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大数据时代 收集与未来

责任编辑:editor005 作者:格 Berspective |来源:企业网D1Net  2015-01-20 13:35:29 本文摘自:中国大数据

  承上文:大数据时代〈二〉- 有关收集数据的二三谈

在大数据时代下资料本身就具有力量,像拥为大家手上的行动装置提供各种服务的界别,就能收集大量数据。

用家每天不停提供自己的资料,但提供了甚么资料,自己可否取回来,企业一而再再而叁的将用家提供的旧资料「无限利用」,却无法向有关企业索取及取消。

不公平关係,建立在互信之上

这种不公平的关係,先天就建立在互信之上:我知道 贵公司会利用我的数据进行分析及统计,但是我愿意相信你们,所以不会阻止及反对。亦由于这种互信关係,企业的信赖度及名声亦由此而来。为何人人都在那个入门网站搜索?为何人人都在那个社交媒体与朋友联络?只要该平台可疑,令用家不信任,就难以聚集人流,亦影响数据收集的效率。尤其垃圾数据再如何没用,若然数量累积够多,也能化成黄金般的资产。

用家对个人资料慎重,正正是表明他们熟知大数据。毕竟大数据的来源是採自广大用户,看似稳固但同时亦很脆弱。要是广大用户故意提供不完整的数据,甚至提供错误的数据,便会击垮大数据的演算:来源数据本身就是假的错误的,理所当然演算出错误的答案。故此如同报告表示,年青人确实「利用」社交网络,但不受社交网络「利用」,他们仍然保有个人知识分享的自主权,而非毫无限制地发放并任由企业免费收集。

利用大数据,仅记积极回应及维繫双方关係

香港的用家大体是开明的,六成被访者表示会更愿意购买一些信任他们会适当使用行为数据的品牌的产品和服务(60%)。调查亦发现如果品牌公司可以从行为数据分析,了解受访者的喜好而提议更贴心的产品和服务时,超过四成年轻人表示会更喜欢该品牌(42%)。良性关係才能令大数据价值链正常运作,企业在利用大数据时,亦应仅记用家是提供者,积极回应及维繫双方关係亦是另一种无形的核心价值。

只要妥善处理私隐问题及清楚说明利用的範围,香港市民其实不大反对收集其行为数据。事实上我们更应该关心大数据时代下会进一步破坏自由市场,产生商业革命:只有少数大企业握住大数据,小企业或新创公司纵然有钱亦由于种种理由而无法获取,双方站在不一样的起跑线,加剧商界 M 型化以至社会整体贫富悬殊。在大家迎接大数据时代前,上至各国政府下至社会学者应该早一步思考如何解决这些将来必然产生的变化。

关键字:社交网络数据分析

本文摘自:中国大数据

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责任编辑:editor005 作者:格 Berspective |来源:企业网D1Net  2015-01-20 13:35:29 本文摘自:中国大数据

  承上文:大数据时代〈二〉- 有关收集数据的二三谈

在大数据时代下资料本身就具有力量,像拥为大家手上的行动装置提供各种服务的界别,就能收集大量数据。

用家每天不停提供自己的资料,但提供了甚么资料,自己可否取回来,企业一而再再而叁的将用家提供的旧资料「无限利用」,却无法向有关企业索取及取消。

不公平关係,建立在互信之上

这种不公平的关係,先天就建立在互信之上:我知道 贵公司会利用我的数据进行分析及统计,但是我愿意相信你们,所以不会阻止及反对。亦由于这种互信关係,企业的信赖度及名声亦由此而来。为何人人都在那个入门网站搜索?为何人人都在那个社交媒体与朋友联络?只要该平台可疑,令用家不信任,就难以聚集人流,亦影响数据收集的效率。尤其垃圾数据再如何没用,若然数量累积够多,也能化成黄金般的资产。

用家对个人资料慎重,正正是表明他们熟知大数据。毕竟大数据的来源是採自广大用户,看似稳固但同时亦很脆弱。要是广大用户故意提供不完整的数据,甚至提供错误的数据,便会击垮大数据的演算:来源数据本身就是假的错误的,理所当然演算出错误的答案。故此如同报告表示,年青人确实「利用」社交网络,但不受社交网络「利用」,他们仍然保有个人知识分享的自主权,而非毫无限制地发放并任由企业免费收集。

利用大数据,仅记积极回应及维繫双方关係

香港的用家大体是开明的,六成被访者表示会更愿意购买一些信任他们会适当使用行为数据的品牌的产品和服务(60%)。调查亦发现如果品牌公司可以从行为数据分析,了解受访者的喜好而提议更贴心的产品和服务时,超过四成年轻人表示会更喜欢该品牌(42%)。良性关係才能令大数据价值链正常运作,企业在利用大数据时,亦应仅记用家是提供者,积极回应及维繫双方关係亦是另一种无形的核心价值。

只要妥善处理私隐问题及清楚说明利用的範围,香港市民其实不大反对收集其行为数据。事实上我们更应该关心大数据时代下会进一步破坏自由市场,产生商业革命:只有少数大企业握住大数据,小企业或新创公司纵然有钱亦由于种种理由而无法获取,双方站在不一样的起跑线,加剧商界 M 型化以至社会整体贫富悬殊。在大家迎接大数据时代前,上至各国政府下至社会学者应该早一步思考如何解决这些将来必然产生的变化。

关键字:社交网络数据分析

本文摘自:中国大数据

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