紛繁的數據越多越好

2013-09-22 16:49:43

  傳統的樣本分析師們很難容忍錯誤數據的存在,因為他們一生都在研究如何防止和避免錯誤的出現。在收集樣本的時候,統計學家會用一整套的策略來減少錯誤發生的概率。在結果公佈之前,他們也會測試樣本是否存在潛在的系統性偏差。這些策略包括根據協議或通過受過專門訓練的專家來採集樣本。但是,即使只是少量的數據,這些規避錯誤的策略實施起來還是耗費巨大。尤其是當我們收集所有數據的時候,這就行不通了。不僅是因為耗費巨大,還因為在大規模的基础上保持數據收集標準的一致性不太現實。就算是不讓人們進行溝通,也不能解決這個問題。

  大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣。如果將傳統的思維模式運用於數字化、網路化的21世紀,就會錯過重要的信息。執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。在那個信息貧乏的時代,任意一個數據點的測量情況都對結果至關重要。所以,我們需要確保每個數據的精確性,才不會導致分析結果的偏差。

本文摘自《大數據時代》


   《大數據時代》是國外大數據系統研究的先河之作,本書作者維克託-邁爾-舍恩伯格被譽為“大數據時代的預言家”,擁有在哈佛大學、牛津大學、耶魯大學和新加坡國立大學等多個互聯網研究重鎮任教的經歷,早在2010年就在《經濟學人》上發佈了長達14頁對大數據應用的前瞻性研究。維克託-爾耶-舍恩伯格在本書中前瞻性地指出,大數據帶來的信息風暴正在變革我們的生活、工作和思維,大數據開啟了一次重大的時代轉型,並用三個部分講述了大數據時代的思維變革、商業變革和管理變革。
  維克託最具洞見之處在於,他明確指出,大數據時代最大的轉變就是,放棄對因果關係的渴求,而取而代之關註相關關係。也就是說只要知道“是什麼”,而不需要知道“為什麼”。這颠覆了千百年來人類的思維慣例,對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。

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