另一个视角看大数据 如何把数据变成真正的价值
大数据是当下最时髦的话题之一,依照迈尔·舍恩伯格及库克在《大数据时代》的描述,数据被定义为不用随机分析法(抽样调查)而运用所有数据的方法。除了对于社会组织、公共服务、人们生活的重大影响之外,这一热潮背后的关注焦点,其实还是商业模式,即相关数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值利用。
大数据之所以在我国引起如此大的关注,也是由于在传统文化理念中,“大概齐、差不多”的习惯深入人心,在公共决策、商业选择、个人行为中充斥着“拍脑袋”现象。正如历史学家黄仁宇在《赫逊河畔谈中国历史》所论述的那样,“西欧和日本都已以商业组织的精神一切按实情主持国政的时候,中国仍然是亿万军民不能在数目字上管理。”当然,这种模糊管理下的信息不对称,亦成为另外一种既定利益格局的存在基础。正因为此,当信息爆炸时代快速来临之时,对数据信息的渴望迅速在社会不同层面体现出来。据报,汪洋副总理就曾向广东财政厅干部推荐涂子沛写的《大数据》。
要论大数据的历史,或可追溯到19世纪末。美国统计学家赫尔曼·霍尔瑞斯为统计1890年的人口普查数据,发明了一台电动器来读取卡片上的洞数,该设备用一年时间完成了原本需耗时八年的人口普查,由此开启了数据处理的新纪元。进入21世纪,随着信息技术、云计算的高速发展,以及社交网络的普及,大数据被赋予了全新含义。应该说,基于数据化严重不足的大背景,在我国经济社会发展中强调大数据的作用,其积极意义非常深远,但与此同时,也要避免走向另外的某些极端,这就需要相应的冷思考。
比如,在大数据的推动者之中,一方面各类新兴互联网企业成为主力,另一方面传统企业也在着力跟随,其根本动力都是在于发掘新的商业利润来源,以弥补我国经济转型期的投资迷茫。在此过程中,对于个人的利益和诉求还缺乏合理的认识和定位。虽然大数据对于进一步理解和服务消费者起到重要作用,但从其他侧面看,无序的、低效的、无用的信息轰炸,往往给个人带来“信息过度”的不佳体验,而在数据成为财富的狂热驱动下,对于个人信息权利的侵犯几乎无处不在,尤其在我国缺乏个人信息保护规则的条件下,数据渴望和采集很可能成为激怒消费者的动因,且拉大了与真正的消费者主权社会的距离。
另外,更值得我们思考的是,如果信息产生基础或其环境存在问题,那么大数据的技术是否会造成更大的信息扭曲?从金融市场的角度看,大数据在深刻改变高频交易方式、信贷风险判断等环节同时,也带来了其他潜在风险的积累,如信息误读造成的市场波动突然被放大,以及难以监管的新型金融产品创新等等。可以说,在诸多领域都缺乏法律游戏规则约束,更缺乏职业道德约束的情况下,如果初始数据就存在问题,那么在此基础上的大数据分析手段,恐怕就只有“南辕北辙”的效果了。从大处说,各类统计数据造假历年来都是被舆论广泛质疑的焦点;从小处说,在很多领域数据失真已经成为常态。例如,据5月7日的《北京青年报》报道,由于受到利益绑架,北京地区的电视收视率数据或许已被污染。再如,我国赴海外留学生的国内学校成绩,就一度存在许多造假行为,直到欧美出现更严厉的制约才有所收敛。无论如何,一旦数据本身的问题太多,则带来的只有大数据的灾难。
我们知道,信息不对称的后果是扭曲了市场机制的作用,误导了市场信息,造成市场失灵。如果处在普遍的信息数据缺乏状态下,经济行为的不确定性也会增加,往往会降低市场效率。反之,是过犹不及,即便是在上世纪末所谓“信息爆炸”年代,也远不如当前阶段如此快速的信息积累。据统计,互联网上的数据每两年翻一番,而全球绝大多数数据都是最近几年才产生的。面对似乎逐渐“供大于求”的数据,如何找到有用的信息,成为利用大数据的关键问题。正如美国颇有影响力的预测专家纳特·西尔弗在《信号与噪声》一书中所分析的:“如果信息的数量以每天250兆亿字节的速度增长,其中有用的信息肯定接近于零。大部分信息都只是噪声而已,而且噪声的增长速度要比信号快得多。”由此看来,当数据信息铺天盖地而来之时,也可能距离真相越来越远。在现实中,对于一哄而上追求大数据的企业来说,也需要冷静思考下,在信息过度充分的年代,如何把数据真正变成真正的价值?
大数据如同一把双刃剑,正如不少好莱坞电影中政府对公众无所不在的监控,大数据的爆炸,也让现代人对个人信息安全失控充满了担忧。斯诺登和棱镜事件,进一步在全球范围的国家之间提出这个疑问。一方面,在不可避免地拥抱大数据时代之前,可能更需要加强对其潜在风险的认识,做好基础数据净化、个人信息保护、国家信息安全等基础性建设;另一方面,大数据既可用来推动新商业模式演进,也可用来通过“抓坏蛋”,间接促进社会信息环境的完善,从而夯实大数据根基。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14