
大数据没有告诉我们的
如果说人类筚路蓝缕、披荆斩棘地跋涉几千年,就是为了克服广袤世界的未知和不确定性的话,我们似乎正在走进一个光明美好的新时代,这个时代叫做大数据时代。在这个时代里,随着IT技术的迅猛发展,数据的增长成了一个显而易见的事实。
谷歌前首席执行官施密特有一种流传甚广的说法,形象地描绘出了大数据之大:人类从直立行走到2003年所创造的知识,总计才5艾字节(1艾字节相当于10亿GB),到了2007年,短短几年间的数据存储已经超过了300艾字节。据统计,到2015年,全球网络数据流量将达到每年966艾字节,这标志着人类从数据的“池塘”达到数据的“海洋”。
而大数据也正在发挥它巨大的力量,给我们的生活带来更多的确定性和更多指引,至少在两方面给了我们前所未有的便捷——
第一,它帮助我们了解外界。世界的运转方式和规律正在被转变成各种数据,随意在搜索网站输入“大数据告诉你”这六个字,你就会收到无数关于我们的外部世界的精确解释。
如果你想实现财务自由,“大数据告诉你是否该长期持有某某基金”;如果你想买房子,“大数据告诉你一年中哪个月房价最低”;如果你想考研,“大数据告诉你考研到底难不难”;如果你想假期出行,“大数据告诉你国庆哪里最堵”我们不用再担心自己的决定是无凭无据、道听途说,因为大数据以科学统计的方式最大程度地给我们提供了行动的参考。
第二个方面或许是大数据对我们影响得更为直接的地方,它把人自身的活动方式也转化成了数据。行走的时候,运动手环会不停计算你走路的速度和距离,告诉你卡路里的消耗情况,作为你健身计划的参考;听音乐的时候,各种音乐软件会不停记录你选择的音乐类型和听歌频率,并会以这些数据为依据为你量身推荐一份私人歌单;网购的时候,购物网站会根据你浏览不同商品的频率和消费金额,计算出你的购物倾向,在你的网页上自动生成一份“你可能感兴趣的商品”苹果最新的ios9系统甚至在健康软件数据中的生殖健康这一项里,加入了性行为监测的功能,新近出现的一些app甚至能计算出人的性能力。
我们的身体、生活方式,在大数据时代,变成了清晰的、简明的、容易读懂的信息库。这些数据的背后是某种野心——通过数据解决那个困扰人类许久的疑难——“认识你自己”。数据在了解我们的身体、品味、喜好的过程中,发掘出我们是什么样的人、想要什么、应该怎么安排我们的生活。
对于孤独生活在冷漠的都市社会,时刻面对着未知与风险的现代人来说,有什么比一种以科学的名义出现的安全、准确、简单的生活指南更具有吸引力呢?可是,大数据能代替我们对自我的了解吗?它是不是以均一的、数字化的衡量方式抹杀了人之为人的多样性和丰富性呢?富有灵性的人是不是最后会变成一堆堆无趣的数据、一个个“空心人”呢?一个被数字量化的自我,会不会也是一个被粗暴简化的自我?人内在的心灵可以完全外化变成可处理的数据吗?爱情、美丽、自由这些都可以用数据来计算吗?
如果可以的话,数据,是不是变成了信息时代的新神——一个全知全能的、按照其律法生活就可以给人以幸福的神。
哲学家尼采在《快乐的科学》中说“上帝死了”,实际上说的是人类认知世界的那个权威死了。在尼采看来,这并不是一件坏事。因为权威的失去,反而给我们留下了独立思考、重估一切价值的机会。正是神灵的消逝,才让我们能够重获理性,重新出发去寻找真正的知识,去寻找生活的意义。
现在就断定大数据时代的到来对我们是好消息还是坏消息未免为时过早了。我们目前能做的,或许是在不断地刷屏、转发、点赞、分享的数据狂欢中冷静下来,把大数据真正作为一种工具,而不是把它变成惰于了解世界、了解自我的借口。大数据的推崇者们很喜欢借用一句苏格拉底的名言来标榜大数据的作用,但实际上这句话也适用于对大数据的反思,这句话就是——
“未经省察的人生不值得过。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04