或亚马逊他们看什么电影、看什么电影、看多长时间，以换取更可靠的建议，让他们下次坐在带浴缸的沙发上看什么电影爆米花。 我们非常乐意让超市完全了解我们的购物习惯，以换取通过忠诚度计划对我们每周的杂货账单进行小额折扣。 这些信息都与我们的真实身份相关联，通过我们的信用卡或我们交出的任何详细信息来访问该服务。它被传递（匿名或不匿名）给他们合作的其他公司。当然，政府总是可以使用它——他们有很多方法，包括秘密（间谍）和公开（通过法院或执法部门）来获取它，如果他们想要的话。 我们在网上所做的任何事情——随着闭路电视、电话交谈录音和“物联网”的普及，我们在网上所做的一切，也越来越多地在线下进行——都可以接受审查。这就是为什么我们可以说，无论好坏，隐私已死。 话虽如此，我也相信在某个时候消费者和立法者会反对，这意味着数据的使用必须更加透明并基于同意。 分析不再是任何操作的选择 如果您不使用分析来提高效率、减少浪费和做出更好的业务决策，那么您就有被甩在后面的危险。
正如我在上面提到的
它正在被用于每个行业和公共服务部门，所以如果你错过了由丰富的数据和技术提供的机会，你的竞争对手几乎肯定会错过。 无论您是想“全力以赴”并将分析策略整合到您的整个运营中——简化招聘、生产、分销、营销和销售，还是从小处着手探索提高您在一个领域的分析能力将如何影响更大的图景，数据分析对于任何组织来说都是非常有价值的改进驱动力，不容忽视。正在努力寻找一种可靠的疫苗来对抗这种疾病，许多勇 数据库 敢的志愿者正在提供急需的护理。但是这种流行病引出了另一个问题；如果有其他事情发生，我们该怎么办？这种情况提醒我们，我们仍然很脆弱，没有做好应对许多致命疾病的准备。总会有一种新病毒出现，我们不会像埃博拉病毒一样，总是有治疗方法来对抗它。通过使用我们可用的数据，我们可以做出更好的预测并预测爆发。我们可以将物资和护理送到需要的地方，并集中精力在这些病毒有机会传播之前将其遏制。
由在后台运行的应
用程序或其他服务创建。 DaaS 提供已经从这些大数据源中挖掘出来的高度专业化的数据资产——HTFD 。 一些例子包括： 利基公司列表，超出高级 SIC 和 NAIC 代码描述。 90 个国家/地区的 150 万买家和供应商的信息（联系人、主要客户、产品、发货）。帮助卖家识别/评估买家，帮助 AGB目录 买家识别/评估供应商。 收集的住宅和商业建筑许可数据 美国有 8800 万个住宅和商业建筑许可、1.55 亿条检查记录和 700 万个承包商 按类别在特定业务上花费数据。 具有独特属性的美国制造业数据，例如认证（ANSI、ISO）、业务类型（出口商、分销商）以及产品和服务（粘合剂技术、化合物）。 全面的医疗保健数据（医生、牙医、其他开处方者、他们的做法、诊所、医院等） 直接测量的数字足迹数据包括浏览的网页（网络流量的少数）所有电子邮件和机器对机器（物联网）数字。
