京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,信息过量将带来怎样的影响?
信息多到了什么程度已经没有人说得准,因为今天的预测和统计在明天就会以更快的速度更新。我们每天从工作到生活,无时无刻不在制造新的数据,各个行业与机构每天也在不停地收集、传递、储存庞大的数据,全世界的数据量每两年就会增加一倍,未来可能几个月甚至几天就会增加一倍(这是必然会实现的,而且将很快实现)。
过量的无法计量的数据,已经多到让人们抵消了对数据质量的要求,会觉得拥有这么多信息总能在里面找到自己需要的东西,但事实可能并非如此。
牛津大学的维克多教授说:“资料仅仅是真相的幻影,更多的数据并不能引导我们发掘更多的真相,相反它只会引导出更多的数据以及更多的问题。虽然过量的数据可以增加我们的洞察能力,让我从中找到‘是什么’,却不一定能够找出‘为什么’。”
维克多认为大数据是自印刷术以来人类社会最大的革命,过量数据引发的一系列变革,已经改变了我们的工作、生活与思维。随着相关技术的发展,原来仅限于情报机关和大型企业的数据关联与分析技术,将会越来越普及,应用在商业、行政、科学、医疗各个领域,使得分析后的数据成为最宝贵的资产。
数据的数量不等于数据的质量,所以数据在收集之后必须进行整理、分析。因为由于数据来源的零散、没有结构、没有规划、没有固定目的,导致即便数据再多,如果盲目用在特定的目标上,也必然产生缺乏质量的问题。
只有经过严密的富有逻辑的整理、分析、关联,才可以作为预测的根据。就像当当网分析了你的喜好后才能给你推荐你可能喜欢的书,百度分析了你的搜索习惯后才能在搜寻的结果页面展示你可能感兴趣的广告。无论是公安部门对犯罪多发地区的巡逻布置,保险公司对风险的预测,还是气象部门对未来15天的天气情况的判断,都是大量数据分析的结果。
不利和有利影响
信息过量的同时也会导致信息匮乏。因为从数量的角度来看,信息过量是指由于传播技术的进步以及传播环境的日渐放开,信息呈现海量级的涌现,为大数据技术提供了“原材料”支持。但由于信息太多而受众的分辨能力有限,无法获得最需要的信息,不能满足对信息的真实需求,就又产生了信息匮乏。这种匮乏是相对性的,受众面对鱼龙混杂的海量信息,不知所措。真正有价值的数据被大量的息淹没了。
实际上的情况则是,我们一方面享受着丰富信息带来的便利,另一方面却在同时忍受着数据爆炸的困扰,毕竟并不是每个人都有大数据技术的需求和对海量数据的需要。但为了应对信息过量的负面影响,我们仍然不得不提升自己处理信息和分析信息的能力,以提高自己的决策效率。从长远来看,即便在当前付出一些高昂的成本,它也是非常有必要的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25