今年初爆發的新冠肺炎疫情，使得綠色“健康碼”在各地被使用。健康碼是以每個人員的空間維度、時間維度和人際關系維度等真實數據為依據，來判定人員是否在一定時期內直接或間接的接觸過一些感染者，來判定目標人員是否需要隔離，從而達到早預防早治理的目的。
可以看出，這種健康碼在數據的整合采集上，充分地利用了用戶的各類數據，包括人際關系、GPS定位數據、消費記錄、運營商電話卡記錄等等。這種采集各種數據來分析人員的應用，實則就是大數據技術的一種典型應用案例。網絡服務提供者利用收集到的用戶數據，預測用戶的健康情況，使疫情防控更加高效、精準。這種大數據技術應用也是一種良性的應用，這種良性應用可以總結為大數據的預測性。
大數據通過分析處理不斷收集到的各種相關數據，然后通過這些數據來對后續的特定行為進行預測分析，來發現合理的相關性。預測相關性是大數據最典型直觀的價值體現，有時預測也被看作人工智能的范疇。在未來，利用大數據預測，將給人們帶來更多的便利。利用數據預測可能的疾病，以便提早做出預防；利用數據預測學習的缺陷，以便精準教育及練習等等應用。
大數據時代，我們不必非得知道現象背后的因果，只需要發現相關性，應用到后續的活動中，就可以創造巨大的經濟或社會價值。
然而，凡事必有兩面性，大數據技術縱然能夠帶來這種良性的用戶體驗，那么通過這種信息收集技術，也能夠帶來一些對用戶不好的影響，一個最主要的負面影響就是用戶的隱私泄露了。
特別是這些網絡服務的供應商，電商平臺、搜索引擎、社交軟件這些網絡服務商所掌握的用戶數據是十分龐大的，如果將這些用戶的個人隱私泄露出去，勢必會對用戶造成很大的不良影響。網絡服務提供商不合規利用數據對我們造成的影響尚可原諒，一旦數據被泄露或非法交易，將造成不可預知的后果。
從上面可以看出，大數據自誕生發展至今，在應用上已經愈發的成熟。如果要想大數據技術在以后得到更好的良性發展，一方面要培養用戶自己的防范意識，另一方面互聯網企業也要對各自用戶的數據信息進行負責處理，不的出現泄漏的情況。這樣大數據技術在未來才會向著良性發展
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