的鉆戒照片，然后上傳到自己的Facebook或者朋友圈，那么事情可能就不會只是你想炫耀一下那么簡單了。首先，你分享的照片，它可不只是一張單純的照片，還隱藏著諸多信息，包括拍照的時間、相機或手機的型號，以及拍照的地點等。所以，當這張照片被你擺上了互聯網，對于熟悉科技的竊賊來說，就是一個明確且不需要采點的目標。再則，如果你還發布了一條，“今天去看場電影，或者明天去哪里旅個游”之類的分享，那么就是在進一步指引竊賊，你可以什么時候來偷了。

大數據只是互聯網嗎其它行業用不著嗎l

其次，想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，我著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。我會從大數據的特征定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；從對大數據的現在和未來去洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。我將分別從云計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從采集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。我將分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

和大數據相關的理論

? 特征定義

最早提出大數據時代到來的是麥肯錫：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”

業界（IBM 最早定義）將大數據的特征歸納為4個“V”（量Volume，多樣Variety，價值Value，速Velocity），或者說特點有四個層面：第一，數據體量巨大。大數據的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；第二，數據類型繁多。比如，網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三，價值密度低，商業價值高。第四，處理速度快。最后這一點也是和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。

其實這些V并不能真正說清楚大數據的所有特征，下面這張圖對大數據的一些相關特性做出了有效的說明。

36大數據

古語云：三分技術，七分數據，得數據者得天下。先不論誰說的，但是這句話的正確性已經不用去論證了。維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。

那么，什么是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為，1-需要全部數據樣本而不是抽樣；2-關注效率而不是精確度；3-關注相關性而不是因果關系。

阿里巴巴的王堅對于大數據也有一些獨特的見解，比如，

“今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。”

“非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。”

“你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”

特別是最后一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在于創造，在于填補無數個還未實現過的空白。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據并不在“大”，而在于“有用”。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

? 價值探討

大數據是什么？投資者眼里是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。

如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。

Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品為基礎，將所有用戶的購買記錄作為數據來源，通過構建模型分析購買者的行為相關性，能準確的推斷出孕婦的具體臨盆時間，這樣Target的銷售部門就可以有針對的在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠卷。

Target的例子是一個很典型的案例，這樣印證了維克托·邁爾-舍恩伯格提過的一個很有指導意義的觀點：通過找出一個關聯物并監控它，就可以預測未來。Target通過監測購買者購買商品的時間和品種來準確預測顧客的孕期，這就是對數據的二次利用的典型案例。如果，我們通過采集駕駛員手機的GPS數據，就可以分析出當前哪些道路正在堵車，并可以及時發布道路交通提醒；通過采集汽車的GPS位置數據，就可以分析城市的哪些區域停車較多，這也代表該區域有著較為活躍的人群，這些分析數據適合賣給廣告投放商。

不管大數據的核心價值是不是預測，但是基于大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

從大數據的價值鏈條來分析，存在三種模式：

1- 手握大數據，但是沒有利用好；比較典型的是金融機構，電信行業，政府機構等。

2- 沒有數據，但是知道如何幫助有數據的人利用它；比較典型的是IT買粉絲和服務企業，比如，埃森哲，IBM，Oracle等。

3- 既有數據，又有大數據思維；比較典型的是Google，Amazon，Mastercard等。

未來在大數據領域最具有價值的是兩種事物：1-擁有大數據思維的人，這種人可以將大數據的潛在價值轉化為實際利益；2-還未有被大數據觸及過的業務領域。這些是還未被挖掘的油井，金礦，是所謂的藍海。

Wal-Mart作為零售行業的巨頭，他們的分析人員會對每個階段的銷售記錄進行了全面的分析，有一次他們無意中發現雖不相關但很有價值的數據，在美國的颶風來臨季節，超市的蛋撻和抵御颶風物

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