京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
新华社伦敦10月31日电(记者刘石磊)从新药开发到金融交易,从预判犯罪到超市营销,大数据正悄无声息地重塑各领域的业态与人们的生活方式。那么,我们应该赋予这个新时代怎样的特性?英国大数据专家舍恩伯格指出,“负责任”是其中应有之义。
维克托·迈尔-舍恩伯格是研究数据科学十余年的牛津大学教授,《大数据时代》一书作者。这本书被许多人认为是大数据研究的开先河之作,而舍恩伯格则被誉为“大数据商业应用第一人”。
舍恩伯格在演讲时总是活力十足、手势多变,喜欢举的例子也都“很酷很科幻”。不过,在牛津大学一间办公室里,舍恩伯格与新华社记者谈到他所期望的大数据未来,提到最多的,却是“责任”二字。
“大数据是一种工具,一种十分强大的工具。与其他科技工具一样,它可以被用于改善人们的生活,但也有被用以作恶的风险。”舍恩伯格说,也正因如此,在大数据时代,必须更加强调责任,对这一新技术进行“负责任的”开发和使用。
在海量数据的采集和分析中,是否会泄露被调查者或用户的隐私,走向数据高于人的“数据独裁”,是许多人担心的事情。对此,舍恩伯格认为,首先要建立各方之间的信任关系,没有信任,大数据的采集和应用不可持续。
为确立和保障这种信任关系,各参与方都需要采取行动。舍恩伯格说:“对于政府来说,最关键的是要进一步立法保护隐私,保护知识产权。”他认为,大数据发展快速,即便在欧洲、北美这类法律较健全、更新较快的地区,相关法律也已经过时,必须尽快完善以适应大数据时代。
而在有针对性的法律法规出台之前,政府或第三方监督也是必要选择。比如大数据的优势之一就是“一次采集、多次使用”,但如何保障这些数据的再利用符合数据采集初衷、符合规范,就需要有人来严格监督整个过程。
此外,舍恩伯格还强调,业界自律同样十分重要,“利用大数据技术创造利润的人必须明白,只有负责任地采集和使用数据,才有可能可持续地开发大数据价值,这一产业也才能持久发展”。
对于大数据发展面临的专业人才稀缺问题,这位牛津大学教授认为,教育领域需要适应大数据时代,培养具有大数据思维、掌握基本数据技术的学生。他说:“在未来,数据收集和处理将是一项基本技能。无论学习哪个专业、从业于何种领域,都将有必要掌握这一技能。”
舍恩伯格最后说,不管期待还是担忧,大数据时代都在向我们走来,“最重要的是,这个新时代还处于初始阶段,我们可以努力塑造其未来,把握其发展方向,让大数据真正为人们带来福利”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01