京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据发展谨防"一哄而上" 警惕大数据应用陷阱
作为近几年来最热门的网络概念之一,大数据在多个领域的落地显示出其巨大优势,如出行类APP在城市中为用户提供快速的车辆调度,又如谷歌智能系统阿尔法围棋在人机围棋大战中获胜。然而大数据应用喜忧参半亦是事实,曾作为大数据具备革命性潜力证明的谷歌流感趋势近几年的预测结果并不尽如人意。
大数据是否被过度热炒?现行大数据分析是否可靠?这些疑问在大数据已作为国家战略被写进“十三五”规划纲要的当下迫切需要得到解答。北京大学国家发展研究院教授沈艳在接受海外网专访时强调,在明确大数据局限性和可行性的基础上,大数据产业才能够扎实发展。
警惕大数据应用陷阱
尽管大数据的定义见仁见智,但其海量的数据规模、动态的数据体系、多样的数据类型等是业界的共识。沈艳表示,大数据能够以前所未有的精细度描画世界,如运用得当,能够帮助人们快速刻画新旧经济更替,给予产业发展方向以可视化指导,并为政府决策提供参考。
但是,大数据应用也面临陷阱,沈艳表示,“有一种看法认为,有了大数据就有了总体,就不再需要科学抽样了。”这种“大数据自大”倾向之所以值得警惕,一方面在于,数据反映的信息可能只是总体的一部分;另一方面,总体可能会在时间推移中发生变化。例如,“使用谷歌搜索流感相关信息的用户”和“美国流感人群”这个总体并不完全重合,因此用后者预测流感趋势存在先天不足。
陷阱的出现与大数据的收集方式息息相关。沈艳指出,传统数据或者来自问卷调查,或者即便是经营活动留下的数据,也往往有规范标准,使得数据含义前后可比。而大数据更多是生产经营等各类活动的附属产品,当服务于主营业务的系统架构不断变化,数据生成规律将随之变化。而数据分析方很可能对此全然不知或不能深刻体会,沿用以往的分析方法,就很容易产生结论的偏差。
分析大数据需要人才
“当新技术来临,尤其是面对经济新旧转型,我们迫切需要新的增长点,很容易未经深究就相信新技术的力量。但实际上只有在清晰地知道它各种各样局限的基础上,我们才能去用它。”这是沈艳对当前大数据运用的看法。
对比美国大数据产业图景(分为架构、分析、应用三部分),沈艳发现,“十三五”规划中大数据战略的内容集中在架构和应用部分,比如加快政府数据开放共享,进行海量数据采集、存储、清洗、分析发掘、可视化等领域关键技术攻关。
她指出,应加强对大数据分析的重视,包括回归问题本源,进行数据可行性分析等,也表示并非所有企业都有能力进行大数据分析。“数据分析具有门槛,要防止一哄而上、不管是否适合自己都要赶上潮流。”沈艳坦言,即便没有遵循科学规范的分析方法,一些大数据产品也能够在一定程度上解决问题,但是其商业模式是否真正可行、是否能够持续很难确认。而且若导致重要领域出现问题,可能产生重大损失。
而目前的一大桎梏是大数据分析人才的紧缺。沈艳认为,人才培养触及产业健康发展的核心,大数据发展亟须既懂关键技术又懂专业领域的跨界人才。此外,国家还需对决策者和民众有相应的培训投入。
采访中,沈艳仍然对大数据前景充满信心,她期待大数据产业帮助中国的新经济成长起来,让中国持续成为世界经济的引擎。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16