大数据时代信息安全面临的挑战与机遇（二）_网易财经
大数据时代信息安全面临的挑战与机遇（二）
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大数据给信息安全带来了新的挑战与机遇
大数据在成为竞争的同时，不仅带来了更多安全风险，同时也带来了新机遇。
一是大数据成为网络攻击的显著目标。在网络空间，大数据是更容易被“发现”的大目标。一方面，大数据意味着海量的数据，也意味着更复杂、更敏感的数据，这些数据会吸引更多的潜在攻击者。另一方面，数据的大量汇集，使得成功攻击一次就能获得更多数据，无形中降低了黑客的进攻成本，增加了“收益率”。
二是大数据加大隐私泄露风险。大量数据的汇集不可避免地加大了用户隐私泄露的风险。一方面，数据集中存储增加了泄露风险；而这些数据不被滥用，也成为人身安全的一部分；另一方面，一些敏感数据的所有权和使用权并没有明确界定，很多基于大数据的分析都未考虑到其中涉及的个体隐私问题。
三是大数据威胁现有的存储和安防措施。大数据存储带来新的安全问题。数据大集中的后果是复杂多样的数据存储在一起，很可能会出现将某些生产数据放在经营数据存储位置的情况，致使企业安全管理不合规。大数据的大小也影响到安全控制措施能否正确运行。安全防护手段的更新升级速度无法跟上非线性增长的步伐，就会暴露大数据安全防护的漏洞。
四是大数据技术成为黑客的攻击手段。在企业用数据挖掘和数据分析等大数据技术获取商业价值的同时，黑客也在利用这些大数据技术向企业发起攻击。黑客会最大限度地收集更多有用信息，比如社交网络、邮件、微博、电子商务、电话和家庭住址等信息，大数据分析使黑客的攻击更加精准。此外，大数据也为黑客发起攻击提供了更多机会。黑客利用大数据发起僵尸网络攻击，可能会同时控制上百万台傀儡机并发起攻击。
五是大数据成为高级可持续攻击的载体。传统的检测是基于单个时间点进行的基于威胁特征的实时匹配检测，而高级可持续攻击（APT）是一个实施过程，无法被实时检测。此外，大数据的价值低密度性，使得安全分析工具很难聚焦在价值点上，黑客可以将攻击隐藏在大数据中，给安全服务提供商的分析制造很大困难。黑客设置的任何一个会误导安全厂商目标信息提取和检索的攻击，都会导致安全监测偏离应有方向。
六是大数据技术为提供新支撑。当然，大数据也为信息安全的发展提供了新机遇。大数据正在为安全分析提供新的可能性，对于的分析有助于信息安全服务提供商更好地刻画网络异常行为，从而找出数据中的风险点。对实时安全和商务数据结合在一起的数据进行预防性分析，可识别钓鱼攻击，防止诈骗和阻止黑客入侵。网络攻击行为总会留下蛛丝马迹，这些痕迹都以数据的形式隐藏在大数据中，利用大数据技术整合计算和处理资源有助于更有针对性地应对信息安全威胁，有助于找到攻击的源头。
本文来源：人民网
责任编辑：王晓易_NE0011
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大数据时代—机遇还是挑战
& & & 最近NSA偷听门惹怒了全美公民，翻看新闻10条有7条是在跟进这个工作，尽管从咱们的境况，看美国政府好戏有点阿Q精神，但咱们也大概思考一下为什么不能让政府打着国家安全的旗帜任意行事。其实道理很简单：谁都会犯错，但若是政府犯错，就必铸成大错。敌军阵亡计算：美国防部长麦克马拉1965年在五角大楼的新闻发布会上。& & & 「大数据」时刻准备着改造社会，从看病，到教娃，甚至能够教会汽车自个上路。数据正成为新的经济推动力，和重要的出产资料。公司，政府，谁都能通过数据，给看着不得劲的东西来个优化。但，凡事总有两面性。「大数据」蚕食个人隐私。特别是，老子不就淘宝上搜了一下志玲姐嘛，连网易都给我推荐各种仿真玩具。这让一个老问题显得更加严重：看数据，拍脑袋的决议方案，往往过错百出。没有比罗伯特·麦克马拉的故事更适合说明这一点的了。& & & 麦克马拉是个数据狂。他在1960年代越战战事趋紧时，被任命为美国国防部长。他热衷于收集任何他能得到的一切数据。通过严谨的计算学剖析，他坚信能够从纷繁的杂乱局势中，得到正确的决议方案。世界在他的眼里即是一锅混沌的数据汤，但通过描绘，归类，筛选，定量，最终能被人的毅力所驯服。麦克马拉寻找着本相，而本相就藏在数据中。他所收集的数据，其中就包含了「敌军阵亡数字计算」。& & & 麦克马拉在哈佛商学院念书的时分就培养了对数字的迷恋，而且他在24岁就成为了助教。二战中，他在五角大楼挑选的精英团队里找到了施展才华的机会，在一个叫做「计算控制」小组，他们剖析从战场取得的数据，进而为世界上最大的官僚机构供给决议方案建议。在此之前，戎行如若眼盲。比如，戎行不知道机场的数量，发布，方位的状况。数据剖析帮了大忙，从而使弹药补给更有效率，在1943年就帮助节省了3.6亿美元军费开支。现代战役需要物资的合理高效分配，而麦克马拉所在的团队成就斐然。& & & 战后，这个团队的成员，继续在美国经济领域施展才华。当时，陷入绝境的亨利·福特二世把烂摊子交给他们。就和他们尽管不懂打仗，但也能帮了盟军大忙相同，他们对造车同样一窍不通。但，他们仍然如魔法神童一般，硬是把福特汽车从倒闭边缘救了回来。& & & 麦克马拉很快地位飞升，开始插手福特出产的各个方面。强迫工厂经理按照他的方案出产，无论他的方案是对是错。当他命令所有库存的同一型号的汽车零件，必须在新型号开始出产之前用完，愤怒的出产线经理干脆把老的零件就近扔到河里。工厂里开玩笑说，被扔在河里的50年代的老车，多到都能够让人列队过河了。麦克马拉在福特执政期间，曾强势给福特汽车标配安全带，但市场反响一般让福特又回到了动力至上的老路。& & &麦克马拉即是把理性和对数据的依赖置于直觉判别之上的典型，他会用他的定量技巧去改造任何工业部门。1960年，他被任命为福特汽车主席，但这个方位干了没几周，他就被肯尼迪点将，成为美国防部长。1960年，当麦克马拉（肯尼迪身后）被任命为国防部长的时分，他自谦：我完全不胜任。& & & 越南战事逐步升级，美军火烧屁股的时分，这场战役很明显已经成为一场「面子战役」，而不是为了什么国家利益。美国的策略即是想强逼越南土共回到谈判桌上来。然而，衡量达到这个意图的进展，即是看敌军阵亡数。越共阵亡数字每天都见报。对于鹰派来说，数字即是进展；对于反对派，这即是这场非正义战役的依据。阵亡数字成了定义那个年代的标志。芝加哥街头的反战游行& & & 麦克马拉依赖和迷恋这些。他梳着完满的大包头，系着一丝不苟的领带，觉得自个瞪着报表就能对千里之外的战况了如指掌，如同靠这些计算和图列，就能让他得到堪比上帝般的，挨近现实的标准方差。& & & 1977年，也即是越战完毕后两年。前驻西贡大使，Douglas Kinnard将军，出书了一本意义重大的陈述，叫做《战役经理人》，披露了数据量化决议方案的陷阱。仅有2%的美国将领以为「敌军阵亡计算」能代表战役进展。「纯属扯淡！」书中写道，「即是公然撒谎，部队故意夸张数字，意图即是取悦那位无比热衷于数字的麦克马拉。」& & & 美军在越战中对于数据的过错迷信，误判，和对于信息的局限性的教训，对即将到来的大数据年代是个很好的前车之鉴。咱们手里的数据能够是很不可靠的，数据能够带有主观偏见，能够被过错的剖析和使用。更糟糕的是，数据能够没出现它本该出现的。& & & 咱们比想象地更简单被弊大于利的「数据执政」所统治。这种惊骇来自于，咱们被无意识地被绑架在数据剖析上，就算咱们有理由相信有些剖析根本即是错的。想知道低收入家庭孩子的教育状况？用标准化测验来衡量教师的表现，然后处罚教师和学校就行了。想预防恐怖主义袭击？简单，搞一张监督名单和禁止入境名单来管住领空就行了。想减肥，没问题，下载一个App算一下消耗的卡路里，连健身房都不用去。& & & 就算在大数据执政里，侯海洋基层风云 /book/1283.html 一些行家里手也常掉入陷阱。Google的一切都是基于数据。基于数据的战略使他们走向今天的成功。但也时不时地给Google下套。两位创始人，Larry Page和Sergey Brin，长期坚持对应聘者供给高考成果和毕业均匀成果。他们以为，高考成果代表了一个人的发展潜力，而毕业成果代表他们所取得的成就。就算40多岁的老江湖也被需求供给相关成果，这让他们彻底懵了。Google坚持这样做，直到内部调查显现，学校成果和工作业绩之间没有任何必然的关系为止。& & & Google大概多长个心眼。数据没有留给个人在一生中做出改动的空间。数据把数据的增长当做智慧的拓展。但数据根本无法体现人性的杂乱，衡量一个人的才能要比科学工程计算难得多。Google的两位创始人也是从采取强调独立性，而不是成果的蒙台梭利教育方法的学校出来的才子，用基于数据招聘的方法显得很奇怪，由于照这样的标准，从比尔·盖茨到扎克伯格，就算是乔布斯也不能够被录用，由于他们拿不出像样的成果单。& & & Google嗑数据已经走火入魔。前Google高管Marissa Mayer来到Yahoo后，竟然需求员工测验41种不相同的蓝色，以决定哪种蓝色是人们最常用的，并用在自个的网站的工具栏上。2009年，Google的顶级设计师 Douglas Bowman 愤然辞职，由于他没法给所有工作定下明确的标准。Douglas对Google的工程师文明忍无可忍& & & 他说：「我最近的争执，是关于一个边框大概是3，4，还是5个像素宽，然后非要我证明。在这样的环境里，我真的没法干了。」他写了篇博客宣布了他的辞职决定，「当一家公司被工程师执掌的时分，浓郁的工程师文明决定了问题的处理方法，即是把所有问题都拆分红一个个琐碎的简单逻辑。所有工作都需要有数据支持，最后搞残了公司。」这即是数据执政。这不得不让咱们想起美国在越战的困境，「敌军阵亡计算」的片面性，和不是基于更严肃全部的评估，对越战的失利负有部分责任。1967年，当国内的反战浪潮高起，麦克马拉承认道：「现实即是，关于人的杂乱境况，是无法用图表，小数点和负债表所能完全表现出来的。但，本相是能够通过缜密剖析取得的。若是不去剖析能够剖析的对象，即是只满足于得到不完整的洞见。」若是正确的数据用在正确的当地，不相信数据即是有病了。& & & 麦克马拉后来在1970年代掌管世界银行，在1980年代，他成一个鸽派，不光声讨核武器，而且是环境保护的支持者。晚年又出书了一本回忆录，在回忆中，他深刻检讨了自个在任国防部长期间的战役思维和决议方案，他说：「咱们错了，大错特错。」他去世于2009年，享年93岁。但他对包含数据质疑，特别是「敌军阵亡计算」上，他坚持己见。他承认，一些数据计算能够出错，但他以为，若是事物能够被计算，那就大概被计算上来，阵亡数字只是其中之一。& & & 大数据能够成为改善药物出产，学习方法，个人行为的根底。但它具有的意料之外的力量，会让咱们犯和麦克马拉相同的过错。使咱们变成数据的奴隶，痴迷于数据的推论，而忽视了数据的误导性。
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大数据时代营销的机遇与挑战研究
大数据时代的到来，不仅给我们的生活带来许多便捷，而且能够创造一定的商业价值，所以当今社也开始加大对大数据的研究。比如现在的金融行业、政府、教育等多个方面的行业也开始利用大数据来提高工作效率。企业也开始投身于对大数据的技术研究与挖掘，因为大数据能够给商业行业创造一定的价值。所以本文就从大数据的发展和应用来剖析大数据到底是如何对我们营销造成影响的，同时分析大数据营销当前所面临的一些挑战。
关键词：大数据； 大数据营销 ；云计算 ；广告；
绪论………………………………………………3
1.1研究意义……………………………………………3
1.2国内外研究情况……………………………………3
1.3研究目的……………………………………………5
大数据的定义及兴起………………………………………………5
2.1大数据的定义…………………………………………………6
2.2大数据的兴起………………………………………6
大数据营销的特点与价值……………………………………………7
3.1大数据营销的特点…………………………………………………7
3.2大数据营销的价值…………………………………………………8
企业中的成功应用……………………………………9
企业的应用案例……………………………………9
对企业的挑战以及规避风险…………………………10
明确信息收集………………………………………10
经验与数据结合……………………………………11
分析与优化的结合…………………………………11
能力与敬畏的结合…………………………………11
1.1 研究意义
“2012世界末日”，玛雅人的末日预言未能实现，但我们从此进入了一个新的时代，信息爆炸——大数据时代。
伴随着各种随身设备，物联网和云计算云储存等技术的发展，人和事物的轨迹都可以被记录。在移动互联网的核心网络节点是人，不再是网页。这使得网民的网络痕迹能够被追踪，分析等。而这个数据是海量的以及可变化的，企业或第三方服构借助这些数据为企业的营销提供咨询、策略、技术等营销服务的行为，这些都被称为大数据营销。
移动设备的普及，以及微博微信等社会化媒体的兴起，诸如Google和亚马逊对数据营销体系的成熟，使得大数据受到越来越多的关注并且逐渐成为多数企业的必选题。
在大数据时代，任何营销投放带来的点击率、转化率和销售，网络舆情，都将以数据呈现。大数据将放大我们的能力，了解看起来难以理解和随机的事物。对其前途的了解提供了获取崭新知识和能力的机会，对营销有重大的意义，或许将改变您的企业运作的方式。
1.2 国内外研究情况
1.最早提出“大数据时代”已经到来的机构是全球知名咨询公司麦肯锡。麦肯锡在研究报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素。而人们对于海量数据的应用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。
著名数据科学家维克多&迈尔-舍恩伯格是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一。
维克多在《大数据时代》一书中，从思维，商业以及管理三个方面，全面的分析了大数据时代将会带来的变革，提出了“不是随即样本，而是全体数据”，“不是精确性，而是混杂性”，“不是因果关系，而是相关关系”；这样三个关于大数据的鲜明观点。数据正成为巨大的经济资产，成为新世纪的矿产与石油，将带来全新的创业方向，商业模式和投资机会。
2.国内研究大数据比较有代表性的当属涂子沛，其著有《大数据》一书，对国内研究大数据的意义有颇深影响。
《大数据》是一本视角独特的书，它以数据为轴线，描绘了美国过去的开放创新历程，作者以别开生面的经典案例—奥巴马建议“前所未有的开放政府”的雄心，全民医改法案波澜，同一身份证的百年纠结，街头警察的创新传奇，美国矿难的悲情历史，以及商务智能的前世今生，数据开放运动的全球兴起等等，为我们一一细解数据创新给公民，政府，社会带来的种种挑战和变革。
美国是全书的主体，但又处处反观中国当下的现实，作者在书中引用了胡适对“差不多”先生的批评，也提到黄仁宇对“数目字管理”的求索。中国数据意识的浅薄，由来已久，它甚至认为这是“国民性”的一部分。漠视精确，缺乏用数据来说话的素养，在国家的管理上，也缺乏以数据为基础的精确管理，有时甚至回避数据。作者从太平洋对面看到中美两国的差距，深知中国缺少什么，需要什么，虽然作者在书中并未对商业做太多的案例研究，但是从大数据对美国政府及社会带来的挑战和变革，由此可以想像我们的商业及营销将会在大数据时代所面临的机会和挑战，这会是一个颠覆性的时代。
1.3 研究目的
当今社会全面进入信息社会时代，全球网络迅速扩张。各类数据，信息大发展的背景下，如何应对来自网络的庞大数据，深入挖掘大数据中的营销价值，发展大数据背景下的营销新思维，创新营销方法、理念成为大讨论的重要议题。
数据对应得越来越重要，但数据本身也会带来不少问题和隐患。如何才能保证用户个人信息的安全，一旦用户发现自己的个人隐私被暴露了，想必也不会再信任企业或网站了。营销的同时必定会伤害到一部分用户，所以说营销要适度，不能一味的发布垃圾广告信息，要根据数据全面分析，整理营销方法、策略，做到精准营销。
本文旨在研究大数据时代下，企业的营销应如何计划，实施。企业中的成功应用及其大数据营销的价值和企业在大数据营销中所面临的机遇与如何应对未来的挑战。
2 大数据的定义及兴起
2.1 大数据的定义
1.大数据，或称巨量资料，指的是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、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.大数据营销是指通过互联网采集大量的行为数据，首先帮助广告主找出目标受众，以此对广告投放的内容、时间、形式等进行预判与调配，并最终完成广告投放达到营销过程。
2.2 大数据的兴起
大数据时代的来临，首先由数据丰富度决定的，社交网络的兴起，大量的UGC（互联网术语，全称为User Generated
Content，即用户生成内容
意思）内容、音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据出现了。另外，微软亚太研发主席张亚勤也说过，大数据兴起的第一个原因是“3个V”，分别是数据容量（Volume），速度（Velocity）和种类（Variety）。从监测的数据来看，数据量越来越多，每年都会翻番，数据一直在飞速增长；针对即时数据的处理也变得越来越快；通过各种终端，比如手机，ＰC，服务器等产生的数据越来越多，这些数据又分为结构性和非结构性数据。
第二个原因，科技的进步导致了存储成本的下降，这使得设备的造价出现大幅下降。30年前，人们要存储数据需要16亿美金，但存储相同的数据在今天却需要不足100美金。
此外，新技术和新算法的出现是大数据兴起的另一个原因，比如新的数据挖掘方法。基于云计算技术构建的大数据平台，能够给一些比较分散的数据进行系统的存储合处理，同时以快捷、稳定、灵活、可靠、透明的形式提供给上层平台，也会提供一些海量多的格式。多模式数据的跨系统、跨平台、跨应用的统一管理手段，同时也会快速、有效的来响应这些机制体系变化多端功能目标，系统环境和应用配置。
大数据和云计算有着密不可分的关系。大数据的核心之一便是云计算，没有云计算的支撑，大数据也会有多方面难以实现。云计算作为大数据的载体，硬盘对于云计算，大数据的重要性同样不可忽视。一旦数据增多，需要的存储空间也会增大，数据越大，硬盘越能彰显其中的重要性。对于数据的管理与使用也变的越来越重要。
3 大数据营销的特点与价值
3.1 大数据营销的特点
1.多平台化的数据采集：大数据的数据来源通常是多样化的。多平台化的数据采集能使对网民的行为的刻画更加全面而准确，多平台采集可包含互联网、移动互联网、广电网、智能电视未来还有户外智能屏等数据。
2.强调时效性：在网络时代，网民的消费行为和购物方式极易在短时间内发生变化。在网民需求点最高时及时进行营销非常重要。全球领先的大数据营销企业AdTime对此提出了时间营销策略，它可通过技术手段充分了解网民的需求，并及时响应每一个网民当前的需求，让他在决定购买的“黄金时间”内及时接收到商品广告。
3.个性化营销：在网络时代，广告主的营销理念已从“媒体导向”向“受众导向”转变。以往的营销活动须以媒体为导向，选择知名度高浏览量大的媒体进行投放。如今，广告主可以通过大数据知晓目标受众身处何方，关注着什么位置的屏幕。可以做到当不同用户关注同一媒体的相同界面时，广告内容有所不同，实现了对网民的个性化营销。
4.性价比高：和传统广告“一半的广告费被浪费掉”相比，大数据营销在最大程度上，让广告主的投放做到有的放矢，并可以根据实时性的效果反馈，及时对投放策略进行调整。
5.关联性：由于大数据在采集过程中可快速得知目标受众所关注的内容，以及可知晓网民身在何方，这些有价值的信息可让广告的投放过程产生前所未有的关联性。即网民所看到的上一条广告可与下一条广告进行深度互动。
3.2 大数据营销的价值
1.用户行为与特征分析。显然，只要积累足够的用户数据，就能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到“比用户更了解用户自己”。有了这一点，才是许多大数据营销的前提与出发点。
2.精准营销信息推送支撑。过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥，究其原因，主要因其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。相对而言，现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精确性，而其背后靠的就是大数据支撑。
3.引导产品及营销活动投用户所好。如果能在产品生产之前了解潜在用户达到主要特征，以及他们对产品达到期待，那么你的产品生产即可投其所好。例如，Netflix在投拍《纸牌屋》之前，即通过大数据分析知道了潜在观众最喜欢的导演与演员，结果果然捕获了观众的心。
4.竞争对手监测与品牌传播。竞争对手在什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知品牌传播的有效性亦可通过大数据分析找准方向。例如，可以进行传播趋势分析，内容特征分析，互动用户分析等。
5.大数据用于改善用户体验。要改善用户体验，关键在于真正了解用户及他们所使用的你的产品状况，做最适合的提醒。早在2000年美国的ups快递公司就是利用遍布全车的传感器收集车辆运行信息，利用这种基于大数据的预测性分析系统来检测全美6000辆车的实时车况，以便及时的进行防御性修理。
6.发现新市场与新趋势。基于大数据冲动分析与预测对于企业家提供洞察新市场与把握经济走向都是极大的支持。例如，阿里巴巴从大量交易数据中更早的发现了国际金融危机的到来。
4 企业中的成功应用
4.1 企业的应用案例
1.在运用大数据进行营销上，亚马逊一直处在领先位置。最近，亚马逊官方宣布它们正在测试和研究“未下单，先发货”功能&根据购物者的购物数据预测你将要购买的物品，实现未下单提前发货的功能。
2.网上票务销售公司StubHub同样也在利用大数据针对潜在客户进行定向营销。在特定的消费者群体中，这种策略尤为奏效&如球迷，他们对于某支球队的热爱甚至会延续终身，这也使得他们成了营销机构的猎物。
3.2013年，eBay修改了用户登录界面，以更大限度地开发利用大数据。用户可以选择自己想要关注的项目，用户还可以录入自己的兴趣爱好，eBay据此推送用户可能感兴趣的消息。
4.Netflix为用户建立了复杂的“个性化类别，”记录用户所有的观影行为数据，并用多大上百种标签对用户进行分类。这样，Netflix就能分析出你所偏爱的影片类型，比如说，你喜欢看剧情纠结的外语片&并据此像你进行影片推荐。
5.在线下，一些超市正在试验NFC(近场通信技术)，在消费者从附近走过时可以根据其以往的购物行为有针对性地推荐商品。
上面这些营销手段之所能够施行，原因在于企业可以利用一系列结构性的数据&如你的年龄，性别，位置，和购物行为。
5 对企业的挑战及规避风险
5.1 明确信息收集
大数据并不是盲目的收集数据信息，数据收集的再多，如果并不是自己所需要的，那也就成了数据废气。必须要明确业务所需，再对自已有价值的数据进行收集整合，才能合理收集运用大数据。
5.2 经验与数据的结合
有了数据还要做判断，到底对哪些目标用户做营销。数据是杂乱无章的，你需要通过合理的的方式，把这种杂乱无章整理成我们能实际能应用的。通过我们以往的经验，再与数据结合，从而分析确定目标客户。
5.3 分析与优化的结合
分析的目的是优化，不光要看到数据，还要做决策上的改变和调整。这个过程会遇到一个瓶颈，就是人才的需求。分析人才和优化人才的知识结构不完全一样，分析主要是计算机科学，统计等等，优化则是运筹学，运营科学方面的知识，这两方面的知识并不完全重合。在企业内部，更多的是需要分析人才，会玩数据，会做统计，但也要注意优化方面的人才
5.4 能力与敬畏的结合
大数据往往被大家认为无所不能，忽略其极限。如今硬件越来越便宜，计算机的能力越来越好，但整个IT行业已经消耗掉全球10%的能源，而且速度还在不断提升中。大数据从本质上来说是把无序混沌的东西变得更加清晰有序化，需要不断的加入能量。大数据百倍千倍的增加，其背后必然有能量的输入，而最后大数据的投入产出成本可能就是能源的成本，能源的有限性就会成为最后限制。所以数据不可能无限大，对历史数据的保留年限，数据到底细到什么程度，这是需要思考的。
对于企业利用大数据进行营销，无论你是否看好，这些技术仍会继续进化，应用范围也将进一步扩大。随着公众对于隐私泄露担忧的加剧，政府也必将出台相应的管理法案，对企业的数据挖据和分享行为进行规范。在我看来，规范是必然的。但营销机构则会适应规则的变化，而且它们一直都有着很强的适应能力和生命力。但实际情况是，真正启动大数据营销，你面临的不仅仅是技术和工具问题，更重要的是要转变经营思维和组织架构，来真正地挖掘这座数据金矿。
【1】【英】维克多&迈尔-舍恩伯格，【英】肯尼思&库克耶 著
盛杨燕，周涛 译 大数据时代【M】浙江人民出版社.2013
【2】涂子沛，大数据【M】广西师大出版社.2013
【3】百度百科，大数据营销【OL】www./view/.htm
【4】百度百科，大数据【OL】www./subview/47476.htm
【5】王明宇 曾梦琴 互联网时代大数据的机遇与挑战探究【D】2013
【6】陈宇新，大数据营销的趋势和挑战【ED/OL】www./a/857.htm
【7】赵勇的博客，拥抱大数据营销时代【ED/OL】/news/6394.shtml
【8】中国CMO俱乐部，大数据营销的实现与挑战【OL】.cn/eyan/188865.html
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