
关于大数据,你不知道的6大迷思
过去两年,在Netflix以行为分析为基础打造的美剧House of Cards 《纸牌屋》爆红的同时,大数据也成了现代企业经营的显学。无论是消费、金融、电信、交通,甚至是政治、慈善,所有的研讨会上,一定可以看到大数据的身影。似乎人类组织有史以来的行销、管理等问题,有了Data,全部都可以解决。=
事情当然没有那么简单。就像任何新科技一样,大数据并不是万灵丹。要善用它,必须要从对的观念出发。今天就跟大家聊聊关于Big Data,我最常听到的6个迷思。
1.大数据是新时代的新玩意
事实上,数据分析一点也不新。早从数百年前的启蒙时代,学者们便已开始遵循科学方法,一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察,取得并分析数据,归纳出假说,然后再经过不断实证,逐渐形成定律。因此我们说的大数据,充其量只是科学方法的应用。跟过去的科学家相比,现代大数据更多仰赖机器去做观察与取得数据的工作,以求更全面、更即时的资料收集。但后续的推论、归纳工作,还是需要人为的判断。
2. 100TB以上才叫大数据
数据的大小,事实上没有明确的界线。更重要的,数据的大小,不一定有意义。数据大,也不代表一定能做出準确的预测─假设你拥有地球70亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力,以及他们的上网行为等种种数据,如果题目是要预测他们明年的收入分布,这个庞大的资料库,恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多,重点是要达成的任务,不是储存的数量。
3.数据非常客观
采集数据的软硬件,是人为设计的,因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面,就代表你在欣赏这个内容吗?很难说,或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞,就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说,说不定只是喜欢发文的人,或是手滑不小心按到。真实世界,永远有测不准的环节,因此设计数据采集软件的人,很难绝对客观的去记录使用者行为,所以产生出来的数据,也很难是完全客观的。对于大数据,你该有的认知是它有相当、相对的客观性,但不可能绝对准确。
4.数据可以告诉你不知道的内幕
就像字面显现的,数据只能告诉你不知道的数据。但它究竟代表什么样的内幕,必须要靠归纳者自行去解读。举例来说,分析你的App使用者资料后,发现21-30岁女性族群占比最大,这可能代表着你的App对这种人最有吸引力,但也可能代表当初推广团队在发广告时,比较针对这样的族群。究竟事实是什么?往往需要更进一步的综合比较、实验分析,才能逼近。
5.大数据是资讯部门的问题
大数据的收集与储存,的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么,如何收集,收集后该如何应用,绝对是业务主导部门该负责的。要求IT部门把大数据做好,就好像要求财务部门提昇公司获利一样,是本末倒置的。
6.大数据会改变一切,不懂数据的人将会被淘汰
数据的重点不是数据,而是解读与预测,也就是用数据验证人类的行为模式,用以提升产品与服务的设计,与潜在、现有客户沟通的方法与内容。因此,懂数据不是重点,懂人才是。在全面连网的世界,数据将会越来越泛滥,懂数据收集管理的人也将会越来越普遍。但无论科技如何发展,懂人的人,恐怕永远是少数。人感性、容易受到环境影响,因此难以预期。
所以,大数据是社会科学重要的进展,但企业要精准抓住未来,经理人要拥有更好的决断力,还是要基于对不同人、不同性的理解,而不仅是科技工具的使用而已。大数据不是万灵丹,它只是涡轮加速器,至于方向盘,仍旧掌握在你的手上。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-18刚入职场或是在职场正面临岗位替代、技能更新、人机协作等焦虑的打工人,想要找到一条破解职场焦虑和升职瓶颈的系统化学习提升 ...
2025-07-182025被称为“AI元年”,而AI,与数据密不可分。网易公司创始人丁磊在《AI思维:从数据中创造价值的炼金术 ...
2025-07-18CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在大数据席卷全球的今天,数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。从海量数据中提取有 ...
2025-07-18SPSS 赋值后数据不显示?原因排查与解决指南 在 SPSS( Statistical Package for the Social Sciences)数据分析过程中,变量 ...
2025-07-18在 DBeaver 中利用 MySQL 实现表数据同步操作指南 在数据库管理工作中,将一张表的数据同步到另一张表是常见需求,这有助于 ...
2025-07-18数据分析师的技能图谱:从数据到价值的桥梁 在数据驱动决策的时代,数据分析师如同 “数据翻译官”,将冰冷的数字转化为清晰的 ...
2025-07-17Pandas 写入指定行数据:数据精细化管理的核心技能 在数据处理的日常工作中,我们常常需要面对这样的场景:在庞大的数据集里精 ...
2025-07-17解码 CDA:数据时代的通行证 在数字化浪潮席卷全球的今天,当企业决策者盯着屏幕上跳动的数据曲线寻找增长密码,当科研人员在 ...
2025-07-17CDA 精益业务数据分析:数据驱动业务增长的实战方法论 在企业数字化转型的浪潮中,“数据分析” 已从 “加分项” 成为 “必修课 ...
2025-07-16MySQL 中 ADD KEY 与 ADD INDEX 详解:用法、差异与优化实践 在 MySQL 数据库表结构设计中,索引是提升查询性能的核心手段。无论 ...
2025-07-16解析 MySQL Update 语句中 “query end” 状态:含义、成因与优化指南 在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,开发者和 DBA 常会 ...
2025-07-16如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11