大數據時代

導言

“大數據”這個詞,不知道從什麼時候起,在我們的生活與工作中風靡。成為炙手可熱的一個行業,如果你懂得大數據,不少人都會向你投來好奇的目光。當你瞭解了大數據的一些知識,你的朋友往往會問你:“大數據是什麼?”。雖然你知道他是什麼,也有表達不清楚或者不能通俗的表達的尷尬。

那麼,面對這樣處境時,是否有一些會急切想把大數據瞭解個徹徹底底,也許可以從《大數據時代》一書中得到些許啟發。

大數據時代


一、思維變革

大數據時代


1. MORE更多:不是隨機樣本,而是全體數據

① 小數據時代的隨機採樣:穿孔卡片、美國的人口普查

② 全數據模式,樣本=總體:Xoom與跨境匯款異常交易報警、日本“相撲”運動非法操縱比賽結果、巴西巴拉與第一次全社會層面的網絡分析

2. MESSY不是精確性,而是混雜性

① 允許不精確:微軟與語料庫數據添加、IBM Candidate計算機翻譯項目

② 更有效的大數據簡單算法:無所不包的谷歌翻譯系統

③ 紛繁的數據越多越好:英國石油公司與無感感應器、麻省理工與通貨緊縮預測軟件

④ 混雜性是標準途徑:Flickr由用戶隨意貼標籤分類照片、Facebook的“喜歡”按鈕和谷歌的Gmail在數據變大時只顯示近似值

⑤ 新數據庫設計的誕生:Hadoop與VISA的十三分鐘

3. CORRELATION:不是因果關係,而是相關關係

① 林登與亞馬遜推薦系統

② 關聯物、預測的關鍵:沃爾瑪,請把蛋撻與颶風一篇擺在一起;FICO,“我們知道你明天會做什麼”

③ 美國零售商塔吉特與懷孕預測

④ UPS與汽車修理預測

⑤ 大數據預測早產兒病情

二、商業變革

大數據時代


1. DATAFICATION數據化:一切皆可“量化”

① 莫里的導航圖,大數據的最早實踐之一

② 從最不可能的地方提取數據:日本先進工業技術研究所的坐姿研究與汽車防盜系統

③ 數據化,不是數字化

④ 量化一切,數據化的核心

⑤ 當數字變成數據:谷歌的數字圖書館

⑥ 當方位變成數據:多效地定位與GPS的最佳行車路徑;Foursquare,讓用戶在地方“check in”

⑦ 讓手機數據預測疾病傳播和城市繁榮

⑧ 當溝通變成數據:新浪微博對沖基金公司,用微博數據預測股市投資時機;微博關聯與疫苗接種

⑨ 世間萬物數據化:睡眠活動數據庫和睡眠測試;GPS感應器,判斷環境因素對哮喘病的影響

2. VALU價值:“取之不盡,用之不竭”的數據創新

① ReCaptcha與數據再利用

② 數據的潛在價值:IBM,電動汽車動力與電力供應系統的優化預測

③ 數據創新:數據再利用、重組數據、可擴展數據、數據的折舊值、數據廢氣、開放數據

④ 數據估值:Facebook,從66億到1040億;DataMarket與InfoChimps,提供免費與付費數據

3. ROLE角色定位:數據、技術與思維的三足鼎立

① Decide.com與產品價格預測

② 大數據價值的三大構成:三種公司,基於數據且為大數據掌控的公司,基於近且為大數據技術公司,基於思維且為大數據思維公司;個人;谷歌與亞馬遜三種皆倍的

③ 全新的數據中間商

④ 專家的消亡與數據科學家的崛起

⑤ 大數據決定數據競爭力

三、管理變革

大數據時代


1. RISKS風險:讓數據主宰一切的隱憂

① 無處不在的“第三隻眼”

② 我們的隱私被二次利用了

③ 預測與懲罰,不是因為“所做”,而是因為“將做”

④ 數據獨裁

⑤ 掙脫大數據的困境

2. CONTROL掌控:責任與自由並舉的信息管理

① 一場管理規範的變革

② 管理變革:個人隱私保護、個人動因VS預測分析、大數據算法師的崛起、反數據壟斷大亨

四、結語

大數據時代


正在發生的未來,價值非凡;凡是過去的,皆為序曲。大數據時代,是一個名副其實的“信息社會”,數據的來源在哪裡?是人的本身。

大數據並不是一個充斥著算法和機器的冰冷世界,人類的作用依然是機器無法完全取代的。大數據為我們提供幫助是暫時的,更好的方法和答案,應該在不遠的將來。


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