京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,一个新的相对论时代
不久前的一个周末,我在成都参加希捷公司的年会。
这是全球数一数二的硬盘供应商,年会熙熙攘攘,盛况空前。在国内各项重要的经济指标均为下行的情况下,希捷公司的出货量仍然保持着增长。事实上,整个存储器行业这几年都在连续逆势增长。
时代的轮廓如此清晰。人们在减少饮料、成品油甚至住房的消费,却在花更多的钱保存数据。
演讲中,我提到,今天的社会治理、商业管理以及个人生活,无不在快速地数据化,即事实和细节被广泛地记录下来,通过这些记录,消逝的世界可以再现,从而进行分析和预测,人类历史上一些精细的、微妙的、隐性的、曾经难以捕捉的关系和知识,现在都可以捕捉到,快速上升为显性的知识。
我的结论是,通过数据,人类从来没有如此客观地认知我们每天生活的世界。
从成都返回杭州,有几个小时我在空中飞行。回到家,一封邮件已经静静地躺在我的邮箱。里面是迫切且尖锐的提问:
“涂先生,这个时代,让我越来越困惑,我是一名资深的数据分析师,但随着数据的增多,我甚至成了一名大数据的怀疑论者……之所以没有在现场提问,是担心我的挑战给大数据的信奉者泼上冷水……”
他的问题是,数据越来越多,但他却经常感受到,他离事实越来越远,通过数据,无法发现真正的真相。
换句话说,虽然数据是真实的,但它却不一定符合真正的事实。
这是一个新的相对论,数据相对论。爱因斯坦的相对论是关于时空和引力,新的相对论是关于数据和事实。
数据永远在追赶事实
美国政府曾经竭尽脑汁,一直想掌握全国真正的人口数量。1860年代开始,美国总统就开始给美国的普通公民写信,请他们不要因为害怕人口普查而隐瞒人数,他以总统的名义保证,这些数据只是为了掌握美国的真实人口数量,而不会用于征税、征兵和法庭调查等其它用途。此后历届美国总统都致力于排除人为因素,力图保证数据的客观性。他们还想方设法缩短普查时间,最初一次普查要两年时间才能完成,到后来慢慢缩短至两个月,乃至两三天。
每时每刻,都有人出生、死亡或者濒临死亡,他们发生在不同的家庭、医院、甚至野外,现实不会静止以等待你给它画像,任何一次人为组织的人口普查,都没有办法在同一个时间点掌握全部的这些事实,从而计算出一个时间点这个世界真正的人口数目。
直到今天,信息技术、互联网、手机如此发达,这个问题还没有解决。
人类是这个世界的灵长,迄今为止仍无法准确的掌握这个星球上有多少同类,遑论其他?
世间万物,一颗红豆、一碗牛肉面、一台汽车、一段感情,其中的知识,都往往丰富得我们难以想象,所谓一花一世界、一叶一菩提。
世界之大、包罗万象、周行不殆、须臾万变,人类就像刻舟求剑的楚人一样,能掌握的永远只是某一个节点某一个范围内的小事实,有混乱和困惑是再自然不过的事了。
但在纷繁复杂、持续演变的世界,人类又在不断努力。纵使人口不断变动,美国政府亦不断改进数据获取方式,以提高效率、逼近真相。今天的美国人口普查局,已经开发了一个“人口钟”(population clock),每分钟可以预测一次美国人口的变化情况。
数据永远在追赶事实,就像永不停歇的钟摆。在追求真理的道路上,我们进入了一个更为清晰的相对论时代。
数据仅记录事实的一个侧面
十年前,我刚到美国留学。开学不久,就学到了一件重要的事情,必须区分“事实”和“观点”,至今还记得,教授在课堂上第一次引用这句名言:“每个人都可以有他自己的观点,但不可以有他自己的事实”,我从此引为圭臬。
但随着经验和阅历的增长,我又感悟到,大千世界,之所以意见纷争、共识稀少,还是因为每个人拥有他自己的事实,事实确实只有一个,但一个事实却有千万面,人因为自己的局限,往往只能看到自己认同的那一面,很少有人能面面俱到、看到一个事实的全貌。
导致的结果,各人还是各有“事实”。
这真是个很可怕的结果,数据越多,分歧也可能越多,因为每一个不同的观点,都能找到相应的数据来支持,一定程度上,比没有数据还糟糕。
在我还没到阿里巴巴工作之前,阿里就有业务线上的高管咨询我,说阿里有很多数据,也有很多部门,仅仅预测顾客下一件可能要买的东西,就有9个部门在做,这些部门,往往得出不一样的结论,而且都认为自己的预测最占理、最准确!
我的第一反应,是这些部门依据的应该是各自收集的、不同环节的数据,一问果然如此。我建议说,阿里的正确做法,应该是合并部门、归整数据,形成一个多维度的、尽可能大的数据,再进行预测。
这个案例其实隐藏着一个巨大的时代风险。数量庞大的数据,将导致“人人皆有理”。一个人要做出一个与其它人迥异的结论,总可以找到相应的数据来支撑自己。
其中的本因,就是数据再多,我们都可能无法掌握事实的全貌。数据再大都不是事实,但它逼近事实。事实确实是只有一个,但有千万个棱面,任何一组数据,可能都只仅仅描绘了“一个”面。
如果有上帝,那只有他的眼睛才能看到万事万物的全貌。人,不可以。
再大的数据,也不可以。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16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