但是，也有人的生活因为大数据应用而变得艰难。不久前，一名偷车贼在美国加州桑塔克鲁兹市一个地下停车场准备下手时，完全没想到几米外一辆普通汽车里有一名警察正在吃午餐。还没来得及完成犯罪，他就被捕了。
但这位警察之所以在正确时间出现在正确地点，并非偶然。那一天，他是在一个电脑程序的推荐下，专门到停车场来吃饭的。
过去两年来，桑塔克鲁兹市约有100名警察每天换班时不仅接受长官的指挥，还接受一种算法的安排。该程序每天搜集警察身上设备传送来的大量数据，计算特定时段和街区的犯罪可能性，将15个最危险街区列成一个矩阵。它所预测的犯罪事件中，有三分之二最终真的发生了。“有10%我就很高兴了。”桑塔克鲁兹警察局副局长斯蒂夫·克拉克说。
计算机科学家乔治·莫赫勒和专门研究犯罪的人类学家杰弗瑞·布兰汀汉姆基于震后场景预测模型设计了这个程序。2011年初，克拉克偶然听说了两位学者的创意，3人一起设立了一个实验性项目。他们将过去8年的犯罪数据输入程序，还有其他可能的相关数据，如天气和交通资料。此外，程序还将每两个犯罪关联起来。
“最初很多人表示怀疑，包括我。”克拉克说。“但是数据自己会说话，它的确有用。”克拉克说，犯罪预测系统投入使用一年后，入室行窃减少了11%，偷车减少了8%，抓捕率大幅上升了56%。
现在，整个市的警察队伍都使用高科技设备，他们带着智能手机和平板电脑，可在巡逻时访问基于网络的预测系统。上司鼓励他们只要有可能就在“标记区域”待着，克拉克可以讲述很多手下在预定区域把罪犯逮个正着的故事。
两位数据专家后来成立了一家公司，在全世界推销这一产品PredictivePolicing。光是在美国，已有十几个警察局使用这一软件，如洛杉矶、波士顿和芝加哥。克拉克最近正在英格兰帮助肯特郡使用这个程序。
军队和情报机构学会利用数据分析的力量。比如，大数据在寻找拉丹的过程中扮演了重要角色，帮助锁定他在巴基斯坦的具体藏身处。加州软件公司Splunk在军情机构中很受欢迎，不久前科技记者们将Splunk评为世界五大创新公司之一(G oogle只排第11位)。有90多个国家的政府、机构和企业使用Splunk的产品，它在美国的客户包括五角大楼、国土安全部。这家仅成立9年的公司用软件分析各种机器提供的数据，包括手机基站、网络服务器和飞机。“一架空客A 380一次飞行产生的数据相当于中等规模的计算机中心。”Splunk产品副总裁吉多·施罗德说。利用这些数据，可以帮助航空公司将燃料消耗减至最低，优化保养间隔。“安全是大数据应用中最大增长点之一。”施罗德说。除了犯罪和恐怖主义，Splunk还关注越来越多的网络攻击。“我们正为更大规模的网络战争做好准备。”
当然，数据战争不仅仅发生在军情领域。德国新兴金融机构Kreditech位于汉堡W interhude社区一栋砖房里，看上去一点都不像银行，倒像是新兴科技企业办公室和合租公寓的混合体，两位负责人塞巴斯蒂安·迪耶默和亚历山大·格鲁伯·穆勒也不像银行家。这两位自信的创业者认为银行家的商业模式已经过时，他们的做法是通过网络借钱：短期小额贷款，最高500欧元，平均每位客户贷款额为109欧元。他们并不要求客户提供信用证明，而是利用数据分析手段，自行评估对方欠账的可能性。“理想情况下，审核通过后，客户账户15分钟内就能收到借款。”迪耶默说。作为回报，Kreditech希望用户提供尽可能多的信息，信息越多，预测越精确，客户的信用额度越高。除了可以公开访问的eBay个人主页，Kreditech还要求访问客户的Facebook主页，这样可以确认用户提供的照片和住址是否与其他社交网站上的一致，好友是不是同一群人，借此判断Kreditech是否在与一个真人打交道。除此之外，连用户的借贷申请发自昂贵的iPad还是便宜的A ldi电脑都在评估范围内。申请者本人的行为也有影响，比如他们花了多少时间填问卷，K reditech还会记录对方办输入时出错、使用取消键的频率。
利用这种方式，Kreditech可以处理大量信息。该公司成立于2012年3月，扩张迅速，已在波兰、西班牙和捷克上线，不久准备在俄罗斯开张。
Kreditech创立者不仅希望靠小额贷款和利息收入获利，他们的真正目标是为其他公司———如在线零售商———建立国际性的、自我更新的信用数据库，因为现行的数据库参数更少，只反映了一个人过去的信用，就连这种数据库在许多国家也不存在。“全球人口中几乎四分之三仍然没有可靠的信用记录。”格鲁伯-穆勒说。
除了Kreditech，德国的Zestfinance和英国的Wonga也正追寻着类似的目标，在这个尚不稳定的市场里引发了法律和道德问题。Wonga试图把学生从政府学生贷款那里吸引到自己的贷款项目(利率更高)里来，受到了媒体的讨伐。
Kreditech创立者说，在用户隐私问题上，他们做得无可指责。“SCHUFA(德国信用机构)会储存数据，而我们只是使用特定申请者的数据。”此外，任何被拒申请者的数据90天后都会被删除，公司只会保留必要数据，以便识别之前曾经被拒的申请者。
尽管有种种限制，投资者还是认为这种信用评价方式很有吸引力：去年12月K reditech收到400万美元投资，今年4月一个德国基金又投入了差不多400万美元，W onga则已筹到1.41亿美元投资。
Kreditech的商业模式显示了很多大数据应用可能引起的敏感问题。当然，用户是“自愿”一步步放弃他们的数据，就像我们自愿将私人照片贴到F acebook，将我们的政治观点发表到T w itter上一样。每个人都是这巨大的新数据库的提供者———哪怕是在虚拟世界，我们也要使用会员卡来换取里程数和免费租车机会。
可能很多人对此并无反感，因为我们对自己的数据到底怎样被人利用，仍然模糊不清。我们的数据被卖给了谁，卖得有多频繁？这些购买者会遵守规则，保守秘密吗？如果Kreditech被大公司收购，或者破产，事情将会变得怎样？
当SCHUFA的信用评估者想要与HPI合伙建立一个实验性项目时，揭示出了公众对此类事务的反应是多么敏感。和Kreditech一样，这个项目想要分析Facebook、Twitter和其他社交网站上的数据，但刚一宣布，就引起了抗议，只好立即放弃。
当很多驾驶员意识到导航设备不仅能帮他们找到最佳路线，还可以用来对他们进行分析时，就更加愤怒。荷兰导航设备制造公司TomTom把用户数据卖给了荷兰政府，后者又转交给警方，警方则利用这些信息在最能带来收入的地方———也就是TomTom用户最喜欢超速的地方———设置了限速陷阱。TomTom的首席执行官公开道歉，说公司以为政府要这些数据是为了改善交通安全，减少交通拥堵，没有想到会是这样。
类似的矛盾其实早已潜藏在技术中。大数据在个性化应用中特别有价值，个人化信息给企业提供了无数诱人的可能性，如果有人在Facebook上说喜欢某条牛仔裤，那么下次他(她)访问这个牛仔裤品牌的网站时，商家就可以向他(她)发放优惠券，诱使他(她)消费。对于零售商和一些消费者来说，这可能挺吸引人的，但对数据隐私鼓吹者来说，“大数据”不过是“老大哥”的另外一个版本。
从企业的立场看，消费者那有点分裂的态度乃是问题之所在。一方面，人们在网上特别乐于公开自己的情况；另一方面，对于那些想要分析和搜集这些信息的行为，又不惮以最大的恶意去推测。纽约广告公司Ogilvy One进行的一项研究表明，75%的答卷者不希望企业储存他们的个人信息，几乎90%的用户反对企业跟踪他们的网络浏览记录。正因为此，欧盟数据保护纲领才引起了巨大争议。如果这个纲领获得通过，很多企业的大数据梦想将化为泡影，所以Amazon、Google和Facebook等公司纷纷派人游说布鲁塞尔。
但对一个现代化的社会而言，更为迫切的问题是它是否愿意接受数据经济中可能发生的一切。算法可以预测孩子在学校中的表现、预测他们对一项特定工作的适应程度、预测一个人是否可能成为罪犯或者患上癌症———我们愿意住在这样一个世界中吗？电视连续剧或者唱片等文化产品可根据我们的口味量身定做，那样真的好吗？在一个计算精确的世界里，创意、直觉和惊喜将何处容身？
互联网哲学家耶夫根尼·莫洛佐夫警告说，将会出现“算法的独裁”，对于现在许多大数据应用背后的理念，他持批评态度。他说，随着算法公式越来越多地应用于金融和预防犯罪，应由独立、有资质的人员来掌握和分析它们，以免造成权力的滥用。
一位数据巨头曾在不经意间揭示出真相。Google执行主席埃里克·施密特说，2010年，公司尝试根据搜索结果来预测股票价格，但后来意识到这样做是非法的，就放弃了。
但他没有说这是不可能的。
