唉，你的擔憂也是我的擔憂

就大資料應用，我的 感覺

第一梯隊：江浙滬

第二梯隊：廣東貴州

第三梯隊：北京天津

......

河南 河北 這些是倒數第一方陣

我們國家對於大資料應用非常廣泛，電商的發展離不開大資料的支援，眾所周知，我們的電商規模之大，快遞之發達，都是大資料的支援，未來實現不落地物流及興趣購物不是問題，人工智慧也是大資料一個重要發展方向，在未來資料上報等會做到無人化，無感化，相信未來資料來源方式越來越高科技，改變人類生活不是問題

經過近幾年的發展，大資料技術已經慢慢地滲透到各個行業。不同行業的大資料應用程序的速度，與行業的資訊化水平、行業與消費者的距離、行業的資料擁有程度有著密切的關係。總體看來，應用大資料技術的行業可以分為以下 4 大類。

1）第一大類是網際網路和營銷行業。

網際網路行業是離消費者距離最近的行業，同時擁有大量實時產生的資料。業務資料化是其企業運營的基本要素，因此，網際網路行業的大資料應用的程度是最高的。與網際網路行業相伴的營銷行業，是圍繞著網際網路使用者行為分析，以為消費者提供個性化營銷服務為主要目標的行業。

2）第二大類是資訊化水平比較高的行業。

如金融、電信等行業。它們比較早地進行資訊化建設，內部業務系統的資訊化相對比較完善，對內部資料有大量的歷史積累，並且有一些深層次的分析類應用，目前正處於將內外部資料結合起來共同為業務服務的階段。

3）第三類是政府及公用事業行業。

不同部門的資訊化程度和資料化程度差異較大，例如，交通行業目前已經有了不少大資料應用案例，但有些行業還處在資料採集和積累階段。政府將會是未來整個大資料產業快速發展的關鍵，透過政府及公用資料開放可以使政府資料線上化走得更快，從而激發大資料應用的大發展。

4）第四類是製造業、物流、醫療、農業等行業。

它們的大資料應用水平還處在初級階段，但未來消費者驅動的 C2B 模式會倒逼著這些行業的大資料應用程序逐步加快。

據統計，目前中國大資料 IT 應用投資規模最高的有五大行業，其中，網際網路行業佔比最高，佔大資料 IT 應用投資規模的 28.9%，其次是電信領域（19.9%），第三為金融領域（17.5%），政府和醫療分別為第四和第五。如圖 1 所示。

我們的大資料水平絕對是處於前列的，題主看到的是在資訊科技普及度不高的地方才這樣，而且多數是一些沒有接受新事物能力的人群。

下面剖析一個最近發生的大資料應用場景。

阿里推出的健康碼最先在杭州推廣應用，應該說這是一次大資料應用的典範。

阿里健康碼的原理阿里健康碼就是根據使用者如實登記自己的資訊來進行判斷，從而評估是否存在風險，系統給出不同顏色通行碼，不同顏色之間的通行碼在外部條件發生變化的時候是可以發生轉化的，比如，黃碼使用者是需要隔離7天的，在連續7天隔離後即達到醫學上的健康狀態，在這7天內每天打卡，打滿7天后，黃碼自動轉為綠碼，同理，紅碼是有重度疫區生活記錄的，那麼隔離14天期間堅持天天打碼，則可以轉為綠碼。

原理並不複雜，但使用者是否真的如實填寫了資訊，則不可知，那麼如果有使用者隱藏了真實資訊，填報假的資訊，生成綠碼，就給公眾造成了危險。怎麼處理這個問題呢？

阿里健康碼的大資料呼叫

阿里憑藉旗下眾多產品可以實現大資料的呼叫，阿里雲，淘寶，支付寶包括高德地圖等就是實現這個呼叫的基礎。

舉個例子，比如某使用者有在重災區生活的經歷，只要該使用者用過支付寶，就一定有支付交易記錄，交易地點就是實證；如果他用過淘寶購物，就有收貨地址以及支付記錄，兩者一致的可以確認生活地址；如果用過高德地圖導航的，那駕駛軌跡也是有記錄的，是否經過疫區一目瞭然，遠端辦公用過阿里雲的伺服器， 那麼登入地點的IP資訊可以協助判斷使用者登入地址。

從上面不難看出，只要你用過阿里的任意產品，就極有可能被追查到行蹤軌跡，而健康碼透過呼叫這些資訊，可真實判斷你的生活軌跡，可以讓一部分潛在危險人群原形畢露，幫忙防疫人員進行防控，這樣的大資料對比比防疫人員的調查更迅速，效率更高更準確。

如果使用者沒有使用阿里的產品是否就一定無法追查到呢？ 那也不是的，如果阿里跟銀聯，運營商的資料進行接入，難道你都不用錢了？ 不用手機了？

因此，阿里健康碼呼叫的大資料將你的日常生活中的衣食住行玩都可以包含在裡面，試問，這樣的大資料厲不厲害，可不可怕呢？成不成功呢？

因此，題主說的關鍵時刻沒用大資料是不對的， 在抗擊疫情中，就一個阿里健康碼和騰訊健康碼就讓你無所遁形，這就是大資料的功勞。將技術實力應用到現實中的經典範例，這也是中國大資料實力的明證！