京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、小模式、深影响
我今天想跟大家分享的是大数据以及大数据所延伸出来的商业价值。可能有些人会问这样的问题,我所代表的学院——牛津大学互联网研究院主要的工作职责是什么?我想说,我本身是牛津大学信息哲学与信息伦理学的教授,能在这里和大家一起见证腾讯互联网与社会研究院的成立,是一件非常了不起的事情。因为我认为人类开发数据技术是多年来在古老的地球上开出来的一朵鲜艳的花。其实这个技术在很多年前就已经有了,它深深根植于我们的生活中,它就是哲学。
什么是大数据?大数据是由三个“V”组成的——速度(Velocity)、种类(Variety)和数量(Volume)。现实是大数据一直在变化——速度变得更快,数量变得更多,种类也变得更多样,每一天、每一周都是如此。但是大数据有没有局限?这三个“V”是否会不断地增长?数据会有它的限制吗?
2013年,全中国一共产生了0.8ZB(约8亿TB)的数据,到2020年会变成35ZB,这是快速的增长。而我们的记忆到底能存多少数据?我们的记忆是没有极限的,因为它是动态发展的,这跟数据的增长有关系。
我刚才所讲的是大数据的一些历史。突然有一天我们发现大数据会变成一种资产。什么时候会变成一种大资产呢?如果要选择具体的一天,大概是在2012年,世界经济论坛宣布大数据成为一种新的经济资产,就像货币或者黄金一样。毫无疑问,这种经济的增长速度是非常快的。我从经济论坛上也听到了很多知名的经济学家对于大数据的看法,大家都同意这是一个全新的局面。
现在是什么组成了大数据?不仅仅是速度、种类和数量,还应该有价值(Value)——从三个“V”变成四个
“V”。这四个“V”已经陪伴了我们很长时间,这就是为什么我们今天要来参加这个论坛,讨论大数据。
为什么大数据如此重要呢?对于我这个哲学家来说,大数据的价值是什么?所谓大数据的价值,是以小的格局和小的形式来体现的,这是什么意思呢?我们看到的就是一些小的数据一点点连接在一起,那么到底多大规模的数据才会出现一个可辨别的形式?可以说,你的眼睛无法辨别这种小模式,除非这些小模式连接起来。如果说你有足够的能力,有足够的数据,你才能发现这些数据连在一起或许是一台电话;如果不太了解技术,你可能就看不到这个电话的形式。
可见,大数据是最敏感的,当这些小的敏感线条连接在一起,你马上就会发现“小模式”决定了一半的数据都是垃圾,但是你不知道是哪一半,只有不断地收集这些数据才能做出判断。
首先就是大数据和小模式与我们隐私之间的关系。当然,还会有新的问题,那就是预测。我们发现有足够的数据,再加上智慧小模式的匹配,计算机就知道你会定什么样的行程,在你买之前它已经知道你要买牙膏了。计算机可以告诉我们,今天要做什么,但是它不会告诉我们为什么要这样做。当然还有来自广告的压力,以及那些日益具有说服力的工具,都可以说服你什么是最好的。这些都会影响到我们的自由,对个人而言,这些都是风险。
但是它们并非不可解决的风险,如果我们能够注意到,这些风险就能被解决。当然,这里不仅仅有风险,还有很多优势。当我们谈到大数据的时候,我们要记住大数据是有价值的,它有知识和技术的价值,让我们可以更好地去了解这个世界。从卫生、技术、教育到医疗的研究,帮助我们深化对世界的理解。我们当然也可以去思考大数据给我们带来的经济和商业价值。例如,企业、企业家利用数据可以创造经济价值,确保未来的一代人会比现在的一代人生活得更加美好。因此,我们需要思考大数据在经济上的价值。
今天我们聚集到这里,还要关注大数据的社会价值,也就是怎么样利用大数据提高社会的价值,怎么样改善你的企业运营,怎么样改善交通运输,以及怎么样预测和改善将来的健康问题。大数据是一个非常好的工具,它可以帮助我们改善生活,给我们带来希望。
我们应该利用什么样的战略来获得大数据的好处,避免风险呢?对于大数据,要利用什么样的价值战略呢?我想,要设定这样一个战略是比较容易的,但是实施起来比较难。大数据可以确保我们避免出现伤害,也可以预防伤害或者去除伤害,并创建福祉。
我给大家解释一下这一点,大家可以思考一下医生给他的患者做什么?医生要尽量防止他的患者出现一些伤痛,希望他变得更加健康和强壮。大数据对整个社会来说也可以帮助我们这样做——防止和去除伤痛,而且最重要的是可以去改善成百上千万人的生活。
历史的车轮一直在往前行进,我们无法阻止它往前走,我们确实发挥着作用,不管是大的还是小的,是作为机构还是个人,我们的作用就是为了确保未来社会的顺利发展。而同时数据的价值、量和速度都会增大增强,就有可能会出现信息过载的问题,出现太多的噪音。面对这样的情形,我们可以做什么呢?
这时,我们就要确保这样一个噪音缺口是尽可能小的,才能充分利用大数据的价值,同时又不会给整个社会体系造成过载,这就是我们这个研究院的一个非常重要的责任。
当然我也要强调一下我们本身的哲学理念。大家可以去思考一下大数据有上万亿个,我们有这么多信息,也知道这些是或者不是的问题是不 断增加的。要找到答案,并从中找到信息,我们就必须要去确定正确的问题,也就是要问什么样的问题,才能挤出水分,通过大数据确定小模式。
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在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 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 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16