京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
创新,应谨慎对待大数据
今天,数据已经无处不在。从生产到流通,从制造到服务,大数据正深刻影响着经济社会的方方面面,成为推动变革的关键力量。以致许多人断言,谁掌握了数据,谁就掌握了未来。美国《连线》杂志甚至写道:“数据已经大到可以自己说出结论了。”
大数据分析果真有如此巨大的功能?在更加强调创新发展的当下,大数据在人们推进创新的进程中又将扮演怎样的角色?笔者以为,面对蓬勃兴起的大数据热潮,人们更应该保持一份冷静判断,辩证地看待它的利与弊。

不可否认,大数据可以对人类既有的知识、信息和数据进行多维度的挖掘和分析,发现隐藏在海量数据中的知识矿藏。此外,大数据的分析手段还可以助推人们改变获得新知识的方式,从传统的观测、实验和模型阶段,发展到数据驱动阶段。这对推动人类创新无疑具有重大意义。
然而,作为一种技术手段,大数据只是人们推动创新的工具。无论这种工具的功能多强大,在人们的创新活动中,它都只是一种辅助手段。从另一个角度说,人才是创新的主角,即使在大数据形成的结论面前,也要保持独立、清醒的判断。
就创新的本质而言,创新是人们对未来不确定性的一种探索,并且这种探索本身也充满了不确定性。这就要求人们充分发挥主观创造性,去应对各种可能的不确定性。同时,也正是这种不确定性为探索中的人们带来了一个又一个意外和惊喜。
对此,著名科学家亨利·N·波拉克深有感触:“科学会因为不确定性而衰弱吗?恰恰相反,许多科学的成功正是由于科学家在追求知识的过程中学会了利用不确定性。不确定性非但不是阻碍科学前行的障碍,而且是推进科学进步的动力。科学是靠不确定性繁荣的。”
反观大数据的分析方法,它通过对既有知识、信息和数据的深度挖掘,力求对当前现象或未来趋势提供一种确定性的解读。可是,当这种确定性进入无比丰富而又变幻莫测的实践进程时,却经常黯然失色。这样的例子并不少见,比如名噪一时的谷歌流感预测系统,受《纸牌屋》启发而以大数据指导创作的诸多影视作品等。况且,许多具有开创意义的创新,往往就发生在这种确定性之外。
其实,说到底,对大数据作用的盲目夸大,不过是技术崇拜心理在当前社会的一种表现。工业革命以来,见证了技术对自然世界和经济社会前所未有的改造后,许多人便萌发了对先进技术的崇拜。这种盲目崇拜的实质,是重技而轻道,重物而轻人。只是,如果因为有了先进的技术手段,便忽略了人的主观创造性在创新中的主导作用,那就真的是舍本逐末了。
当前,随着我国“两化融合”的不断推进,大数据等先进技术在制造企业中的应用将越来越广泛和深入。如何用好大数据,如何在数据化的浪潮中激发人的创新主动性,是制造企业在通往智能化道路上必须迈过的一道坎。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,很多企业陷入“数据多但用不好”的困境:营销部门要做用户转化分析却拿不到精准数据,运营 ...
2025-11-17在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11