京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从大数据到深数据,在过去的10个月,我主持参与了麻省理工的“IDEAS中国”项目——一个由30多位中国商界领袖组成的,为期10个月的创新之旅。今年,该项目招收了中国一个主要国有银行的数位高管。这个团队的目标之一,是在大数据和其他相关的颠覆性技术到来时,仍可以重塑他们组织的未来,这也使我更多地接触了解了中国经济。正如阿里巴巴颇有远见的创始人马云所说,“五年后,我们预计人类纪元将由信息技术时代转变为大数据技术时代。”

但是,“数据技术”时代、“大数据”时代究竟意味着什么呢?现在,它往往意味着谷歌、亚马逊、Facebook和苹果这类大公司,这些我们曾经喜爱现在却越来越怀疑、不信任和恐惧的公司,会在你毫不知情时,收集你的数据,并转卖给其他公司,当你注意到出现在屏幕上的精准投放的网络广告时也就不足为怪了。有趣的是,最初人们对于美国的这些大数据帝国非常积极的看法现已转向欧洲及世界许多其他地方,包括北美。爱德华·斯诺登事件使我们大家都对大数据的误用更加敏感。但是,这只是表面问题,真正的问题更深层。
毫无疑问,大数据创造了许多全新的可能性, 但同时我认为我们应该明确地区分开浅层次的大数据与深层次数据。所谓浅层次数据,指的是有关别人的数据: 别人说了什么,做了什么。而这几乎正是目前所有大数据所包括的内容。
而深层次数据是帮助个人和社会来认识他们自己的。深层次数据就像一面镜子:它让你认识你自己—无论是作为个人还是作为社区一员。在我过去二十年的职业生涯中,许多团队和机构在我的帮助下进行了一些有重大意义的创新及革命性的变化。我从中所学习到的一点就是:产生革命性变化的关键就在于清楚地认识自己。这就是为什么深层次数据是很重要的。它对未来的机构,我们的社会以及整个世界都非常重要。
但是如今大数据的所作所为往往是相反的:大数据被用来操纵我们的行为,用我们从没想要的广告来对我们狂轰乱炸。表面上大数据用于将人类思维外包给算法,以降低习惯性思维边界内的意识水平。深数据,如果以正确的方式加以研发和成长,可以帮助我们提高认识水平,并将利益攸关方的意识体系转变过来,从对自我系统的认识(我自己的筒仓意识)转变到对生态系统的认识(整体意识)。
让我用两幅画面简单总结一下表面的大数据和深数据的区别:
从科学1.0到科学2.0的旅程是将科学观察这一笔直的望远镜掰回来到自我观察的过程——这个自我指的是我们的个人和集体的统一。
从本质上说,IDEAS的参与者都讲到了以下变化:
•思维:从单纯接受老模式,到创造性思维
在过去的这几个月,参加活动的这些高层领导们被分成四个小组,每个小组都试图尝试一些新的方法,来寻求未来的机会。令我吃惊的是,每个小组都开发出一种跨组织的合作平台原型,每个利益方都能通过这个平台用数据进行沟通。所有这些平台的建设原型都还在早期阶段,不过有一点是这四个小组都反复提到的,那就是大家思考问题要从“我”转到“我们”,从“自我”转到“整体”的重要性。
例如,今天我们用国民生产总值GDP来衡量经济进步。国民生产总值GDP是社会经济表面数据的一个很好的衡量。但是用什么等效的深数据工具来衡量一个社会真正的经济进步?我相信这样一个衡量系统应该植根于真实的社会发展成果(例如,预期寿命),以及个人和社区(如生活质量)的发展状况。去年Presencing研究所,GIZ全球领导学院(德国发展合作部)和位于Bhutan的国民幸福指数中心联合发起了全球福祉实验室(Global Wellbeing Lab),该实验室把世界各地来自政府,企业和民间社会的领导人联合在一起,来开拓寻找新的指标和深数据工具,帮助社区和社会生态系统观察自己,建立观测衡量社会运营的新模式。
今天你在哪里能看到这样的新的指标体系或深数据的工具在生根发芽?我们可以从这些早期例子中学到什么?深层数据对你自己意味着什么?在你自己的生活和工作中什么是快乐幸福的真实来源,哪些指标可以以更有意义的方式帮你看到和感觉到自己的发展?我们如何才能共同开拓,实现商业,社会及个人从大数据到深层数据的转变?这都是我们要思考的问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 MySQL 实际应用中,“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储(用户操作日志、系统运行日志)、高频交易记录(支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系,我将从相关系数的核心定义与类型切入,详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“相关系数” 不是简单的数字计算,而是 “从业务问题出发,量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络(Feedforward Neural Network,简称 FNN)时,“隐藏层数目设多少?每个隐藏层该放多少个神经元?” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是:Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中,“正态分布” 是许多统计方法(如 t 检验、方差分析、线性回归)的核心假设 —— 数据符合正态分布时,统计检验的 ...
2025-10-28箱线图(Box Plot)作为展示数据分布的核心统计图表,能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值,是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作中,“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22