
大数据来袭 无规矩不成方圆
在大数据时代下,随着大数据的深入应用,人们对大数据的了解也逐渐深入,大数据可以分为四个阶段:采集、存储、分析、应用,目前的发展水平似乎仍停留在采集阶段,但对此已有分歧了。
大公司喜欢把合理诉求和自我诉求巧妙混合在一起,然后拿出来说事儿,他们对数据的渴望是贪婪的,恨不得能采集的都采集到,然后实现数据互通,最终实现产品化和商业化。
但要注意到的问题是,数据采集和使用仍然是应该有边界的。就拿BAT来说,腾讯把聊天记录作为大数据样本,阿里把交易信息作为大数据样本,百度把越权抓取的非公开信息作为大数据样本,从法理上来说都是存在一定风险的。个人网上信息的所有权在过去并不是个问题,未来一定会是个问题。
基于用户角度去考虑问题,较少考虑商业因素。他认为,每个人都有权使用自己的数据,选择进入或者退出网络,或者选择是否分享给别人。只有用户对数据应用和安全放心了,不觉得会有什么问题了,才会有真正的大数据。
其实很容易理解这些话的含义,大公司对数据的撷取是主动的,而用户对数据的被收集则是被动的,这对于一个未来的庞大产业而言,不可能不是一个问题。英国微电影“黑镜“中有个场景,在一个人出车祸死后,系统自动搜集此人在各种社交网络上的发言和分享,类似于人肉搜索,然后基于这些数据模仿出其语言,再通过逼真的模拟语音,实现与未亡人进行跨阴阳两界对话的效果。这个场景相当令人震撼,也相当令人担忧。
如果大数据应用到这个地步,必然会出现不良后果,这会反过头来损害大数据产业的发展。你让用户自己去选择个人数据的应用,赋予其主动权,这才是对大数据发展更有好处的事情。
例如,用户如果认为自己的身体数据并没什么隐私问题,你给他退出的权利,他会主动给你上传更多的优质数据,而这些数据是公司们想通过技术手段收集,也收集不来的。可穿戴设备与这种兼顾了用户权利的数据结合,才会达到他心目中的理想效果。
通过大数据预测未来是一件不靠谱的事情,不管你的应用技术如何发达,IT设备如何高效,这本质上是一种违背能量守恒定律的臆想,如永动机一样永远不能实现。不过,在预测未来之外,大数据可做的事情其实要比我们想象的更多,如石油带动能源革命一样,会对未来的人类生活产生重大影响。
正所谓“无规矩不成方圆”,这个事情需要有序推进还是野蛮生长,着实是值得深思的问题。由于数据维度的不同,文化习惯的差异,大数据之间未来发展到应用阶段时,会呈现出严重的不同步现象,出现失真,解决这个问题的关键,在于规则和标准。而为大数据建立规则和标准,可能会影响到一个革命性产业在未来的走向。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29