如今大數據一詞已經變得無處不在。人們在思考通過利用大數據治療癌癥、結束恐怖主義以及饑餓，從而改變這個有時候有點糟糕的世界。

當然，也有人已經開始利用大數據掙錢，預測稱到2030年其可為全球經濟增加15萬億美元的貢獻。

至此，可能很多人會產生疑問：大數據很熱也很重要，但跟我好像沒什么關系。只有那些在IT業務上投入數百萬甚至上億美元的大公司才有可能從中受益？而且只有那些擁有海量數據的公司才會有所作為？

但事實可能并不是這樣的。最近幾年，收集、分析以及利用這些數據，以提高個人的業務能力已經變得越來越容易。只是很多人似乎還沒有意識到這一點。以下是我們在日常生活中使用大數據的一些場景：

Google：廣告、搜索、翻譯

雖然不經常對外進行宣傳，但Google確實已經擁有堆積成山的數據并且已經開發出很多處理這些數據的工具。Google這方面的業務不只是網頁搜索，還衍生為可以實時查詢任何可測量數據的中央集線器，這些數據內容包括天氣信息、航班延誤、股票漲跌、購物信息等。

大數據分析（利用工具對數據進行分類，并讓這些數據產生價值）加以很好利用的實例是，我們可以很方便的檢索相關的信息。在Google搜索中就運用了非常復雜的算法，在用戶查詢相關信息時可以與所有可得的數據進行匹配。Google搜索還在嘗試判斷，用戶是否在尋找新聞、實時、人或統計數據，并從正確的信息流中提取相關信息。

對于其他更復雜的操作，比如翻譯，Google會調用其他內置的算法，這些算法也是基于大數據的。Google會研究幾百萬篇翻譯文章和演講，然后給出最準確的解釋。

當我們使用Google的Adwords 廣告系統進行宣傳時，從最大的業務到一個人的業務都在使用大數據分析。通過我們瀏覽的網頁了解我們，Google然后會推送我們可能會感興趣的產品和服務。當使用Google Adwords或Google旗下其他服務時，廣告主也會使用大數據分析，希望吸引那些與他們的網站和商店的用戶畫像匹配的消費者。

Facebook：廣告、社交

Facebook和Google擁有非常相似的業務和數據模型（盡管兩者在市場定位方面存在很大的差異）。每一家都在公司形象中突出大數據這一方面，尤其是那些自己擅長的業務。

對于Google來說，就是在線信息、數字和事實。對于Facebook來說，就是用戶。因為讓我們與家人和朋友之間的溝通變的更方便和高效，這使得Facebook在短短數十年的時間內成為全球最大的公司之一。同時，這也意味著Facebook從我們身上搜集了大量的數據，并且我們自己也可以利用這些數據。具體應用的場景包括，搜索老朋友、與我們搜索的結果進行匹配。

Facebook研究的先進技術還包括圖像識別：通過訓練機器學習幾百萬張圖像后，該技術可以識別圖片或視頻中的物體或細節。這也是為什么在我們說出照片中人物名字前，為何機器先說出了答案。以及如何它發現我們喜歡嬰兒或貓咪照片，以后我們將看到更多的類似照片。

對于用戶以及他們喜好細致入微的了解，使得Facebook可以向任何企業出售精準的廣告。Facebook可以根據詳細的人口數據以及興趣數據，幫助企業主找到潛在的消費者。或者也可以讓Facebook使用大數據分析，尋找那些與公司目前消費者類似的人群。

亞馬遜：電商

作為全球最大的電商公司，亞馬遜同時也是全球最大的由數據驅動的公司之一。

需要說明的是，亞馬遜與其他互聯網巨頭的不同之處在于市場定位。與Google和Facebook一樣，亞馬遜也向用戶提供廣泛的在線服務，包括信息搜索、聯系朋友和親人以及廣告。然后，這一切都建立在電商這一主營業務上。

亞馬遜將我們所瀏覽和購買的商品，與世界其他地區消費者的購買行為進行對比。通過創建購買習慣的用戶畫像，那些從別人身上得到的產品推薦可能與我們很匹配，也可能非常符合我們的需要。在亞馬遜，大數據的應用被稱為推薦引擎。

除了購物外，亞馬遜也讓我們使用其平臺自己賺錢。每一個打算在亞馬遜平臺上做生意的商家，都會受益于數據驅動的推薦引擎。而且理論上，該引擎會向用戶推薦適合他們的商品。

Google、Facebook和亞馬遜三家公司都在使用大數據技術，同時我們也在生活中使用并受益了。隨著海量的數據變得越來越可得而且成熟的工具越來越多，大數據會產生更多的價值。當然，數據泄露、隱私安全、數據之爭等問題也日益增多。

如今大數據一詞已經變得無處不在。人們在思考通過利用大數據治療癌癥、結束恐怖主義以及饑餓，從而改變這個有時候有點糟糕的世界。

當然，也有人已經開始利用大數據掙錢，預測稱到2030年其可為全球經濟增加15萬億美元的貢獻。

至此，可能很多人會產生疑問：大數據很熱也很重要，但跟我好像沒什么關系。只有那些在IT業務上投入數百萬甚至上億美元的大公司才有可能從中受益？而且只有那些擁有海量數據的公司才會有所作為？

但事實可能并不是這樣的。最近幾年，收集、分析以及利用這些數據，以提高個人的業務能力已經變得越來越容易。只是很多人似乎還沒有意識到這一點。以下是我們在日常生活中使用大數據的一些場景：

Google：廣告、搜索、翻譯

雖然不經常對外進行宣傳，但Google確實已經擁有堆積成山的數據并且已經開發出很多處理這些數據的工具。Google這方面的業務不只是網頁搜索，還衍生為可以實時查詢任何可測量數據的中央集線器，這些數據內容包括天氣信息、航班延誤、股票漲跌、購物信息等。

大數據分析（利用工具對數據進行分類，并讓這些數據產生價值）加以很好利用的實例是，我們可以很方便的檢索相關的信息。在Google搜索中就運用了非常復雜的算法，在用戶查詢相關信息時可以與所有可得的數據進行匹配。Google搜索還在嘗試判斷，用戶是否在尋找新聞、實時、人或統計數據，并從正確的信息流中提取相關信息。

對于其他更復雜的操作，比如翻譯，Google會調用其他內置的算法，這些算法也是基于大數據的。Google會研究幾百萬篇翻譯文章和演講，然后給出最準確的解釋。

當我們使用Google的Adwords 廣告系統進行宣傳時，從最大的業務到一個人的業務都在使用大數據分析。通過我們瀏覽的網頁了解我們，Google然后會推送我們可能會感興趣的產品和服務。當使用Google Adwords或Google旗下其他服務時，廣告主也會使用大數據分析，希望吸引那些與他們的網站和商店的用戶畫像匹配的消費者。

Facebook：廣告、社交

Facebook和Google擁有非常相似的業務和數據模型（盡管兩者在市場定位方面存在很大的差異）。每一家都在公司形象中突出大數據這一方面，尤其是那些自己擅長的業務。

對于Google來說，就是在線信息、數字和事實。對于Facebook來說，就是用戶。因為讓我們與家人和朋友之間的溝通變的更方便和高效，這使得Facebook在短短數十年的時間內成為全球最大的公司之一。同時，這也意味著Facebook從我們身上搜集了大量的數據，并且我們自己也可以利用這些數據。具體應用的場景包括，搜索老朋友、與我們搜索的結果進行匹配。

Facebook研究的先進技術還包括圖像識別：通過訓練機器學習幾百萬張圖像后，該技術可以識別圖片或視頻中的物體或細節。這也是為什么在我們說出照片中人物名字前，為何機器先說出了答案。以及如何它發現我們喜歡嬰兒或貓咪照片，以后我們將看到更多的類似照片。

對于用戶以及他們喜好細致入微的了解，使得Facebook可以向任何企業出售精準的廣告。Facebook可以根據詳細的人口數據以及興趣數據，幫助企業主找到潛在的消費者?；蛘咭部梢宰孎acebook使用大數據分析，尋找那些與公司目前消費者類似的人群。

亞馬遜：電商

作為全球最大的電商公司，亞馬遜同時也是全球最大的由數據驅動的公司之一。

需要說明的是，亞馬遜與其他互聯網巨頭的不同之處在于市場定位。與Google和Facebook一樣，亞馬遜也向用戶提供廣泛的在線服務，包括信息搜索、聯系朋友和親人以及廣告。然后，這一切都建立在電商這一主營業務上。

亞馬遜將我們所瀏覽和購買的商品，與世界其他地區消費者的購買行為進行對比。通過創建購買習慣的用戶畫像，那些從別人身上得到的產品推薦可能與我們很匹配，也可能非常符合我們的需要。在亞馬遜，大數據的應用被稱為推薦引擎。

除了購物外，亞馬遜也讓我們使用其平臺自己賺錢。每一個打算在亞馬遜平臺上做生意的商家，都會受益于數據驅動的推薦引擎。而且理論上，該引擎會向用戶推薦適合他們的商品。

Google、Facebook和亞馬遜三家公司都在使用大數據技術，同時我們也在生活中使用并受益了。隨著海量的數據變得越來越可得而且成熟的工具越來越多，大數據會產生更多的價值。當然，數據泄露、隱私安全、數據之爭等問題也日益增多。