比如我們每天用的導航軟件,大家只要輸入了出發地和目的地,那么后臺通過大數據分析,可以為大家規劃出相對路線最優的方案,節約大家出行的時間成本和物質成本(堵車的怠速油耗以及耽誤時間可能導致的經濟損失)。
現在的線上信貸業務,以前線下的信貸業務需要準備很多材料,但是現在由于支付寶推出了芝麻信用,收集了很多的個人消費記錄和履約記錄,由這些數據分析得出的償債能力及信用評級比傳統的復雜的材料審核更準確可靠,節約了借款人大量時間成本,同時也節約了貸款方大量的運營成本,可謂雙贏。
大數據現在滲透到了我們衣食住行的方方面面,能夠根據你的消費習慣和個人喜好,在購物平臺上為你推薦你可能喜歡的衣服,在音樂APP上為你推薦你可能喜歡的音樂,在團購軟件上為你推薦可能想要的美食,在旅游平臺上為你推薦你可能喜歡的酒店。
在我們國家歷來隱私不受重視,而且在大數據高速發展并不斷拓寬應用邊界的同時,監管卻無法及時跟上(當然這也不是大數據一個領域或者我們國家才存在的問題,在全球范圍內的新興行業都存在監管滯后的問題),以至于一些缺乏操守和克制的公司,惡意泄露甚至出售用戶隱私,對大家的生活造成很大影響。
大數據和其他的新技術一樣,會讓我們的生活越來越便利,越來越美好,而與之同時產生的弊端必然隨著監管的跟進以及行業的優勝劣汰而得到遏制甚至被消除。
大數據給我們帶來了如此大的便利,可能會導致我們過度依賴它,導致最后我們總是聽同一類型的歌,看相似觀點的新聞評論,我們最后可能被大數據困在某個小圈子里,無法聽見外面不同的聲音,從而使我們變得狹隘,所以大數據的使用也是需要慎重的,它只是一個工具,而不要完全被工具左右了。