（三）資料公司

　　擁有大數據的公司分成兩類：蒐集資料公司及使用資料公司。

　　蒐集資料公司是資料的擁有者，但擁有資料並無價值，資料的價值展現在應用，其方式有三：重複使用資料、合併資料集（重新組合資料）及找到「買一送一」（資料的延伸應用）。政府部門是大宗資料的擁有者，但與私部門相比，各國政府正致力於開放資料（Open Data），對於資料的應用仍須加把勁。

　　使用資料公司也分成三種類型：資料擁有者、資料專家（技術）及大數據思維者。其中，谷歌及亞馬遜屬於三者兼具的使用資料公司，例如谷歌使用資料打造出最好的拼字檢查程式，讓我們在網路搜尋資訊更方便；亞馬遜利用顧客點擊書籍資料，打造出系統推薦引擎，讓顧客能在茫茫書海中，迅速找到自己中意的書籍。

　　除了上述兩類公司外，另有一類新型態的中介機構，利用不同類型的資料創新價值，例如Inrix公司，蒐集北美及歐洲約一億台各類型車輛，並結合使用該公司免費手機應用程式之個別司機資料，一開始先提供客戶預測路況資訊，後來，更進一步得到失業、零售業或休閒等訊息，提供基金公司投資參考。

　　總之，未來掌握最大價值的，不是擁有大數據思維者，而是資料的擁有者。

（四）黑暗面

　　大數據對於人類的影響，有正面的發展，但也有負面的影響。其黑暗面可以從三方面來說明。首先，大家比較重視的是對於隱私的威脅。大數據帶來的量變、質變，甚至更精準的預測分析，將導致隱私的保護愈來愈困難，個人隨身的科技產品，不僅清楚定位地點，網路世界也留下許多資料訊息[1]，連與個人生活息息相關的智能電表、收看電視、天然氣使用等智慧設備，都明確記錄家庭生活、健康狀況等資料，讓原本保護隱私權的三大策略：「個別通知用戶取得同意、選擇退出、匿名化」，已不再有效。例如2006年AOL公司公開一批經過匿名處理的搜尋資料，期望透過大眾的智慧分析出有趣的想法，但沒幾天，報紙即報導找出某編號的個人住址等資料。

　　其次，對罪刑法定主義的挑戰。大數據的量變、質變，進一步導致相關性預測，甚至針對個人未來行為的精確預測，這樣的發展，有可能形成根據大數據預測來斷定某人即將犯罪而受到處罰，或被事前嚴密監督，被迫放棄自由意志──誤將相關性預測與個人責任因果關係混為一談。

　　最後，是資料獨裁。因為過於迷戀資料，甚至形成濫用，讓資料變成壓迫或管控我們的工具。例如谷歌可以利用民眾網路搜尋資料，經過分析，即時同步掌握流感的相關性預測，且可以精確到某一城市，但這樣的預測只有相關性，並不具有因果關係。未來，如果真的發生致命性流感，公衛當局直接依據該預測採取隔離措施，將造成許多健康民眾被迫隔離，卻沒有意識到大數據的侷限。

（五）權利之外，勿忘責任

　　大數據時代的來臨，衝擊現有的相關規範，因此作者提出三大管控機制：

　1.個資保護的責任由資料使用者負責。

　　現行個資保護雖有「用戶同意」機制，但大數據時代的資料應用方式，除了原始資料重複使用外，也有資料延伸性應用或不同資料整合應用，因此，資料使用者成為握有權力者，基於有權力，即有責任的原則，資料使用者必須承擔個資保護的責任。再者，為使個資保護與資料使用取得適當平衡，立法機關須為資料持有時間及資料風險類別制定不同規範。最後，資料使用者可以使用「差分個資」或「差分隱私」的概念與技術，以防止透過相關資料比對，洩漏個人資料。

　2.尊重「人的能動性」，堅守罪刑法定主義的底限。

　　人經由自由意志，決定其行為，因此，人為其自主決定之行為負責，然大數據時代，透過資料分析，吾人可以預測人類的行為，例如購物行為，以增進公司的商機。但是，如果預測的是人類犯罪的可能性，並依據該項預測讓人承受「未來有極高機率犯罪」之懲罰，將使人類淪為受資料控制的工具。因此，針對人類自由意志，吾人必須堅守「個人為自己行為負責」的底限。

　3.培養大數據的審計專家：演算學家

　　大數據時代，資料使用者成為握有權力者，因此，其監督機制亦顯重要，除了立法機關通過的相關規範之外，企業須有大數據領域專家的監督機制：演算學家。如同現行企業不僅受到內部會計部門的監控，也受到外部會計師事務所的查帳稽核。演算學家可分為外部及內部演算專家，前者從外部監督資料使用者，亦可作為司法審判的專家證人，後者類似現有的「資料保護代表」職位，確保企業不濫用個資。

　　除了上述三大策略外，基於企業的發展史，吾人須嚴防「資料大亨」的出現──壟斷大數據，形成掌握大數據的霸權，導致不健康的競爭。