在寫這篇稿子以前，我發現了身旁許多IT互聯網人針對這種受歡迎的新技術應用、趨勢因此拾人牙慧卻又難說的仔細，當你問你大數據是什么，什么是大數據定義？估算非常少能講出一二三來。其中一個原因是，每個人對大數據等新技術都有著相同的原始渴望，至少知道他們不會在聊天時出現“地形”。其次，在工作和生活環境中，人們能夠真正參與大數據實踐的情況太少，因此沒有必要讓每個人都花時間去了解原因。

我希望有所不同，所以我考慮過如何理解大數據，包括咨詢材料和最新的專業書籍，但我不想把那些零散的數據或不同的解釋和討論放在一起形成毫無價值的報告或評論。我真誠地希望進入事物探尋本質，本次我將結合什么是大數據、什么是大數據分析一步步的讓大家了解最近廣受關注的“大數據殺熟”事件所代表的更深層的含義。

大數據概念——什么是大數據？

百度百科中描述大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而采用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

要是你說大數據就是說統計數據大，或是高談闊論5個V，或許很有深度1的提到OS或分折的使用價值，又或是拿谷歌和Amazon舉例說明，技術流將會會聊到hadoop和Cloud Computing，不管對還是錯，僅僅沒法刻畫對大數據的總體了解，不說是片面性，但最少一些管窺蠡測、隔衣發癢了。于是我們只好就起最常用的一直技術手段大數據分析進行拓展。

什么是大數據分析？

大數據分析(Big Data Analysis):是指常規軟件工具無法在負擔得起的時間框架內捕獲、管理和處理的數據集合。這是一項龐大、高增長和多樣化的信息資產，需要一種新的處理模式來擁有更強的決策、洞察和發現能力以及流程優化能力。

大數據分析平臺

與之一起被提及最多的這是數據分析了，數據分析是指，以恰當的統計分析方法對收集到的大量數據進行分析，提取有用的信息，形成結論，詳細研究和歸納數據的過程。

所有在了解什么是大數據分析的時候，我們就要理解大數據分析與數據分析的區別。

大數據分析和數據分析的最核心的區別是要處理的數據的規模不同，換句話說，大數據分析比數據分析處理的數據遠遠大的多。并且分析的思維與分析所用的工具不同。

大數據殺熟事件

技術本無罪，用的人多了，自然成為掩蓋人性罪惡的根源。

2018年以來，“大數據殺熟”問題備受關注。

大數據的基本作用是，企業正確把握用戶的需求，根據用戶的各種需求提供更多的個性化服務，也就是說新的零售店所重視的“千人千面”。

但是，大數據技術在為消費者描繪用戶畫像的同時，向不同的用戶收取不同的價格，出現了越老的用戶價格越高的奇怪現象，所謂的“大數據成熟”。

那么，“大數據殺熟”從技術層面而言可行嗎？

據相關大數據專家了解得知從技術性視角而言，“大數據殺熟”的實際操作是行得通的。服務平臺能夠依據客戶平時的消費者行為開展數據統計分析，算出相對的客戶統計數據肖像，創建起客戶本人的信息內容數據庫查詢，服務平臺會運用這種統計數據信息內容開展客戶個人行為分辨。、

由于互聯網與人們生活的密切聯系，現在只要人們的行為涉及到互聯網，個人信息就不可避免地會被大數據所收集。主動收集用戶數據只是大數據的一個小功能。根據后臺管理的標準設定，系統軟件可以有標準地對統計數據開展剖析，并有目的性地開展“服務項目”。

與此相對，業界專家說，大數據是“雙刃劍”，如果用能為消費者提供更好的服務的大數據進行違背道德的操作，那行為是可恥的。

因此，問題不是大的數據，而是使用大的數據的互聯網平臺。 有些專家認為“大數據成熟”并不是技術問題，而是社會問題的問題。

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