你必須明白，你要的是正確的數(shù)據(jù)而非大數(shù)據(jù)

發(fā)布時(shí)間：2016-12-01 10:05 作者：admin

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簡(jiǎn)述：大數(shù)據(jù)成為這個(gè)時(shí)代的熱點(diǎn)詞匯，無(wú)論是大企業(yè)、小企業(yè)、傳統(tǒng)抑或新興行業(yè)，每一家公司都成為大數(shù)據(jù)的擁躉，好像有了大數(shù)據(jù)就能解決所有問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)成為這個(gè)時(shí)代的熱點(diǎn)詞匯，無(wú)論是大企業(yè)、小企業(yè)、傳統(tǒng)抑或新興行業(yè)，每一家公司都成為大數(shù)據(jù)的擁躉，好像有了大數(shù)據(jù)就能解決所有問(wèn)題。

企業(yè)通過(guò)社會(huì)、天氣、政府?dāng)?shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)供應(yīng)鏈會(huì)否中斷。各大網(wǎng)站爭(zhēng)向搶奪用戶數(shù)據(jù)，一些公司甚至開(kāi)始利用大量的文本交流數(shù)據(jù)建立算法，從而與客戶進(jìn)行對(duì)話。

但事實(shí)上呢，我們對(duì)大數(shù)據(jù)重要性的癡迷，往往會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)。在一些情況下，從數(shù)據(jù)中能獲取有價(jià)值的東西，但對(duì)于創(chuàng)新者來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)量和規(guī)模不是關(guān)鍵的因素，找到正確的數(shù)據(jù)才是關(guān)鍵。

在《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書中，邁爾-舍恩伯格給出了著名的關(guān)于大數(shù)據(jù)時(shí)代的三大特征：1)不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)；2)不是精準(zhǔn)性，而是混雜性；3)不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。本文解讀一把為什么“不是隨機(jī)樣本，而是全體數(shù)據(jù)”?！?/span>

但其實(shí)這個(gè)推斷是有陷阱的，所謂的全體數(shù)據(jù)，在絕大多數(shù)情況下并不是“全體”。即便那些絕對(duì)重量級(jí)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，比如說(shuō)谷歌、百度、FACEBOOK、淘寶天貓，它們也不可能擁有所謂全體數(shù)據(jù)。

有時(shí)候正確的數(shù)據(jù)規(guī)模也很大，也有的時(shí)候正確的數(shù)據(jù)規(guī)模很小。對(duì)于創(chuàng)新者，關(guān)鍵在于哪些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)最有幫助，要找到正確的數(shù)據(jù)。

像我們一說(shuō)大數(shù)據(jù)就想到的Uber和滴滴里這個(gè)例子里，為了完成自動(dòng)化指派司機(jī)工作，從而減少資源的閑置，他們需要知道潛在的乘客可能在城市的哪些位置對(duì)于尋求降低成本的保險(xiǎn)公司，他們想知道一個(gè)糖尿病患者血糖下降的時(shí)候，以幫助自動(dòng)化進(jìn)行圍繞病人的干預(yù)措施，減少不善疾病的影響。

這就是你所需要的數(shù)據(jù)，通過(guò)處理大量的信息找到他們是很好的，如果你通過(guò)建立一個(gè)新的應(yīng)用程序來(lái)捕獲它們更好。

大部分公司花了太多的時(shí)間提倡大數(shù)據(jù)，但是卻幾乎沒(méi)有花時(shí)間去想清楚哪些數(shù)據(jù)才是正確的有價(jià)值的數(shù)據(jù)，這樣就得不償失了。

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