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上文我们提到了大数据中的隐私安全问题，这篇文章会对其做一个具体说明。除了隐私安全，我们还将讨论另外一个问题——为什么要称其为大数据？

很显然，在"大数据"的世界里，存在着明显且敏感的隐私问题，当然这里面也有巨大的安全利益。让我们来谈谈这个问题："如果我们可以监控所有员工的工作信息（比如：在办公时间登录的邮件、Facebook的活动状态）以及物理活动"。我们可以在这个过程中，确定出潜在的安全问题。而这类分析，我们已经研究良久，从分析中监测员工是否会在工作中做出危险的活动，或者根据分析做出最有效的人力资源分配。这样使有的人认为，他们自己在工作中收到了保护，很安全。

但是，在这个过程中，我们也了解到了一些与其无关的类容，个人隐私问题。你的宗教信仰、性别、你的住址、你喜欢的运动鞋品牌、你经常光顾的餐馆等等，都在别人的监视之中。似乎自己的一切，都有人知道，你又会有怎样的想法呢？

这样的问题如何平衡呢？再次回到上一章的比喻，如果我们把"大数据"，比喻成一个大停车场，那么我们应该在里面放有标识。当我们到达那里，我们任然需要找停车位，排队进入。进入之后，也许有人会需要去一趟盥洗室，那么这个时候，对你的监测就应该停止了。这样即可以兼顾工作，又不会暴露私人隐私。

下一个要讨论的问题是：我们到底为什么要称其为大数据？是什么让我们为其加上一个"大"字呢？为什么不称它为"数据""信息"？难道我们就不是在谈论这些不同的资源以及这些资源结合起来的额外价值吗？我们不是一直在试图找到模式来建立模型、区分危险、理解其意图情绪和发展网络吗？

现在有很多针对"大数据"的调查统计，这些调查统计可能是针对某个行业，也可能是针对整个"大数据"趋势。而做这些调查，我们都是想得到需要的数据特性——这不是说数据数量问题（不过这，当然也是其"大"的一部分），而是多样性，比如不同的视频、音频分类中，哪一个占主导地位。从一些调查来看，部分人认为数据的多样性比数据的数量、数据速度更加具有挑战性。而数据多样性，不需要数据有多大，或者说"大数据"只不过是一个为了吸引人的短语，让我们永远不能摆脱他。

因此，请设想，你进入了停车场，从盥洗室出来，现在你正走在"大数据世界"街道上，你在寻找一款CTT相机，然后，短信铃声响了，里面送来了一条信息：请注意，鉴于你的身体状况，你将被禁止乘坐大数据过山车，然而我们这里有你喜欢的绿茶就在你两百米开外的大数据咖啡馆。

写在最后的话：其实一直在思考，现在的许多行业都在拿"大数据"说事，感觉到底大数据意味着什么，让人有些混乱。直到最近的一些调查中才有所感悟，大数据中，主要被人们应用的是数据的种类，而不是数据的容量，实际上大数据中"大"也不是其主要因素所在。