요즘 우리 생활은 완전히 인터넷으로 연결되었고, 이런 빅데이터 시대에 돌입한 것도 바로 우리 삶이 갖고 있는 빅데이터의 존재 때문이라고 할 수 있다. 선택 과정에서 우리가 좋아하는 푸시 알림을 많이 받을 수 있고, 더 이상 하나하나 선택하거나 필터링할 필요가 없습니다. 물론 빅데이터가 있기 때문입니다. 예를 들어, 빅데이터 성숙도 문제도 있습니다. 빅데이터 친숙성 문제
실제로 많은 소프트웨어에 빅데이터 친숙성 문제가 존재합니다. 예를 들어 일부 음식 주문 소프트웨어에서는 사용자가 사용하는 휴대폰과 사용 횟수를 기반으로 빅데이터를 처리합니다. 솔직히 말해서, 사용자가 사용하는 휴대폰의 가치가 상대적으로 높고, 음식 주문 건수도 상대적으로 높으면 해당 식사 요금이 상대적으로 높을 것입니다. 회원은 비회원보다 훨씬 더 많은 돈을 쓸 수도 있습니다. 물론, 음식 주문 소프트웨어 외에도 택시 호출 소프트웨어도 빅데이터에 영향을 미칩니다. 마찬가지로 사용 횟수가 늘어날수록 사용하는 휴대폰의 가치가 높아지며 그에 따라 택시 호출 비용도 증가합니다. . 선전의 빅데이터 친숙화 정책
요즘 선전에서는 빅데이터 친숙화를 매우 중시하고 관련 정책을 발표했습니다. 사용자가 빅데이터 친숙성이 삭제된 것을 발견하면 조사 결과 회사에서 이를 수행하고 있는 것으로 입증되었습니다. 빅데이터 현상이 익숙해지면 회사에 5000만 위안의 벌금이 부과된다. 이 같은 벌금은 사실 매우 큰 금액이다. 다만, 벌금이 빅데이터 악용 해결의 최종 목표는 절대 아니라는 점을 아셔야 합니다. 오히려 가맹점에서는 기존 이용횟수와 회원가입 여부를 토대로 조정을 하여 빅데이터 악용의 근본원인을 해결해주기를 바랍니다. . 과연 해결될 수 있을까?
실제로 생활 속에서 많은 사람들이 빅데이터 킬링 문제에 직면했는데 선전이 도입한 이와 같은 관련 정책은 실제로 빅데이터 문제를 어느 정도 해결할 수 있다. 성숙도의 문제이지만 이를 해결하는 과정에서 빅데이터의 성숙도가 있는지, 빅데이터의 성숙도를 판단하는 기준 등 오랜 기간의 조사가 필요하기도 합니다. 그러나 어떤 일이 있어도 빅데이터 성숙도 문제를 해결하기 위해서는 확고한 첫발을 내딛어야 합니다. 향후 허점이 나타나면 이를 개선하고 보완할 수도 있습니다.
실제로 빅데이터 친숙도 문제로 인해 소프트웨어 사용 경험이 크게 줄어들었습니다. 예를 들어 회원이 된 후에는 비회원보다 비용이 더 높습니다. 사용하는 휴대폰의 가격이 높을수록 그에 따른 소비도 높아지게 마련이다. 가격과 기준이 통일되면 누구나 받아들일 수 있겠지만 이런 빅데이터의 정교함은 완전히 사용자를 부추 취급한다.