省广股份大数据是什么

Ⅰ 大数据是什么意思

问题一：大数据是什么意思 大数据是指整个分析运营的各个方面的数据整合。特别是指互联网带来的整个方方面的物流 信息流 资金流都在数据分析下整合
希望你能接受这个答案。

问题二：大数据是什么意思？ 大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据 *** 。大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的加工能力，通过加工实现数据的增值。

问题三：现在说的大数据是什么意思 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”并枝高在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。
中文名：大数据时代
外文名：Big data

问题四：什么是大数据，大数据的意义是什么？ 大数据的意思就是数据要在线，这样你的数据才能有价值，用于分析或者处理。大量的数据在线后的分析才有意义。可能得到你想要的数据，电影里好多这种素材，比如人脸的搜索，人员的定位，人流的分析，运行的状态等等都有使用。现在做这些应用的也很多，只是落地的还稍微少一点。还是为了创造价值。

问题五：移动大数据是什么意思 从海量的数据里进行撷取、管理、处理、并整理之后，获得你需要的资讯

电影《纸牌屋》的成功就是其中一个例子，Netflix（引进纸牌屋的公司）作为世界上最大的在线影片租恁服务商，从其网站点击率、下载量、搜索请求和评论等众多海量数据中进行分析与预测后，认为纸牌屋能火，因此选择引进《纸牌屋》

问搭滚题六：什么是大数据 大数据是什么意思 “大数据”不是“数据分析”的另一种说法！大数据具有规模性、高速性、多样性、而且无处不在等全新特点，具体地说，是指需要通过快速获取、处理、分析和提取有价值的、海量、多样化的交易数据、交互数据为基础，针对企业的运作模式提出有针对性的方案。由于物联网和智能可穿戴的普及带来的，生产线上普通的蓝领员工，前台电话员，等企业内的低阶员工也成为产生大数据的数据内容的一部分，数据的产生除了来自社交网络，网站，电子商务网站，邮箱外，智能手机，各种传感器，和物联网，智能可穿戴设备。
大数据营销与传统营销最显着的区别是大数据可以深入到营销的各个环节，使营销无处不在。如用户的偏好？上网的时间段？上网主要浏览页？对页面和产品的点击次数？网站上的用户评价对他的影响？他会在哪些地方分享对产品和购物过程的体验？这些都是对用户网上消费和品牌关注度的深入分析，可以直接影响用户消费的倾向等商业效果。
大数据彻底改变企业绝尺内部运作模式，以往的管理是“领导怎么说？”现在变成“大数据的分析结果”，这是对传统领导力的挑战，也推动企业管理岗位人才的定义。不仅懂企业的业务流程，还要成为数据专家，跨专业的要求改变过去领导力主要体现在经验和过往业绩上，如今熟练掌握大数据分析工具，善于运用大数据分析结果结合企业的销售和运营管理实践是新的要求。
当然大数据对企业的作用一个不可回避的关键因素是数据的质量，有句话叫“垃圾进，垃圾出”指的是如果采集的是大量垃圾数据会导致出来的分析结果也是毫无意义的垃圾。此外，企业内部是否会形成一个个孤立的数据孤岛，数据是否会成就企业内某些人或团队新的权力，导致数据不能得到实时有效地分享，这些都会是阻碍大数据在企业中有效应用的因素。
而随着大数据时代的到来，对大数据商业价值的挖掘和利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。业内人士称，电商企业通过大数据应用，可以探索个人化、个性 化、精确化和智能化地进行广告推送和推广服务，创立比现有广告和产品推广形式性价比更高的全新商业模式。同时，电商企业也可以通过对大数据的把握，寻找更 多更好地增加用户粘性，开发新产品和新服务，降低运营成本的方法和途径。

问题七：什么是大数据时代 世界包含的多得难以想象的数字化信息变得更多更快……从商业到科学，从 *** 到艺术，这种影响无处不在。科学家和计算机工程师们给这种现象创造了一个新名词：“大数据”。大数据时代什么意思?大数据概念什么意思?大数据分析什么意思?所谓大数据，那到底什么是大数据，他的来源在哪里，定义究竟是什么呢?

一：大数据的定义。
1、大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
2、大数据技术，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
互联网是个神奇的大网，大数据开发也是一种模式，你如果真想了解大数据，可以来这里，这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零，按照顺序组合起来就可以找到，我想说的是，除非你想做或者了解这方面的内容，如果只是凑热闹的话，就不要来了。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据 *** ，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务需求、数据 *** 和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。

二：大数据的类型和价值挖掘方法
1、大数据的类型大致可分为三类：
1)传统企业数据(Traditionalenterprisedata)：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据(Machine-generated/sensor data)：包括呼叫记录(CallDetail Records)，智能仪表，工业设备传感器，设备日志(通常是Digital exhaust)，交易数据等。
3)社交数据(Socialdata)：包括用户行为记录，反馈数据等。如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：
1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。

三：大数据的特点
业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。具体来说，大数据具有4个基本特征：
1、是数据体量巨大
数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量;网络资料表明，其新......>>

问题八：大数据，是指什么?_?怎么解释 大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

问题九：征信大数据是什么意思？ 大数据是指所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为服务于 经营决策的资讯。大数据征信是指什么呢？简单的说，例如电商行业京东做出判断的消费数据信息就是大数据征信。大数据征 信是伴随互联网金融发展起来的。目前征信机构有很多，不乏后起之秀如立木征信，使用互联网技术抓取或接口合作获取征信 数据，并且可以接入央行征信。随着互联网金融的发展，大数据征信与央行征信会不断融合直至融为一体，真正的满足数据的 完整性，可以更加全面地评估信用，为企业或个人提供决策分析、风险评估以及生活场景的应用。

Ⅱ 大数据的定义是什么

大数据首先是一个非常大的数据集，可以达到TB(万亿字节)甚至ZB(十万亿亿字节)。这里面的数据可能既有结构化的数据，也有半结构化和非结构化的数据，而且来自于不同的数据源。

结构化的数据是什么呢？对于接触过关系型数据库的小伙伴来说，应该一点都不陌生。对了，就是我们关系型数据库中的一张表，每行都具有相同的属性。如下面的一张表：

（子标签的次序和个数不一定完全一致）

那什么又是非结构化数据呢?这类数据没有预定义完整的数据结构，在我们日常工作生活中可能更多接触的就是这类数据，比如，图片、图像、音频、视频、办公文档等等。

知道了这三类结构的数据，我们再来看看大数据的数据源有哪些呢?归纳起来大致有五种数据源。

一是社交媒体平台。如有名气的Facebook、Twitter、YouTube和Instagram等。媒体是比较受欢迎的大数据来源之一，因为它提供了关于消费者偏好和变化趋势的宝贵依据。并且因为媒体是自我传播的，可以跨越物理和人口障碍，因此它是企业深入了解目标受众、得出模式和结论、增强决策能力的方式。

二是云平台。公有的、私有的和第三方的云平台。如今，越来越多的企业将数据转移到云上，超越了传统的数据源。云存储支持结构化和非结构化数据，并为业务提供实时信息和随需应变的依据。云计算的主要特性是灵活性和可伸缩性。由于大数据可以通过网络和服务器在公共或私有云上存储和获取，因此云是一种高效、经济的数据源。

三是Web资源。公共网络构成了广泛且易于访问的大数据，个人和公司都可以从网上或“互联网”上获得数据。此外，国内的大型购物网站，淘宝、京东、阿里巴巴，更是云集了海量的用户数据。

四是IoT(Internet of Things)物联网数据源。物联网目前正处于迅猛发展势头。有了物联网，我们不仅可以从电脑和智能手机获取数据，还可以从医疗设备、车辆流程、视频游戏、仪表、相机、家用电器等方面获取数据。这些都构成了大数据宝贵的数据来源。

五是来自于数据库的数据源。现今的企业都喜欢融合使用传统和现代数据库来获取相关的大数据。这些数据都是企业驱动业务利润的宝贵资源。常见的数据库有MS Access、DB2、Oracle、MySQL以及大数据的数据库Hbase、MongoDB等。

我们再来总结一下，什么样的数据就属于大数据呢？通常来大数据有4个特点，这就是业内人士常说的4V，volume容量、 variety多样性、velocity速度和veracity准确性。

Ⅲ 大数据是什么意思 大数据包括什么

大数据，在近几年越来越受到人们的关注，尽管大数据概念已经在各个行业中应用逐渐变得广泛起来，但是对于大多数的人来说，大数据概念在他们眼里还是模糊不清的，那么，什么叫大数据?大数据是什么意思呢?我查询整理了相关资料，希望能够帮助到大家！

大数据的定义

由于计量、记录、预测生产生活过程的需要，人类对数据探寻的脚步从未停歇，从原始数据的出现，到科学数据的形成，再到大数据的诞生，走过了漫漫长路。

2011年5月，麦肯锡研究院发布报告——Big data: The nextfrontier for innovation, competition, and proctivity,第一次给大数据做出相对清晰的定义：“大数据是指其大小超出了常规数据库工具获取、储存、管理和分析能力的数据集。”

2015年8月31日，国务院《促进大数据发展行动纲要》指出：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”

《大数据白皮书2016》称：“大数据是新资源、新技术和新理念的混合体。从资源视角看，大数据是新资源，体现了一种全新的资源观;从技术视角看，大数据代表了新一代数据管理与分析技术;从理念的视角看，大数据打开了一种全新的思维角度。”

当前，业界公认的大数据有“4V特征，即：Volume(体量大)、Variety(种类多)、Velocity(速度快)和Value(价值高)。

大数据的作用在于在庞大的全量数据的基础上，通过算法模型，得出有意义的结果，进而进行资源配置的优化、现象的发现、未来的预测等。

大数据的内容

大数据涉及由不同设备和应用程序产生的数据，主要包括以下几个领域：

1、黑匣子数据：它是直升机，飞机和喷气机等的组件。它捕捉飞行机组的声音，麦克风和耳机的录音，以及飞机的性能信息。

2、社会媒体数据：Facebook和Twitter等社交媒体保存着全球数百万人发布的信息和观点。

3、证券交易所数据：证券交易所数据保存关于由客户在不同公司的份额上做出的“买入”和“卖出”决定的信息。

4、电网数据：电网数据保持特定节点相对于基站消耗的信息。

5、运输数据：运输数据包括车辆的型号，容量，距离和可用性。

6、搜索引擎数据：搜索引擎从不同的数据库检索大量数据。

因此，大数据包含的数据是大量、高速度和可扩展的数据，其中，数据有三种类型：

（1）结构化数据：关系数据。

（2）半结构化数据：XML数据。

（3）非结构化数据：Word，PDF，文本，媒体日志

Ⅳ 大数据技术是学什么的就业方向

大数据技术是学数学专业、计算机专业的就业方向。

大数据技术里会用到很多学科学习的知识，并不是单一的专业可以学完大数据所需要掌握的技术，所以大数据属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科;生物、医学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

Ⅳ 大数据是什么意思

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

(5)省广股份大数据是什么扩展阅读：

大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

Ⅵ 什么是大数据要简单通俗点的解释

这是一个非常好的问题，作为一名大数据从业者，我来回答一下。

在当前的大数据时代，不仅IT（互联网）行业的人需要了解大数据相关知识，传统行业的从业者和普通大学生也都应该了解一定的大数据知识，在产业互联网和新基建计划的推动下，未来大数据技术将全面开始落地应用，大数据也将重塑整个产业结构。

了解大数据首先要从大数据的概念开始，不同于人工智能概念，大数据概念还是相对比较明确的，而且大数据的技术体系也已经趋于成熟了。解释大数据概念，可以从数据自身的特点入手，然后进一步从场景、应用和行业来逐渐展开。

大数据自身的特点往往集中在五个方面，分别是数据量、数据结构多样性、数据价值密度、数据增长速度和可信度，对于这五个维度的理解和认知，是了解大数据概念的关键。当然，随着大数据技术的发展和在行业领域的应用，关于数据自身的维度也有了一定程度的扩展，这些扩展本身也是对大数据概念的一种丰富和完善。

数据量大是大数据的一个重要特征，但是数据量本身是一个汇集的概念，并不是只有很大的数据才称为大数据，传统信息系统所产生的“小数据”也是大数据的一个重要组成部分，这一点一定要有清晰的认知。当前从大数据的数据来源来看，主要集中在三个渠道，包括互联网、物联网和传统信息系统，物联网数据当前占据的比例比较大，相信在5G时代，物联网将依然是大数据的主要数据来源。

数据结构多样性是大数据的另一个重要特点，不同于创新信息系统（ERP）当中的数据，大数据的数据类型是非常复杂的，既有结构化数据，也有非结构化数据和半结构化数据，这对于传统的数据处理技术提出了巨大的挑战，这也是推动大数据技术产生的一个重要原因。在工业互联网时代，大数据的数据结构多样性会进一步得到体现，这对于数据价值化过程也提出了新的挑战。

数据价值密度往往是衡量数据价值的重要基础，相对于传统的信息系统来说，大数据当中的数据价值密度是比较低的，这就需要有更快速和便捷的方式，来完成数据的价值化提取过程，而这也正是当前大数据平台所关注的核心能力之一。实际上，早期的Hadoop、Spark平台之所以能够脱颖而出，一个重要的原因就是其数据处理（排序）速度比较快。

数据增长速度快是大数据的另一个重要表现，通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者说增长速度是可控的，但是在大数据时代，数据增长速度已经大大突破了传统数据处理所能承载的极限。数据增长是一个相对的概念，相对于消费互联网来说，产业互联网所带来的数据增量可能会更加客观，因此产业互联网时代会进一步打开大数据的价值空间。

最后，大数据还有一个特点就是数据本身的真实性，大数据时代所带来的一个重要副作用就是数据真假难辨，这也是当前大数据技术所要重点解决的问题之一。从当前大型互联网平台所采用的方法来看，通常是技术和管理相结合的方式，比如通过为用户认证就能够解决一部分数据的真实性（专业性）问题。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

博士时候就是做大数据。

最通俗一点就是很多条数据。

我们做大数据研究呢，就是高效的处理数据，对未来做一些预测，建议等。

例如，全中国人大多数都是10点睡觉。睡觉前看一看手机。那我们做推广时候，就可以选择9点半的时间。

大数据没有什么特别神秘的地方，就是数据多一点。

大数据这个词其实流行了很久了，与我们的生活息息相关，并不陌生，现在我们生活中的大平台基本上都用到大数据，淘宝，拼多多，美团，滴滴等都用到大数据，如今大数据基本上无处不在。

一、大数据是什么意思

大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

二、大数据特征

容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;

种类(Variety):数据类型的多样性;

速度(Velocity):指获得数据的速度;

可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

真实性(Veracity):数据的质量。

复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道。

价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值。

三、大数据的 历史 发展

人类诞生以来，数据就开始膨胀，时代交替，工业革命，互联网时代，5G时代，人工智能时代，都是数据的一次次发展，数据的不断精准，加快了人类的新陈代谢，大数据推动 历史 发展。

四、大数据意义

大数据的价值体现在以下几个方面:

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销;

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型;

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。

4、各大领域的科研需要大数据，加快技术变革和换代如医疗，环保，公共政府服务

5、航空航天，军事领域因为大数据也会得到突飞猛进的提升。

生活工作中所有的流水账信息就是大数据，在信息化时代，它通过特定模式的整合、分析，使人得到对自己有用的、有指导性的结论。参加工作时讲台塑数字化、表单化、信息化，一晃二十年了，应该就是大数据的雏形，但那会信息化能力不足，没人这么称呼。管理是千变万幻，主线未变，大数据也仅仅是一种方法，只是更符合形势，更有效。小名流水账，大名大数据。

举个例子，大数据记录了一个爱抽烟的男人。晚上一般是先抽烟以后刷牙。有一天男士刷了牙以后抽烟。第二天app开始推送了tt。根据两天的记录了刷牙到抽烟的时间，第三天app推送了加厚版的tt。一个半月后某天记录到男人一直抽烟，便推送了某家专科医院。再过了一个月，发现男人再无抽烟，推送了铂爵旅拍。

从前有个大爷，在证券公司车库上班，给证券公司大户、老板看守车，这么一个工作。

这位大爷特别喜欢炒股，他也不会技术分析，什么基本面分析！每当呢，车库里面的车停的非常少的时候，这位大爷就买进股票，这大爷也不知道什么股票好，什么股票不好，就随便买，等车库里面的车停的越来越多了，每次都停满了的时候，这位大爷就买出股票。每次都能赚到钱！！！

这就是非常简单的大数据，大爷利用车库里车的多少来判断市场的火热程度，人弃我取，等到全民炒股的时候，市场就会出现泡沫，这时候离“崩盘”也就不远了

大数据通俗的解释就是海量的数据，顾名思义，大就是多、广的意思，而数据就是信息、技术以及数据资料，合起来就是多而广的信息、技术、以及数据资料。

大数据简单的说就是市场调研的升级版。包括腾讯，阿里巴巴等这些具有大量用户的公司，对其客户在其平台的所有行为发布的所有内容进行采集分类和分析。而这些数据有分成共性和个性。从所有人中采集出共性有助于发觉商机，了解客户痛点，更好地推出客户满意的产品，比如很多化妆品公司就会跟淘宝购买数据从而研发出更贴合市场需求的产品。而从你个人采集的数据属于个性，系统会通过你个人的数据采集进行相对于的推荐和改变，也就是我们经常说的ai智能，例子像我们的淘宝现在都是千人千面，每人手机打开的淘宝推荐的东西都不一样，这些就是大数据的效果。

大数据通俗来说就是有个机器，把你生活中的点点滴滴都记录下来，形成一种特定的形式！

大数据简单来说：就是海量的信息！不论用途，不论方向，就是简单地信息收集，参数收集，所有这些汇总起来就是大数据。大数据，不是随机样本，而是所有数据！

而大数据分析，就是针对这些信息进行识别，再进行分类，将其有事件变为数据化，概率化，然后应用于各种商业用途。

以上是对大数据简单地解读。那么大数据的意义何在呢？

随着大数据的发展，企业的技术研发、应用和落地在前期就能获得预期，能避免很多无所谓的浪费，以便于将有限的资源集中到开发更适合时代的企业产业。

商业决策可以通过数据分析来获取更为准确的信息和方向，最终能帮助决策者能更为准确直观的指导业务实践。

人工智能离不开数据。随着人工智能的发展，数据能模拟的更加人性化，也更个人化，也更适合于各种不同场景的应用。大数据的价值在于它是目前解决这个时代更新最有效的方法。

但对于我个人而言，比较抵触过度的大数据和互联网，原因如下：

一、当各类app通过我的使用习惯，推荐各种我搜索过一次的各种商业广告时，我会有种隐私被人冒犯的愤怒；

二、当你在使用各类软件时，都会被要求提供个人信息以便于获得更好的用户体验，这无形中增加了个人数据泄露的风险；

三、当数据化盛行，似乎人性变得无处安放；

四、一旦行业固化，人们想要突破阶层将变得不可能，拥有大量数据的将遥遥领先，后发的行人，将一辈子连望其项背的资格都没有，可以预见 社会 将会成为一潭死水，毫无兴趣和生机。