大數據剖析對咱們一切人都發生了無窮的影響。運用剖析渠道(比方云中的Hadoop)能夠搜集、存儲和剖析許多不相同數據，并發現其間躲藏的聯絡、有關性和見地。大數據正在發揮著越來越大的效果，如今簡直影響到咱們日子的每一個方面。每天發生的數據呈指數增加，將來大數據對人類的效果不可限量。

　　不過，考慮到Snowden和國安局的爭議，咱們能夠不再以為信息越多越好，信息太多反而引起了咱們的重視，特別是關于觸及自己私隱的信息。雖然咱們能夠將大數據的亂用歸咎于Big Brother(美國政府)，現實上有許多咱們熟知和信賴的公司能夠現已危害到咱們自己隱私，例如下面列出的三巨子，無疑是亂用了大數據。

　　Amazon.com——起先僅僅一家圖書零售商，靠著為客戶供給品種完全的圖書以及疾速的物流，Amazon很快流行起來。亞馬遜運用算法向咱們推銷同類用戶采購的商品，很快亞馬遜便主宰了電子商務范疇。如今猜測剖析扮演了關鍵性人物，亞馬遜將以史無前例的方法運用客戶數據，完成一種叫做“猜測發貨”的出售方法。最終將實如今客戶未作出采購決議前，Amazon現已精確地挑選貨品并發送給客戶，剖析客戶的自己行動使這一切成為能夠。

　　關于消費者來說，關于大數據有一個大疑問，亞馬遜“猜測發貨”這一行動是不是對用戶采購商品干涉的太多了？究竟，消費者才是實在決議是不是采購、何時采購商品的人，亞馬遜是不是亂用大數據了？在不久的將來，假如Amazon真的完成了這種出售方法——經過無人機很方便地把貨品放到咱們的家門口，而咱們卻從來沒有訂貨過，期望亞馬遜也能研究出對客戶退貨進行猜測的算法，這樣它就能夠敏捷派無人機回來回收客戶不需求的商品。

　　Facebook——現已成為人與人之間聯絡和溝通的一種必要東西，一起也使Facebook成為了大數據“剝削者”。究竟，其他網站也在仿照Facebook以增強交際聯絡為名義鼓舞咱們毫不勉強粘貼各種有關他們人際關系、利益、習氣、興趣愛好等自己信息。但正如咱們當前曉得到的那樣，Facebook用自己信息做的工作的確有點令人感到不安。

　　幾年前，USA Today揭穿Facebook不只剖析咱們的自己介紹數據，實際上它還經過“tracking cookie”跨網站盯梢咱們。當咱們創立一個Facebook帳戶時，“tracking cookie”就會被秘密地安插到咱們的web瀏覽器中，這將使Facebook能曉得咱們在拜訪哪些網站，不只在登上Facebook的時分，退出Facebook后，咱們相同被監督。一切這些信息被出售給Facebook的廣告合作伙伴。從這次侵略咱們隱私的事情能夠看出Facebook的確在亂用大數據。此外，Facebook還將進軍臉部辨認范疇——臉部辨認技能將使Facebook能夠非常好地監督到咱們的日子——并且Big Brother的參加使疑問變得愈加可怕。

　　Target——該公司在適當長時間內都在運用大數據技能，以便非常好曉得其客戶再想啥、需求些啥。但這位咱們的“好街坊”——Target商鋪一些對大數據運用得的確過火。在2012年，一個Minneapolis女孩從Target商鋪買了一些與妊娠有關的物品后，這一切才浮出水面。

　　原因是Target的急進做法，Target經過剖析數據斷定懷孕客戶，然后將她們定位為會采購它們嬰兒商品的客戶，該公司開端向女孩的住址發送尿布以及其他嬰兒商品優惠券。這些優惠券引起了女孩爸爸的注意，他打電話給Target商鋪問詢為啥要給他還在上高中的女兒發這樣的優惠券。長話短說，Target比這個女孩的爸爸更早曉得女孩懷孕這件事，這明顯侵犯了女孩的隱私權。從那以后，這件事變得眾所周知，Target現已采納辦法盡量不讓私自“監督”客戶的現實被走漏出去，持續向孕婦發送妊娠有關商品的優惠券。

　　和一切東西相同，大數據剖析有實實在在的優點。大數據運用之一——人類基因組項目，不久將掀起一場醫療革新，供給個性化、根據特定基因的醫治，搶救患者生命，這是正確運用大數據極好的比如，能夠造福人類。就像上文評論的那些公司，很簡單看到不正當運用大數據關于推廣者來說是多么有誘惑力，運用大數據的優點是實在而無窮的。大數據剖析面對的挑戰和一切其他技能相同，要在正確運用技能取得利益和不正確運用技能發生危險中心找到平衡。