빅 데이터 시대에 사람들은 "데이터 폭 정"에 대해 걱정 하기 시작 했다

천문학, 지리학, 수천, 승리 전략의 이해에 이건 제갈량, 환생 하지만 지금 가장 유행 "큰 데이터입니다."

큰 데이터는 무엇입니까? 현재, 표준 개념이 없다, 당신은 온라인 뉴스 검색, 송수신 메일, 쇼핑, 그 및 다른 네트워크 "발자국" "데이터"의 형태로 기록 및 저장 됩니다. 이러한 추적 분석, 사업 분야, 의료 산업 및 정부 기관의 작업 패턴 분석, 정량 데이터 발생할 수 있습니다.

슈 피 겔에 따르면 2012 인터넷 생성 2.8 10 "21 바이트 (10" 21 바이트 = 1000000000000000000 킬로바이트), 전문가 2020 년까지, 새로운 데이터 증가 40 예측 10 다음으로, "21 바이트 새로운 데이터 매일 필요 20.5 십억 Dvd 저장을 하 고 데이터는 2 년 마다를 곱하면 됩니다.

뉴욕 타임즈 잡지 슈 피 겔 일련의 모든 생을 "데이터", 개인 정보 보호 공간 정과 데이터 기반 시대에 혁신 하는 기능에 대 한 탐험 우려 큰 데이터의 변화를 분석 하는 기사를 출판.

컴파일/Xuminrong

[IT 산업] 데이터는 돈으로도 돌릴 수 있다

적어도 100 십억 달러 페이 스 북 1 십억 사용자 데이터 정보

구글, 페이 스 북 (소셜 네트워킹 사이트의 경우에 해외)는 순전히 큰 숫자. 그들의 비즈니스 모델은 수집, 분석 및 사용자 정보, 광고주는 그들의 결과 정확 하 게 광고 하는 데 사용할 수 있는 분류를 기반으로 합니다. 페이스 북도 서에 투자에 대 한 페이스 북 1 십억 사용자의 데이터는 적어도 100 십억 달러 (약 613.1 십억 위안) 가치가 있다.

현재, 업계 나누어 대용량 데이터에 대 한 비즈니스 기회 두 가지 범주: 전체 솔루션으로 "하드웨어 + 소프트웨어 + 데이터"를 제공 하기 위해 IBM, 마이크로소프트, 휴렛 팩커드 및 다른 회사의 클래스는 플랫폼, 기본 서비스를 제공 하 여 특징 이다; 다른 얼굴 책, 아마존, Google와 다른 회사 대표, 사용자 정보의 그들의 자신의 질량에 따라 정밀 마케팅을 제공 하 고 프로 모션 광고를 맞춤.

2012 년 글로벌 무역 큰 데이터를 € 4.6 십억 (약 36.5 십억 위안), 2016 년 € 16 십억 (약 127.2 십억 위안)를 도달할 것으로 예상 되는 도달 했다.

[공식] 경찰관은 점심 시간에 도둑을 잡는 다

큰 데이터 사용 1 년, 산타 크루즈 시 도난 사건 감소 11%, 경찰 탐지 율 56% 증가

큰 데이터는 많은 사람들을 위한 도우미 하지만 그것은 도둑에 대 한 걸림돌.

산타 크루즈, 캘리포니아, 경찰 몇 분에 자동차 도둑을 잡기는 지 하 주차장 근처 먹고 있습니다. 놀라운, 응? 사실, 큰 데이터 포인트 훔친된 차 동작 될 수 있습니다 그들에 게 있기 때문에 경찰은 주차장 부근에서 점심을 선택 합니다.

지난 2 년 동안, 산타 크루즈 시에서 약 100 경찰서 그들의 일상 업무에서 큰 데이터 사용 그리고 경찰에 의해 제공 하는 관련 데이터를 분석 하 여 큰 데이터 예측 특정 시간, 특정 위치는 절도, 강도, 자동차 절도 및 다른 행위는 사건을 처리 하는 경찰에 도움 있을 수 있습니다. 하지만 살인 및 다른 동작을 예측할 수 있습니다.

"처음에 우리 회의적 이었다입니다. "스티븐 클락, 산타 크루즈 시 경찰 부국장 말했다." "하지만 이러한 수치 그들의 정확도 및 효과. 스티븐 도입, 큰 데이터를 1 년 사용, 산타 크루즈 시의 절도 사건 11%, 자동차 도난 사건 8%, 경찰 탐지 율 56% 증가 했다.

[엔터테인먼트] 웹사이트는 "카드 집" 빨간색 될 것을 예측 했다

넷 플 릭 스는 33 백만 사용자가 전 세계, 그리고 영화를 보고 좋아하는 사람 보다 명확 하 게.

넷 플 릭 스, 미국 온라인 비디오 사이트는 또한 큰 데이터에서 혜택을.

넷 플 릭 스의 첫 사업 임대 Dvd, 이제 영화 사업을 보고 고객 온라인의 36 백만 제공 했다. 수많은 데이터 분석을 통해 넷 플 릭 스는 미국 플레이 "카드 집" 빨간 것 성공적으로 예측 하고있다.

넷 플 릭 스, 미국에서 27 백만 가입자와 세계에서 33 백만 누구 보다 영화와 Tv에 대 한 자세한을 알고 있다. 연구는 매일 피크 시간 웹 다운로드는 넷 플 릭 스의 스트리밍 서비스, 그리고 지난해 사람들이 실제 Dvd 보다 더 많은 시간을 온라인 비디오 스트리밍 본 보이고 있다. 사용자 생성 때 일시 중지, 같은 넷 플 릭 스에 있는 30 백만 동작 매일 재생, 또는 빨리, 그리고 넷 플 릭 스 제공 4 백만 등급의 가입자 하루, 그리고 3 백만 검색 요청, 시간 및 에피소드에 대 한 장비에 대 한 질문.

그것은, 또한 케빈 Spacey 잘 수행 하기 위해 영화 출연을 알고, 또한 영국 놀이 판 "카드 하우스"는 매우 인기 있는, 3 개의 교차 예측 "카드 집" 성공을 알고 사용자 좋아하는 데이비드 핀치 ("일곱 가지 죄" 감독) 알고 있다.

생활] "마술 양탄자" 자동으로 경보 수 있습니다.

단계 카펫 상점, 소유자의 단계 정상 범위 보다 작으면 수 경고를 발행할 것 이다

맨체스터 대학 발명 "마술 양탄자" 예외 발생 하는 경우 경고를 고독한 사람을 도울 수 있는 큰 데이터 사용 하고있다. 표면에, "마술 양탄자"는 다른 일반 카펫, 하지만 그들은 또한, 바닥에 누워 있다 하지만 "마술 양탄자" 한 사람이 매일 산책 하는 시간 수를 저장. 한 사람이 하루에 보다 적게 일반, 산책 하는 경우 매직 카펫이 알려줍니다 당신이 사고 가능성을 최대한 빨리.

Blueyonder, 85 직원의 회사는 대용량 데이터 분석 회사입니다. 회사는 슈퍼마켓 카드 정보, 날씨 정보, 학교 휴가 및 트래픽 보고서를 빗질 하 여 월마트와 같은 소매 업체에 대 한 "정확한 예측을"을 제공 합니다.

그들은 배송 오류를 방지 하 고 스토리지 비용을 절감 하기 때문에이 "예측" 기업에 중요 하다.

예를 들어 Blueyonder 함께, 그리고 몇 일 후, 크게 증가 하는 세 가지 항목의 판매는 슈퍼마켓 우유, 초콜릿 바, 사과 넣어 제안 했다. 진짜 이유는 Blueyonder 근처 슈퍼마켓, 새로운 학교에 대 한 배운 그리고 회사 군중 특성을 분석 하 고 결론에 왔다.

보기: "데이터 폭 정"의 주의 필요

네, 큰 데이터 사업 같은 분야에서 강력한 것 이다. 하지만 평균 소비자에 대 한 찬반 양론은 가장 중요 한가?

오스트리아-미국 회사에 의해 조사 사람들의 75% 회사 그들의 개인 정보를 저장 하 고 싶지 않는 90%는 웹 브라우징의 기록을 수집 하는 기업에 대 한 보여줍니다.

"오늘, 우리 사회 네트워킹 사회는 공황를 만들기 위한 요령" 보 이드, Microsoft Research에서 수석 연구원을 말한다. 빅 데이터 시대에 개인 정보 누출의 공포는 강렬한 긴장 및 불안의 원천이 다. 그것은 일반적으로 가장 걱정 하는 것을 모르는 때 귀하의 개인 정보는 실수로 유출은 허용 됩니다. "

가장 걱정 중 하나는 이러한 데이터의 무제한 사용입니다. 미국의 베스트 셀러 책, "발발", 인간 행동 임의의 장애 보이지만 사실 법률의 어떤 있다 지적 했다. 소셜 네트워크는 그래서 오늘 개발, 큰 데이터 인간의 행동을 확대 하 고 사람들의 인격과 여행을 비교적 정확 하 게 예측할 수 있습니다. 그래서, 후에 한 일, 당신이 어디에가 서, 결정 하지 않은 그리고 데이터 센터는 이미 정확 하 게 당신이 예측 가능성 배제 러 하지 마십시오.

이 우리는 경고를 제공: 빅 데이터 시대에 권리 및 이익의 큰 데이터를 정의 하는 방법? 큰 데이터를 사용 하 여 위험을 제어 하는 방법? 우리 사회의 데이터 민주주의 유지 하는 방법?

또한, 얼마나 많은 사람들이 정말는 "디지털 경제" 세계의 수락 하 시겠습니까? 그렇게 명확 하 게 데이터 자녀 학교, 그 또는 그녀에 대 한 어떤 작품에서에서 동작 하는 방식을 예측할 수 있는 미래를 예측 하는 세계에 살고 시겠습니까 어떻게 그 또는 그녀가 범죄, 어떻게 그가 아프게 하는 가능성이 될 것입니다 가능성이?

텔레비전 또는 음악 레코드 회사 더 관객 또는 데이터 분석을 통해 관객의 취향에 맞는 수 있지만 않습니다 그것은 정말 무 겁 다 창조 산업의 혜택? 어디, 본능, 혁신과 놀라움 입니까?

인터넷 전문가 예브게니 모로 조 프 디지털 전원의 오용을 방지 하기 위해 독립적인 감사에 의해 큰 데이터에 따라 정치 및 경제 결정으로 검사 지적 "데이터 폭 정"의 개념을 제안 했다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)