近年来，我国互联网巨头阿里巴巴、腾讯、百度、今日头条、抖音等等互联网公司发展迅猛，通过大数据技术来精准推送资讯和广告，不仅能够为用户提供个性化的需求，而且也从中获利颇丰。
在我们使用APP的过程中，我们的信息被APP收集起来，把我们点点滴滴的行为记录下来，汇聚成一个360度的用户画像，尤其是阿里系和腾讯系，利用其自己和其合作伙伴的数据，可以共同描绘出更真实更精准的用户画像，这就是利用大数据建立千人千面的用户画像，然后精准推送资讯和广告，你感觉到你关注的事情或者与之相关的事情一直向你推送。
由于这些公司通过数据能够分析出来个人的消费惯性，进而就会有可能利用其相关的“数字霸权”，在定价、服务等方面针对信息不对称的用户做出不公平行为，但是在这个数字时代很难拿出明确的证据证明这些行为。不久前，爱奇艺视频和腾讯视频纷纷宣布对会员价格进行调整，也就是提高会员月卡价格，由于他们两大视频网站把握着绝大多数影视资源的版权，我们消费者也只能无奈的接受涨价。
现在的各大公司对于大数据技术已经运用到如此地步，未来大数据技术会发展到什么样子呢？
通过目前来看，其实通过大数据技术应该是可以预测一部分人类的行为，毕竟人类是社会性动物，有着很多共性的行为和思维方式，利用大数据做出的相关预测应该服务于人类的生产生活方面，例如出行、教育、医疗等等方面，同时也应该做到收集信息有度，保护隐私。同时人又是极其复杂的，有着丰富的情感，什么大数据都不能准确预测每个具体的人的行为，更不要说预测未来了，每个人都是独一无二的，人的DNA、家庭不能决定未来的命运，命运从来都掌握在我们自己手里，只有努力奋斗，才能去改变命运！
近年来我国开始对互联网行业加强监管，发布了《关于平台经济领域的反垄断指南》，预防和制止平台经济领域垄断行为，保护市场公平竞争，这给互联网行业中滥用“数字霸权”的企业敲响了警钟。
什么是大数据预测：
大数据的本质是解决问题，大数据的核心价值就在于预测，而企业经营的核心也是基于预测而做出正确判断。
大数据预测让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。大数据预测所得出的结果不仅仅得到处理现实业务简单、客观的结论，更能用于帮助企业经营决策，收集起来的资料还可以被规划，引导开发更大的消费力量。
大数据预测的基本特征：
1、实样而非抽样
在小数据时代，由于缺乏获取全体样本的手段，人们发明了“随机调研数据”的方法。理论上，抽取样本越随机，就越能代表整体样本。但问题是获取一个随机样本代价极高，而且很费时。人口调查就是典型一例，即使一个大国都做不到每年都发布一次人口调查，因为随机调研实在是太耗时耗力。但有了云计算和数据库以后，获取足够大的样本数据乃至全体数据，就变得非常容易。
2、效率而非精确
过去使用抽样的方法，就需要在具体运算上非常精确，因为所谓“差之毫厘便失之千里”。设想一下，在一个总样本为1亿人口中随机抽取1000人，如果在1000人上的运算出现错误的话，那么放大到1亿中偏差将会很大。但全样本时，有多少偏差就是多少偏差而不会被放大。
3、相关而非因果
大数据研究不同于传统的逻辑推理研究，需要对数量巨大的数据做统计性的搜索、比较、聚类、分类等分析归纳，因此继承了统计科学的一些特点。统计学关注数据的相关性或称关联性。所谓“相关性”是指两个或两个以上变量的取值之间存在某种规律性。“相关分析”的目的就是找出数据集里隐藏的相互关系网(关联网)。
大数据席卷全球的趋势下，我们可以非常明显地体验到，数据信息在遭受很多的高度重视，从国家到企业，每个方面都认同数据信息的使用价值，而在不同行业领域之中，云计算技术的运用，将产生新的未来发展途径。
首先要分辨数据信息的使用和大数据的运用是两种不一样纬度的定义。数据信息很有可能包含会计excel表、新品的设计方案宏伟蓝图、客户资料、商品目录和商业机密等，甚至有大家日常每走动的一步都是有手机app自动保存行程安排，互联网上的沟通交流根据QQ、手机微信超越了时光的界线，这种全部都是数据信息，但还并不是大数据。
大量化、多元化、快速化，使用价值相对密度低便是大数据的明显特点，换句话说，仅有拥有这种特征的数据信息，才算是大数据。
1、根据大数据的营销推广
在信息时代来临前，企业网络营销只有使用传统式的销售数据分析，包含客户关系管理智能管理系统中的客户资料、广告效应、展览会等一些线下推广活动的实际效果。数据信息的来源于仅限顾客某一方面的比较有限的信息内容，不可以给予充足的显示和线索。网络时代产生了新种类的数据信息，包含应用平台的数据信息、所在位置的数据信息、电子邮件数据信息、社交媒体数据信息等。
互联网时代的企业网络营销能够依靠云计算技术将新种类的信息与传统式数据信息开展融合，进而更全方位地知道顾客的信息内容，对消费者人群开展细分化，随后对每一个人群采用合乎实际要求的专业行動，也就是开展大数据营销。
2、根据大数据的智能推荐
伴随着网络时代的快速发展和信息时代的来临，大家慢慢从信息内容不足的时期踏入了信息过载的时期。为了更好地让消费者从海量数据中高效率地获得自身需要的信息内容，推荐算法应时而生。
推荐算法的首要目标便是联络客户和信息内容，它一方面协助客户发掘对自身有价值的信息内容，另一方面让数据可以呈现在对它喜欢的客户眼前，进而达到信息内容顾客和信息内容经营者的互利共赢。
3、大数据预测
大数据预测是互联网大数据最主要的运用，它将传统定义的预测分析扩展到现测。大数据预测的优点表现在，它把一个十分艰难的预测分析难题，转换为一个相对性简易的表述难题，而这也是传统式小数据压根无法企及的。
4、大数据在金融业的运用
金融业是非常典型的数据驱动领域，每日都是发生很多的数据信息，包括交易、报价、业绩报告、消费者研究报告各种指数等。因此，金融业有着充足的数据信息，数据信息层面较为普遍，网站安全性也很高，充分利用的信息就可以研发出许多应用领域。
5、大数据在零售行业的运用
依据已经有的销售数据，对销售市场做好分析，例如：是不是应当发布营销活动，商品的陈列设计、包装是不是需要提升，顾客选购动因等。根据分析数据来发掘新客户、提高客户粘性、减少用户流动率等目的。
大数据预测如何解决生活难题？介绍几个大数据预测的典型案例：
1、用户行为预测，实现企业精准营销
分析客户特征，客户行为数据，产品的相关数据，构建推荐预测模型，实现“千人千面”的个性化产品精准推荐，将用户的行为预测与相关产品结合起来，精准销售，提高用户购买率。
2、设备故障预测，降低设备故障带来的经济损失
设备故障分析及预测：对故障的种类、原因、影响等参数进行统计分析，并构建故障预测模型，为设备的购置、维修、升级等业务计划提供支持。
设备劣化倾向分析：包含预防性维修和预测性维修。对设备的关键技术参数、关键零件使用情况等参数进行统计分析，提出预防性维修或预测性维修建议。
备件出入库分析及预测：统计分析每种备件出入库数量，结合设备故障预测、生产需求等预测备件需求，为备件购置等其他业务提供数据支撑。
3、产品质量分析及预测，提高企业生产产品良率
通过对生产过程中的全量数据分析，特别是缺陷异常因子分析、设备故障分析、员工分析、生产过程控制分析等，判断产品质量走势，预测产品质量。并且能快速定位产品缺陷的根本原因，源头上解决质量问题。
4、灾难灾害预测
气象预测是最典型的灾难灾害预测。地震、洪涝、高温、暴雨这些自然灾害如果可以利用大数据的能力进行更加提前的预测和告知，便有助于减灾、防灾、救灾、赈灾。在大数据时代，人们可以借助廉价的传感器摄像头和无线通信网络，进行实时的数据监控收集，再利用大数据预测分析，做到更精准的自然灾害预测。
5、市场物价预测
CPI 用于表征已经发生的物价浮动情况，但统计局的数据并不权威。大数据则可能帮助人们了解未来物价的走向，提前预知通货膨胀或经济危机。最典型的案例莫过于马云通过阿里 B2B 大数据提前知晓亚洲金融危机。
除了上述大数据预测领域案例外，大数据还可进行能源消耗预测、天气预测、投资情况预测等，人类具备可量化、有说服力、可验证的洞察未来的能力，数据驱动决策，数据赋能经营发展。
