京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据要开拓的下一个疆域是个人
大数据和个人数据正汇集到一起,构筑互联网上最令人惊叹的消费者产品。它们会预测你的需要,存储你的记忆——如果你允许它们这么做的话。
你会用你的个人数据换取对未来的一瞥吗?安德烈亚斯·韦恩德(Andreas Weigend)就这么做了。
韦恩德曾是亚马逊网站的首席科学官,现任斯坦福大学社会数据实验室主管。他给我说了一个他自己的故事。某天,他在天亮时分醒来,准备去机场搭乘从上海飞来的航班。这时,他刚开始使用的应用程序Google Now告诉他,这趟航班延误了。
这个软件会在用户的Gmail邮箱、日程表,以及地图和航班时刻表之类的数据库里四下查看。它在韦恩德的出行计划中发现了这个小差错,于是提醒他不需要赶时间。韦恩德登机时,飞机上的其他人都已经在机场枯坐了好几个小时,要等飞机的一个备用部件运抵。
韦恩德提供消费者行为方面的咨询,也就这些内容授课。他语速很快。对他来说,他经历的这类小插曲显示了“一个基于10倍数据的社会所具有的能力”。他说,如果上个世纪的标志性成就是对有形物质互动的观察能力(想想X光和雷达技术),那么本世纪的标志性能力将是通过人们与他人分享的个人数据来研究他们。
像Google Now这样所谓的预期系统是未来技术的例子之一。我们已经看到了大数据给广告这类可以一次测量数百万人的行为的业务所带来的转变。现在数据科学家们正在思考大数据如何能够帮助个人。及时通知一架联航班机的飞行情况可能是比较乏味的应用之一。但是,想象一下这样的数据模式:它能告诉你该找什么工作,或者在你感觉不适之前就提醒你可能感冒了。
计算机能够获得的个人数据正在极大膨胀,推动了这样的趋势。根据咨询公司IDC的统计,全世界创造的数字数据每两年增加一倍,而其中大部分是由消费者生成的:电影下载、IP语音电话、电子邮件、手机位置显示等等。但其中仅有约0.5%的数据被分析过。
“存在着那么多数据可以拿来服务于个人的需要,而且是可负担的,”在伦敦大学学院研习社交网络的数据学家帕特里克·沃尔夫(Patrick Wolfe)说,“统计学的优势来自于把人们汇集在一起,但这之后,锦上添花的事是把你的发现个人化。”
谷歌、Facebook、LinkedIn这些硅谷的数据精炼厂把合并大数据和个人数据作为一个目标已经有些日子了。这种合并创造出广告商可以使用的工具,也创造出尤其“让人上瘾”的产品。毕竟,有什么比你自己更有趣呢?Facebook告诉你谁可能是你的朋友。你给Google Now的数据越多,它会为你服务得更好。
暴露更多个人数据似乎无可避免。韦恩德说,随着装载了加速器、摄像头和GPS的智能手机的销量大增,“人们已经获得了收集和传送个人数据的装备”。而这可能只是刚开始。已经有一小批技术爱好者发起了“自我量化”运动:在自己身上装上传感器、计步器,甚至植入葡萄糖监测器。在本期商业报告中,我们将介绍搜索引擎Wolfram Alpha的创造者斯蒂芬·沃尔弗拉姆(Stephen Wolfram)。沃尔弗拉姆参与一个大型的自我跟踪项目已有多年。他把自己的电子邮件、敲击电脑键盘,甚至身体运动的情况都记录归档。他对预测性应用程序感兴趣,称它们为“个人分析”。他认为,就像他的搜索引擎试图组织、整理全世界所有的事实,“在个人分析中,你需要做的是试着把某个人的人生方方面面的信息聚集起来。”
沃尔弗拉姆说,现有的障碍是一些最有用的数据没被捕捉到,至少不能被轻易获得。部分原因是技术上的:缺乏整合。但大量数据是由Facebook、苹果和Fitbit(一个流行的计步器的生产商)这类私人公司存储着。现在,个人数据的价值日益显见,争端正在酝酿中。加州议员们今年提出了“知情权”(Right to Kow)法案,要求公司向个人公布他们储藏的“个人信息”,也就是每次追踪方位和IP地址的数字拷贝。
这项法案是要求隐私保护和问责的社会运动的一部分。与此同时,它也对数据提供者和数据运用者之间的经济关系做出了重新安排。人们想更多地从大数据直接获益,对此业界做出了怎样的回应?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21