
“大数据之父”:数据是创新的驱动力
“有时候不一定是理念驱动世界的变化,可能是实实在在的数据,在数据的基础上产生理念,新的理念是创造性破坏的核心,而数据则是创新的驱动力。”“大数据之父”维克托·迈尔-舍恩伯格26日下午广州中山大学[微博]黄埔论坛上作《大数据时代的变革与创新》主题演讲时说。
作为牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授,舍恩伯格是开大数据系统研究先河的学者,《经济学人》曾评论说,在大数据领域,他是最受人尊敬的权威发言人。他有多达一百多篇论文发表在《科学》《自然》等著名学术期刊上,是《大数据时代》和《删除:大数据取舍之道》等畅销书的作者。
在当天的演讲中,舍恩伯格指出,我们尽其所能去观察这个世界,而这个观察的过程实际上就是一个搜集数据的过程。通过搜集数据,我们进一步理解数据,通过理解数据我们理解了世界。
搜集数据、分析数据需要花费大量的时间、精力、财力,舍恩伯格进一步说道:“我们是否可以搜集最有必要的数据,然后对这些数据进行挤压,从大量的数据中挤出最精华的东西来,然后在此基础之上进行意义的构建?也就是说,我们从大数据中可以提取小数据,数据对我们来说成为了一种可以应用的、有价值的资产。”
今天的世界变得如此广阔,其中所包含的信息海量的,过去20年中,我们数据的量翻了100倍,而且现在还在不断地增长,在短短的4年内世界已经从一个模拟化的世界变成了数字化的世界。
舍恩伯格表示,这一变化意味着我们要理解我们的生活方式,就必须从过去小数据的世界走入真正的大数据时代。我们要思考数据搜集的方法和机制,要从最需要的数据中来。对所搜集到的数据进行转化,成为了我们做出决策的一种最好方式。
他认为,数据的价值在于它可以循环使用、多次使用。“过去,人们对数据的使用只是冰山一角,只是有了问题才去搜集数据,然后分析数据,回答问题,然后把数据扔掉。”他指出,事实上,冰山下的那一块才是数据更大的价值所在,也是我们能够推动更多创新的地方。
他以特斯拉[微博]汽车、打车软件Uber以及谷歌[微博]曾经斥巨资收购的NEST等为例指出,这些产品取得巨大成功,不仅仅是因为他们产品本身,更在于他们都是一个数据收集平台,“这意味着你只要能够充分的使用信息,你就可以用数据来进行创新,进行突破,而且创造出一个新的环境。”
大数据给人们带来了一个全新的社会,大家都在使用大数据提高决策能力,然而,舍恩伯格也提醒人们,在分析数据、解释数据的时候,必须了解它的局限性,要非常小心,避免滥用数据。“问题不在数据本身,问题在我们对数据的使用上。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18