京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据 价值何在(4)_数据分析师
在充分认识到大数据带来机遇的同时,也应该认识到大数据带来的可能性风险
肯尼思·丘基尔:大数据时代令隐私保护问题更加突出。大数据的价值在于存储后的再使用。不过,关键的一个问题是,收集、保存一切信息,与隐私保护政策是有冲突的。保存一切信息是必要的,但是在这么做之前,我们有必要问自己一个问题,即现行的隐私保护政策是不是妨碍了我们正在迈入的大数据世界。社会有必要就此进行大辩论,以便为大数据时代的隐私保护划定新的边界。
维克托·迈尔·舍恩伯格:大数据时代必然会导致人们更多的个人信息被搜集和捕捉,这势必会使很多人感到不舒服甚至不安。但是,对数据感觉到恐慌或者害怕只是一种“小数据时代”应有的情绪。在大数据时代,每个人身上能够被获取的数据点不再是百十个而是高达百万甚至上亿个,谁都根本不可能把某一个人身上的所有数据点全部掌握。所以在保护个人隐私的时候我们可能需要换一种思考方式。比如,我们的关注重点不应该是要不要提供出这些数据,而是如何使用这些数据。
实际上,大数据时代带来的挑战是如何利用大数据分析预测未来,而不是审视过去。比如,一些机构可能在数据分析的基础上做出预期评估,来拒绝一个人申请的抵押贷款,或者否决病患继续进行治疗的必要。在大数据分析的基础上,人们的个人意志和被公平对待的要求很可能被否定,这才是应该担心的地方。
对大数据进行集中管理会使其变得更容易查找,而且便于混合提取不同类别的数据。但是集中管理可能会造成严重的问题:一是可能沦为恐怖分子的袭击目标,二是会赋予管理机构过于集中的信息掌控权。
在我看来,在互联网全球化的时代,我们完全可以从不同的数据库中采集信息而不是一定要把它们集中在一起。
事实上,目前的世界大数据储存已经呈分散化的趋势,数据市场将会允许不同地域和不同条件下数据的储存,人们完全可以从各地的大数据库中提取不同的数据再进行协同整合。
吴辅世:任何事情都有其两面性。在充分认识大数据带来的机遇和利益的同时,我们也应该认识到大数据带来的可能性风险。大数据的数据量巨大、非结构性强、来源庞杂,当它超出我们控制范围时,不可预测的问题就将发生,这就对海量数据的分析及应用要求日益增强,对未来的预测能力和优化性前瞻洞察需求更高。
安晖:对大数据应用必须保持清醒认识,既不能迷信其分析结果,也不能因为其不完全准确而否定其重要作用。
一方面,由于各种原因,所分析处理的数据对象中不可避免地会包括各种错误数据、无用数据,加之作为大数据技术核心的数据分析、人工智能等技术尚未完全成熟,所以对计算机完成的大数据分析处理的结果,无法要求其完全准确。例如,谷歌通过分析亿万用户搜索内容能够比专业机构更快地预测流感暴发,但由于微博上无用信息的干扰,这种预测也曾多次出现不准确的情况。
另一方面,必须清楚定位的是,大数据作用与价值的重点在于能够引导和启发大数据应用者的创新思维,辅助决策。简单而言,若是处理一个问题,通常人能够想到一种方法,而大数据能够提供十种参考方法,哪怕其中只有三种可行,也将解决问题的思路拓展了三倍。
所以,客观认识和发挥大数据的作用,不夸大、不缩小,是准确认知和应用大数据的前提。
本文来自:CDA数据分析师官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10