
我们只有先度过把数据当成权力使用的腐败时代,向着数据分享的时代迈进,才能看到激动人心的大数据时代的来临。总之,心里多多少少对我们这一代人抱着这么一点点希望,大家一起开心地“玩”吧!
牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格所著的《大数据时代:生活、工作、思维的大变革》一书,被认为是大数据时代到来的先河之作。大数据涉及最多的为计算机、生物学、生态学、经济学、地理学、天文物理和公共卫生等领域,应用较多的方向为网络分析、交通系统、犯罪区域、人权、动植物保护以及传染性疾病和感冒预测等。
全球一部分领先者已经开始思考大数据分析技能和计算水平的提升。大数据时代的来临源于不同领域、不同部门的合作和数据分享,可以说是数据分享的更高层次。但是不得不承认的一个现象是,国内许多领域却在纠结于数据分享,以及数据腐败斗争的事实。
什么是数据?在我看来就是所有可以进一步分析和推理用的知识点。逐年累月的记录、基础数据、加工过的数据都可以作为数据分析中的数据。所谓数据分享,打个比方,就像幼儿园小朋友交换玩具,如果你不自愿交换就没人和你玩,那你就得自己玩,虽然你可能会说自己玩也挺好,但就是要注定孤独终老。“一起玩”这个动作延伸到科研领域其实就是一种合作—大家一起“玩”一堆数据,一起“玩”出一些有趣的结果。但是交换玩具这个在幼儿园里简单的游戏被放到成人的世界就变得异常复杂。数据在成人手中变成了一种稀缺资源和一种权力之后,基本上游戏规则就变成了“我要看得起你我才和你分享,或者你给我什么好处我才给你分享”,而在国内大体上就是这样的情况。
那么,在科研中我们为什么要分享数据?—当然就是为了更好地合作,为了做出更好的工作。“分享”这个动作基本上是出于互相信任,并且对结果有所期待的情况下发生的。我们都常常期待着与比你厉害的人,或者懂你的人,分享并得出更好的、更有用的结果。
那么,为什么我们又不能互相分享数据呢?我认为这其中涉及三个层面的问题。
出于国家安全的考虑
数据分享或者说“泄密”过程中可能损害某些群体的利益。具体不再详述,因为每个国家、每个地区对国家安全的定义不一样。比如,贫困人口比率和饥饿在非洲各国是敏感数据,在其他国家多少可能都是,只是机密级别不一样。“安全”这个词本来也很难界定边界,而且和国际环境、国家利益、财团利益结合在一起时,就太模糊。
前几天看美国乔恩·斯图尔特的每日秀,最近邀请的是当时斯诺登逃离美国时,在我国香港约见的第一位记者。乔恩问那位记者,你认为斯诺登这样泄密幼稚吗?记者回答:“他有一点理想主义,认为尽管自己泄露了机密还是愿意相信国家公正的司法系统。”另一个例子是维基解密,它使得很多国家和政府的机密数据被曝光。不管出发点怎样,最后的泄密者基本上要么背井离乡逃亡,要么沦为阶下之徒。所有涉密或者事关国家安全的数据都是“分享者”的禁区。
技术安全与分享
记得我当时和一位老师讨要卫星影像(他后来给了我数据),他和我提到“国家安全”和“技术安全”这两个词。这里说的技术安全其实是—要是我给了你数据,你做出比我更出色的工作怎么办?作为科研人,每个人多少都会问自己这样的问题。我们到底要不要和其他人分享自己的数据?到底是怕别人超过自己,还是因为获取数据的成本太大你输不起?还是你认真分析所有的利弊之后作出的决定?
如果仅仅出于“害怕别人做出比自己更出色的工作”的心态,科研的前途就令人担忧。这里面涉及一个长远性的问题。长远性也有三个层次:眼前利益、中长期利益和长期利益。普通人关心的柴米油盐是今天、明天的事情,政策决策者作决定至少要看未来十几、二十年后的结果。但科研人员应该看到更长远的未来。不过,作为每天都要“吃穿用度”的科研人员,我们很容易犯短视的毛病。
在我碰到的各国功成名就的科学家里,在我看来都是秉承着“你需要这个数据你就拿去分析,我们一起看看会有什么有趣的结果”这样一种心态。首先是“我们”,然后“一起”,“我们一起”的情况是给你数据的人尊敬你的知识、能力,才会和你讨教、切磋。当你被人欣赏、尊重和信任时,这种转化成的正能量其实是十分强大的。
数据演化成权力
这两者的关系看似有些千丝万缕,理不清头绪。但数据其实是可以转化成一种稀缺资源进而演化成为一种权力的—和国内一些地方政府合作你就会深深体会到这一点,这不仅仅有我个人的部分经历,也听到周围一些人的抱怨。有些所谓“不能分享的数据”,其实真正看了之后,就像对某某声嘶力竭地嘶吼:“十几二十年你们就干了这点事?!”“什么?你们竟然连这个数据都不知道?”“没改过的原始数据在哪里?”……有些情况理解,我国建立也只有短短几十年,很多数据没有,也还未测过,但是也不用编吧?很多社会经济收据采集其实—
1.数据采集部门的工作可以做得更好;
2.拿的是纳税人的钱工作就应该有实实在在可以测量业绩的数据;
3.分享数据虽然要承担风险但是对未来的政府工作开展更有用。
所以总体来说,我们只有先度过把数据当成权力使用的腐败时代,向着数据分享的时代迈进,才能看到激动人心的大数据时代的来临。总之,心里多多少少对我们这一代人抱着这么一点点希望,大家一起开心地“玩”吧!CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13