收集积累数据是过程，发掘数据价值才是目的，从数据沙砾中找寻到的“富矿”远比数据本身更具意义。唯有持续深挖数据价值，促进社会民生创新应用，才能令用户画像成为释放更多数据红利的“指南针”
日前，某作家在微博公开指责某在线旅游APP存在价格歧视的“杀熟”现象，随后相关平台回应称“不会利用大数据损害消费者利益”。双方各执一词背后，同物不同价的“大数据杀熟”现象引发热议。
预订酒店，发现在线价格高于线下定价；使用不同型号手机打车，发现同一路线价格显示有别；电商平台新用户手握优惠券，而老用户却遭“冷落”……调查显示，超过六成的受访者认为互联网企业利用大数据“杀熟”现象普遍，超过一半的受访者表示遭遇过互联网企业定价“杀熟”。
身处信息化时代，从网购商品到消费金额，从使用时长到浏览痕迹，用户在互联网空间的行为信息为平台所记录。海量信息又经由大数据分析，描述着使用习惯，反映着消费能力，刻画着个人喜好，形成用户画像并成为平台精准化推送和个性化推荐的重要参考。
对于企业和平台而言，挖掘分析用户数据，不仅能预测个体行为选择，也可以归纳群体活动规律。分析利用得当，能成为量身定制、个性服务的参考依据；而一旦被用于歧途，就可能引发“大数据杀熟”等乱象。在大数据收集、运用和分析日渐深化的趋势下，“大数据杀熟”现象背后，反映了平台数据资源与用户信息获取之间的不对称。相比于不断记录分析用户、试探洞悉习惯的商家平台，用户无处藏匿又知彼甚少。
技术本身无善恶之分，使用者却可能陷入利益泥沼。当手握海量用户数据的平台目光短视、只顾赚钱时，基于数据分析而来的“千人千面”精准用户画像，便沦为平台“异人异价”玩价格猫腻的工具。
数据使用的价值观，说到底是使用者的价值观。在正视数据资源的基础上，如何做好数据分析，已成为互联网企业步入大数据时代难以回避的重要命题。
做好数据分析，需要回归用户。分析某地一定时期内的用户搜索记录，搜索引擎可帮助预测当地流感暴发趋势；透过用户的购买和浏览记录，电商平台可以完善购买推荐，实现精准营销；基于用户操作，在线教育平台得以灵活调整授课进度，更好匹配授课对象实际需求……源自万千用户数字化生活的涓涓细流，最终需要回归和反哺用户，以真正提供千人千面的个性产品和定制服务。
做好数据分析，还需深挖价值。在浙江杭州，依托数据大脑的实时交通流量分析，交通信号灯灵活调整优化时间分配，将试点区域高峰期平均行车速度提升15%。去年初颁布的《大数据产业发展规划（2016—2020年）》提出，要实现大数据在创新创业、政府管理和民生服务等方面广泛深入应用。收集积累数据是过程，发掘数据价值才是目的，从数据沙砾中找寻到的“富矿”远比数据本身更具意义。唯有持续深挖数据价值，促进社会民生创新应用，才能令用户画像成为释放更多数据红利的“指南针”。
