大数据思维的核心:落实到价值
数据现在是个热点词汇,关于大数据,如何发挥大数据的价值,议论纷纷,似乎这有点搞错了原因与结果,就象关联关系,有A的时候,B与之关联,而有B的时候,A却未必关联,还是从通常的4个V来描述一下所谓认为的大数据思维。
首先是关于大数据价值,一种说法是大数据有大价值,还有一种是相对于以往的结构化数据、少量数据,现在是大数据了,所以大数据的单位价值下降。这两种说法都正确,这是一个从总体价值来看,一个从单元数据价值来看的问题。一个新的关于大数据价值的观点,那就是真正发挥大数据的价值的另外一个思路。
第二是关于时效性,现在进入了读秒时代,那么在很短的时间进行问题分析、关联推荐、决策等等,需要的数据量和数据种类相比以前,往往更多,换个说法,因为现在时效性要求高了,所以大数据处理的方式变了,以前可能多人处理,多次处理,现在必须变得单人处理、单次处理,那么相应的信息系统、工作方式、甚至企业的组织模式,管理绩效都需要改变。
第三是大数据的种类,也可以说成数据的维度,对于一个对象,采取标签化的方式,进行标记,针对需求进行种类的扩充,和数据的量一样,笔者认为同样是建议根据需求来确立,但是对于标签,有一个通常采取的策略,那就是推荐标签和自定义标签的问题,分类法其实是人类文明的一大创举,采取推荐标签的方式,可以大幅度降低标签的总量,而减少后期的规约工作,数据收集时扩充量、扩充维度,但是在数据进入应用状态时,我们是希望处理的是小数据、少维度,而通过这种推荐、可选择的方式,可以在标准化基础上的自定义,而不是毫无规则的扩展,甚至用户的自定义标签给予一定的限制,这样可以使维度的价值更为显现。
第四大数据的量,数据量足够大,达到了统计性意义,才有价值。其实收集数据,对于数据本身,还是可以划分出一些标准,确立出层级,结合需求、目标来收集,当然有人会说,这样的话,将会导致巨大的偏差,例如说丧失了数据的完整性,有一定的主观偏向,但是笔者以为,这样至少可以让收集到的数据的价值相对较高。
第一是通常意义的问题,例如失火了,必须立即扑救,其实这是三种模式中最少的一种
第二种模式是希望保持状态,
第三种模式是期望的状态,这是比原来的状态高一个层级的。
我们针对问题,提出一系列解决方案,这些解决方案往往有多种,例如员工的培训,例如设备的改进,例如组织的方式的变化,当然解决方案包括信息化手段、大数据手段,我们一样需要权衡大数据的方法是不是一种相对较优的方法,如果是,那么用这种手段去解决,那么也就是有价值了。
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