大數據殺熟是指同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多的現象。2018年3月，“大數據殺熟”這個詞進入大家視野，不過這一現象或已持續多年。有數據顯示，國外一些網站早就有之，而近日有媒體對2008名受訪者進行的一項調查顯示，51.3%的受訪者遇到過互聯網企業利用大數據“殺熟”的情況。

與其稱這種現象為“殺熟”，不若說是“殺對價格不敏感的人”：一罐可樂，在超市只賣2元，在五星級酒店能賣30元。這不能叫價格歧視，而是因為人們能住得起五星級酒店，那么就是要被“殺”，這個理論套用在“大數據殺熟”上卻并不恰當。一個關鍵問題是，一罐可樂的正常價格是透明的，所以在五星級酒店的溢價是公開的。但“大數據殺熟”卻處于隱蔽狀態，多數消費者是在不知情的情況下“被溢價”了。此外，將老顧客等同于“對價格不敏感的人”，也有偷換概念之嫌。

舉個例子，如果在你想買口紅的時候，碰巧你的網頁給你推了很多賣口紅的廣告，那么你點這個廣告的可能性是不是很大，同時你點進去之后消費的可能性是不是也很大。大數據就是能造成這種“碰巧”的工具。它能通過你的瀏覽記錄綜合分析出你現在需要的東西并把相關鏈接推送給你。那么大數據在里面扮演的什么角色呢？

比如：大數據分析出你是一名公司領導，對企業稅收方面比較關注，那么就會大量給你推送關于川普承諾上任后為企業減少所得稅的消息；比如你是一名金融從業者，那么就會給你推送大量關于川普上任后將放松金融監管的消息……民眾或許不了解川普，但是很多人喜愛川普的政見，而這些讓民眾愛上川普的消息都是經過大數據分析后根據喜好推送給你的。做的好了，它能像京東自建庫那樣幫助物流做到“當日達”，來匯集普通民眾。

或者未來當我們鋼鐵行業也有大數據分析后，還可以做資源需求預測分析來指導鋼廠生產或者鋼貿商銷售策略制定。但是它同樣可以像之前爆出的“某些大型互聯網公司利用大數據殺熟”：同一種產品，同一個時間，老用戶看到的價格比新用戶價格貴；或者同一家外賣，家附近沒有商場的用戶比交通便利的客戶貴，用蘋果手機的用戶看到的商品價格比用安卓機的人貴（這個歧視太嚴重了）等等。

通俗地講，大數據就是全世界幾十億人使用計算機、平板電腦、手機和其它數字設備產生海量數據，這個量，已經到了人類無法處理只能通過機器處理的階段了。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。在大數據時代，數據已經成為一種商業資本，通過一定的邏輯處理，就可以創造新的經濟利益。

現如今，只要你聯入互聯網，那么你的隱私就不復存在。日常使用的大部分軟件，都或多或少通過你的點擊或搜索來收集你的隱私信息。在這期間，軟件會上傳你的數據信息，通過機器高速處理，挖掘出有用的信息，建立用戶畫像。