今年初爆发的新冠肺炎疫情，使得绿色“健康码”在各地被使用。健康码是以每个人员的空间维度、时间维度和人际关系维度等真实数据为依据，来判定人员是否在一定时期内直接或间接的接触过一些感染者，来判定目标人员是否需要隔离，从而达到早预防早治理的目的。
可以看出，这种健康码在数据的整合采集上，充分地利用了用户的各类数据，包括人际关系、GPS定位数据、消费记录、运营商电话卡记录等等。这种采集各种数据来分析人员的应用，实则就是大数据技术的一种典型应用案例。网络服务提供者利用收集到的用户数据，预测用户的健康情况，使疫情防控更加高效、精准。这种大数据技术应用也是一种良性的应用，这种良性应用可以总结为大数据的预测性。
大数据通过分析处理不断收集到的各种相关数据，然后通过这些数据来对后续的特定行为进行预测分析，来发现合理的相关性。预测相关性是大数据最典型直观的价值体现，有时预测也被看作人工智能的范畴。在未来，利用大数据预测，将给人们带来更多的便利。利用数据预测可能的疾病，以便提早做出预防；利用数据预测学习的缺陷，以便精准教育及练习等等应用。
大数据时代，我们不必非得知道现象背后的因果，只需要发现相关性，应用到后续的活动中，就可以创造巨大的经济或社会价值。
然而，凡事必有两面性，大数据技术纵然能够带来这种良性的用户体验，那么通过这种信息收集技术，也能够带来一些对用户不好的影响，一个最主要的负面影响就是用户的隐私泄露了。
特别是这些网络服务的供应商，电商平台、搜索引擎、社交软件这些网络服务商所掌握的用户数据是十分庞大的，如果将这些用户的个人隐私泄露出去，势必会对用户造成很大的不良影响。网络服务提供商不合规利用数据对我们造成的影响尚可原谅，一旦数据被泄露或非法交易，将造成不可预知的后果。
从上面可以看出，大数据自诞生发展至今，在应用上已经愈发的成熟。如果要想大数据技术在以后得到更好的良性发展，一方面要培养用户自己的防范意识，另一方面互联网企业也要对各自用户的数据信息进行负责处理，不的出现泄漏的情况。这样大数据技术在未来才会向着良性发展
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