京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
闲暇的时候,我最喜欢去书店“游览”。书的内容姑且不说,光是花花绿绿的封面,就常引我流连忘返。这一次,两本书的封面格外吸引我的眼球。
一个封面的图案是一只跳舞的大象,前腿腾空,竖直向上的长鼻子冒出五颜六色的电线(导线),书名是《大数据——一场即将改变我们生活、工作和思维方式的革命》。另一个封面的图案是英国画家约瑟夫·怀特画于1766年的一幅油画,画面内容是一位哲学家正在讲解太阳系,讲解人严肃认真,听众神情专注,代替太阳的烛光将两名求知儿童的脸庞照得亮堂堂,书名是《启蒙思想——为什么它依然重要》。
《大数据》的封面构图是说,数字化时代的数据非常大,大得就像动物世界的一头大象。而大象却要翩翩起舞,预示着一场数据化革命即将到来。《启蒙思想》的封面通俗易懂,日心说推翻了地心说,启蒙思想恰似普照大地的阳光,引导人们走向光明。
2008年世界经济危机爆发后,全球经济时好时坏,蹒跚跌撞地折腾到现在。有人说,5年来,世界经济犹如在黑暗中跋涉,偶现曙光却转瞬即逝。全世界人民都很焦急,盼望新经济模式助推经济发展。现在,大数据喧嚣登场了,似乎可以将世界经济引出黑暗。
什么是大数据?《大数据》一书未能给出确切定义。我以为,从本质上讲,大数据首先指的是数据的数量大(VOLUME)。2013年,世界存储的数字化数据将达1.2泽字节。这么大的数据究竟有多大?形象一点说,如果把这些数据印成书,一本挨一本平铺,可覆盖52个美国;若刻成光盘且将之垒成5堆,那么,5根光盘“通天柱”可直达月球。
大数据的第二个特点,是数据的增长速度快(VELOCITY)。德国发明家古登堡1439年发明铅字印刷后,欧洲第一次出现了信息爆炸。美国历史学家伊丽莎白·爱森斯坦研究发现,1453年-1503年的50年间,欧洲约印刷了800万本书,超过了之前欧洲所有手抄书的总和。也就是说,欧洲的信息储量用50年翻了1倍。而现在,美国信息专家马丁·希尔伯特说,数字数据储量每3年就会翻1倍。人类存储信息的速度比世界经济的增长速度快4倍。
当然,大数据还具备如下3个容易理解的特点:种类多(VARIETY)、准确(VERACITY)和价值(VALUE)。
在世界经济苦难挣扎之时,许多聪明的商家把目光瞄上了具备上述“5V”特征的大数据。他们认为,世界储存的数据虽然庞大,但其已被利用的价值只有一小部分。如果转变思维方法,将这些数据重新组合和处理,其潜在价值之大难以估量。
比如说,美国社交网站脸书(FACEBOOK)有10亿用户,网站对这些用户信息进行分析分类后,广告商可根据分析结果精准投放广告。因此,对广告商而言,脸书10亿用户的数据信息值1000亿美元。
另有分析显示,2012年,运用大数据的世界贸易额已达60亿美元。2016年,这个数字预计将达200亿美元。
既然重新处理数据能赚钱,一些具有用户信息优势的公司,如谷歌、微软等,都会尽其所能搜集其需要的信息。这样,至少有两个问题已凸显了出来。一个是如何保护个人隐私问题。奥美公关公司最近公布的一份调查报告显示,75%的人不希望企业存储自己的个人信息,90%的人反对企业收集自己上网浏览网页的记录。另一个是如何防止信息垄断问题。由于谷歌、微软等公司用户数量上的绝对优势,它们占有的用户信息也就占有绝对优势,再加上这些公司还有信息储存、传输和分析技术上的优势,它们也就很容易垄断数据贸易市场。
近年来,欧盟一直在调查微软和谷歌在侵犯个人隐私和信息垄断方面的问题。如果指控被证实,这两家公司将面临重罚。其他国家也应向欧盟学习,提前从速立法,以规范可能日益繁荣的数据贸易。
从经济角度讲,大数据及其产业链到底能带来多大效益,现在还不好估量。但有一点可以肯定,即使大数据可以引领某个行业暂时繁荣,也可以成就许多亿万富翁,但却不能从根本上扭转目前世界经济的颓势。因为,从根儿上讲,大数据充其量是一次如何充分利用现有数据的思维转换,而非彻底改变经济模式的“大思想”。
什么是“大思想”?我以为,凡是构成某一行业从无到有之基础的思想,就是“大思想”。比如说,德国启蒙思想家莱布尼茨曾写过《1与0,一切数字的神奇渊源》一文,从而发明了二进制。没有二进制,很难想象会出现现在的计算机和数字化;没有计算机和数字化,又怎能出现IT行业和大数据呢?
再比如,英国启蒙思想家亚当·斯密1776年发表《国富论》一书。可以说,没有斯密倡导的“看不见的手”,很难想象会有现代自由市场经济;没有自由市场经济,人类的物质生活水平就很难发展到目前的富裕程度。英国史学家巴克勒在《文明史》一书中说:“从人类财富创造的角度看,斯密超过了所有政治家。”
要想医治当前世界经济的病态,大数据之类的思维变换或许在治标上能起一定作用。但要治本,还需催生科技创新的“大思想”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20