京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
从数据到知性 大数据的生存进化之路
这几年,大数据突然成了商业社会上的弄潮儿。似乎,一夜之间,大数据就像明星一样红遍大江南北。以前,只有在数学、统计、计算机等专业领域谈到的数据,现在已经“飞入寻常百姓家”。大数据的各种应用、研究与实践纷纷出现,名之为大数据的公司也是雨后春笋般涌现。不过,对于普通人而言,用具体的例子可以更好地解释它。
数据是信息的表达,它的出现甚至比人更为久远。在“宇宙大爆炸”的研究过程中,美国物理学家伽莫夫于1946年正式提出大爆炸理论,认为宇宙由大约140亿年前发生的一次大爆炸形成。后来,哈勃通过望远镜观测到“红移现象”——就是星系正在远离我们,表明宇宙正在膨胀。通过测量光谱中的特征谱线的位置,可以推算出其以前的位置。由此,我们可以推算出宇宙的大致年龄。宇宙中的每个物体都带有信息,而信息会通过数据来表达。人类的智慧在于可以通过收集数据去认识一切。假如数据在宇宙诞生时就随之出现,那么毫无疑问它的“年龄”比人类大得多。
《在科技想要什么》里,美国科技哲学家凯文·凯利就提出了“科技也是有生命力的”的观点。他认为,传统上,人们只把植物、动物、原生生物、真菌、原细菌、真细菌称为生命。如果重新审视“生命”,那么科技或者技术可被称为“第七种生命元素”。原因在于技术是生命的延伸,它的演进与生命的进化及其相似。那么依照这样的观点,我们完全可以把数据称为“第八种生命元素”。人每时每刻都会散发出信息,比如你的身体、你的行为甚至你的思想。通过工具,我们可以记录下你每时每刻的呼吸、心跳等许多身体数据,甚至连行为、思想也可以通过一些方法测量出来。在《智慧社会》里,美国的全球大数据权威阿莱克斯·彭特兰通过社会计量标牌来测量人们的行为。这个设备仅有卡片大小,配备了测量佩戴者运动的传感器、捕捉声音的麦克风、检测附近同类设备的蓝牙,以及记录面对面交流的红外线传感器。这个东西功能异常强大,比如在打扑克时,这款设备10次有7次可以很准确地判断某人是否作弊;佩戴设备的人能够在5分钟内预测谈判中的赢家。
以前限于技术和发展程度的限制,人们对数据并不重视,也没有认识到数据的价值。但是现在通过技术手段,我们完全可以收集人类的一切数据,并对数据进行整理、分析和总结,从中发现驱使人类行为的背后因素。也就是说,我们可以通过数据来观察人类。
举一个例子,就是谷歌流感搜索与预测系统。2009年出现了一种新的流感病毒——H1N1,迅速席卷全球。因为它结合了禽流感与猪流感的特点,传染力很强,破坏力极大。更糟糕的是,目前还没有对抗这种病毒的疫苗。美国政府要求医生在发现新型流感病例时要及时告知疾控预防中心。然而从人们发现自己患病到医院再到疾控中心,时间会拉长,然而短短的时间新型流感可能已经爆发。这对政府、社会和国家来说,将会带来巨大的损失。但是,谷歌却比政府做得更好。谷歌公司把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行了比较,他们希望通过人们的搜索记录来判断这些人是否患上了流感。他们的预测结果和官方数据的相关性达到97%。因此,2009年流感爆发的时候,谷歌成了一个很有效、很及时的指示标。
现在,不管是企业还是公司,手里都有巨量的数据。用于企业,海量的数据是企业未来的宝藏;用于社会,海量的数据可以为人们提供更好的生活和公共服务。以美国为例,在2014年,美国国税局通过一个名为“Get transcript”的工具将纳税人的信息数据加以共享,纳税人可以通过它获得他们自己最近三年的纳税记录。个人纳税者可以借此下载过去的纳税申报单,这使得居民进行抵押、学生贷款、商务贷款等活动与填写纳税表变得更加便捷。
如今,大数据相比以前的简单数据,有三个特点:数量大、种类多、速度快。数量上,2011年新生成的和复制的信息量估计超过了1.8ZB(泽字节);而在2013年这一数字估计超过4ZB。要知道,1ZB等于1021 个字节,相当于存储323兆份列夫·托尔斯泰所著的1250页的《战争与和平》所需的容量。种类上,从农业生产到餐饮再到医疗保健,任何行业都会产生越来越多的数据。速度上,数据的产生更是以指数级增长,数据的产生和更新不断加速。我们可以推知,数据的更迭会加速,就像人类的发展一样。假如把几百万的历史比作一小时,那么人类的辉煌却产生在最后几分钟。不得不惊叹,信息、技术和数据的变化远远超出了人类。以百度为例,它有一个全国迁徙动态地图,随时可从网上看到人们迁入和迁出的省份和城市。通过人们的手机搜索记录,百度可知道人们现在的位置和要去的地方。所有的数据经过收集和汇总,就能变成有价值的东西了。
大数据到底会如何进化?这是值得让人深思的。原始的数据就是一些简单的数值、记号等,通过大量的收集相关数据,并进而分类,原始的数据就变成对人们有用的信息了。再通过对信息进行整理、赋予内涵,发现其中的规律性,就变成一种有用的知识了。有用的知识能够为为人们提供一种行动方案,这样知识就成为知性的。由此,我们可见一条清晰的数据生存进化之路:“数据——信息——知识——知性”。如果说,以前,世界的原始动力是上帝,那么,21世纪,驱动世界运转就是数据了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 金字塔原理 定义: 一种“先总后分、先结论后原因”的思考和表达方式。顶层为核心观点,中 ...
2026-09-22数据收集是数据分析、数据挖掘与数字化运营的源头工作,数据收集的完整性、准确性、时效性直接决定后续数据分析结果的可信度与业 ...
2026-09-21箱线图是数据分析中用于识别数据分布、判断离散程度、筛查异常值的核心图表。相比于直方图、趋势图,箱线图可以精准区分正常数据 ...
2026-09-21 很多数据分析师精通Excel函数和数据透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么 ...
2026-09-21在数据库数据查询与数据分析工作中,日期时间是最常用的数据类型之一。原始数据库中存储的日期格式多为标准时间戳、年月日时分秒 ...
2026-09-20在时序数据分析中,增长率是衡量数据涨跌幅度、研判发展趋势、识别周期波动的核心指标,主要分为环比增长率与同比增长率。传统Ex ...
2026-09-20 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-09-20CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15