
大数据的本质是虚拟中介,和实体经济相生相伴
互联网发展的一个重要的特点,就是很多线下的业务被放在了线上,互联网本身具有去载体化的天然特性,正是因为有这样的特性,所以数据沉淀就显得特别重要,若是没有这个数据沉淀的优势,互联网去载体化就不可能实现。
以往传统的线下业务其实也沉淀了大量的数据,只不过这种数据的负载形式是物理的,传统的统计形式更多的依赖人工,所以这些沉淀的数据一直在沉睡而没有被唤醒,因为人工的方式根本没法做到。互联网充当了唤醒这座数据金矿的重要角色,使得人类第一次对数据的效用重视起来,所以大数据的概念风靡当下,不能不说这是互联网带来的意外之喜。
互联网将传统线下业务搬到了线上,于是这种大数据的形式就凸现出来,因为既然互联网具有去中介化的天然特性,那么这种中介化的价值信息就附着在海量的数据中——除了数据,互联网的价值链就显得没那么有价值了,所以从某种程度上说,互联网时代的中介化,就是沉淀的海量数据形式。这和传统的物理中介当然是两个不同的概念,只不过互联网时代,很多传统的物理中介都受到了虚拟中介的冲击。本质上,这只是中介身份的一种转换,而不是物理中介被消灭了。
例如,银行、证券、交易所等金融机构都是物理中介,其业务所积累起来的数据非常可观,当这些数据被海量的搬到线上的时候,我们并不能简单的认为这些金融机构被消灭了,而应该认识到,这些金融机构的身份,是以搬到了线上的海量数据为新的虚拟中介形式的,物理中介反而成了虚拟中介的生产源。这些生产源的本质属性是不变的,例如,金融方面,其股权、债券、信托等金融核心功能不变,其所涵盖的契约也是不变的,所面临的金融风险、所面对的监管的基础都是不变的,这种本质属性的固定,并没有在互联网时代因互联网的迅猛发展而发生改变。当我们在分析互联网对传统行业的冲击时,往往用去中介化来描述互联网对传统行业的冲撞,但是我们应该认识到,这种去中介化,并不是消灭了物理中介,而是摆脱了物理中介,实现了和以大数据为依托所形成的虚拟中介的联姻。
所以,大数据的形式其实是一种互联网时代的虚拟中介,它是从传统的物理中介中衍生出来的,从此,市场的生态环境发生了变化:一种线上的虚拟中介,一种线下的物理中介。整个市场被重新构造起来,线上线下两种生态共同支撑着当前的互联网时代走向一个较为繁荣的阶段。
迈尔·舍恩伯格(《大数据时代》一书的作者)认为,大数据的一个重要特点,就是事物之间具有相关性,而因果性倒是处于其次。
其实,这种观点也不新鲜,因为在统计学上,要证明两个事物之间具有因果性,前提条件是这两种事物要具有一定的关联性,即,事物之间的关联性是求证它们因果性的必要条件。所以在某种程度上,舍恩伯格这种观点是将事物之间的相关性和因果性分开看了。从前面的分析我们可以得知,海量的数据并不会无缘无故的产生,线上的大数据中介是传统的物理中介衍生出来的,可以说没有线下的物理中介经过产业链的整合,从而将这些数据整合到线上,那么线上的虚拟中介是不会产生的,所以,数据之间绝对不仅仅是只有联系性那么简单,数据之间的因果性才最终指导着企业如何经营的极为重要的因素。
大数据的形式作为新型的中介形式,本质上还是伴随着互联网的迅猛发展而产生的,这是一种有别于传统中介形式的新型中介,并不能独立于实体经济而孤立存在,没有实体经济的最终繁荣,互联网只能呈现出较为繁荣的假象,而最终会变成没有根基的浮萍,所以,只有线上线下生态同步发展,或才是一个市场较为成熟的表现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08LSTM 输出不确定的成因、影响与应对策略 长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的一种变体,凭借独特的门控机制,在 ...
2025-07-07统计学方法在市场调研数据中的深度应用 市场调研是企业洞察市场动态、了解消费者需求的重要途径,而统计学方法则是市场调研数 ...
2025-07-07CDA数据分析师证书考试全攻略 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、行业发展的核心驱动力,数据分析师也因此成为 ...
2025-07-07