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
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05