
大数据时代,一个新的相对论时代
不久前的一个周末,我在成都参加希捷公司的年会。
这是全球数一数二的硬盘供应商,年会熙熙攘攘,盛况空前。在国内各项重要的经济指标均为下行的情况下,希捷公司的出货量仍然保持着增长。事实上,整个存储器行业这几年都在连续逆势增长。
时代的轮廓如此清晰。人们在减少饮料、成品油甚至住房的消费,却在花更多的钱保存数据。
演讲中,我提到,今天的社会治理、商业管理以及个人生活,无不在快速地数据化,即事实和细节被广泛地记录下来,通过这些记录,消逝的世界可以再现,从而进行分析和预测,人类历史上一些精细的、微妙的、隐性的、曾经难以捕捉的关系和知识,现在都可以捕捉到,快速上升为显性的知识。
我的结论是,通过数据,人类从来没有如此客观地认知我们每天生活的世界。
从成都返回杭州,有几个小时我在空中飞行。回到家,一封邮件已经静静地躺在我的邮箱。里面是迫切且尖锐的提问:
“涂先生,这个时代,让我越来越困惑,我是一名资深的数据分析师,但随着数据的增多,我甚至成了一名大数据的怀疑论者……之所以没有在现场提问,是担心我的挑战给大数据的信奉者泼上冷水……”
他的问题是,数据越来越多,但他却经常感受到,他离事实越来越远,通过数据,无法发现真正的真相。
换句话说,虽然数据是真实的,但它却不一定符合真正的事实。
这是一个新的相对论,数据相对论。爱因斯坦的相对论是关于时空和引力,新的相对论是关于数据和事实。
数据永远在追赶事实
美国政府曾经竭尽脑汁,一直想掌握全国真正的人口数量。1860年代开始,美国总统就开始给美国的普通公民写信,请他们不要因为害怕人口普查而隐瞒人数,他以总统的名义保证,这些数据只是为了掌握美国的真实人口数量,而不会用于征税、征兵和法庭调查等其它用途。此后历届美国总统都致力于排除人为因素,力图保证数据的客观性。他们还想方设法缩短普查时间,最初一次普查要两年时间才能完成,到后来慢慢缩短至两个月,乃至两三天。
每时每刻,都有人出生、死亡或者濒临死亡,他们发生在不同的家庭、医院、甚至野外,现实不会静止以等待你给它画像,任何一次人为组织的人口普查,都没有办法在同一个时间点掌握全部的这些事实,从而计算出一个时间点这个世界真正的人口数目。
直到今天,信息技术、互联网、手机如此发达,这个问题还没有解决。
人类是这个世界的灵长,迄今为止仍无法准确的掌握这个星球上有多少同类,遑论其他?
世间万物,一颗红豆、一碗牛肉面、一台汽车、一段感情,其中的知识,都往往丰富得我们难以想象,所谓一花一世界、一叶一菩提。
世界之大、包罗万象、周行不殆、须臾万变,人类就像刻舟求剑的楚人一样,能掌握的永远只是某一个节点某一个范围内的小事实,有混乱和困惑是再自然不过的事了。
但在纷繁复杂、持续演变的世界,人类又在不断努力。纵使人口不断变动,美国政府亦不断改进数据获取方式,以提高效率、逼近真相。今天的美国人口普查局,已经开发了一个“人口钟”(population clock),每分钟可以预测一次美国人口的变化情况。
数据永远在追赶事实,就像永不停歇的钟摆。在追求真理的道路上,我们进入了一个更为清晰的相对论时代。
数据仅记录事实的一个侧面
十年前,我刚到美国留学。开学不久,就学到了一件重要的事情,必须区分“事实”和“观点”,至今还记得,教授在课堂上第一次引用这句名言:“每个人都可以有他自己的观点,但不可以有他自己的事实”,我从此引为圭臬。
但随着经验和阅历的增长,我又感悟到,大千世界,之所以意见纷争、共识稀少,还是因为每个人拥有他自己的事实,事实确实只有一个,但一个事实却有千万面,人因为自己的局限,往往只能看到自己认同的那一面,很少有人能面面俱到、看到一个事实的全貌。
导致的结果,各人还是各有“事实”。
这真是个很可怕的结果,数据越多,分歧也可能越多,因为每一个不同的观点,都能找到相应的数据来支持,一定程度上,比没有数据还糟糕。
在我还没到阿里巴巴工作之前,阿里就有业务线上的高管咨询我,说阿里有很多数据,也有很多部门,仅仅预测顾客下一件可能要买的东西,就有9个部门在做,这些部门,往往得出不一样的结论,而且都认为自己的预测最占理、最准确!
我的第一反应,是这些部门依据的应该是各自收集的、不同环节的数据,一问果然如此。我建议说,阿里的正确做法,应该是合并部门、归整数据,形成一个多维度的、尽可能大的数据,再进行预测。
这个案例其实隐藏着一个巨大的时代风险。数量庞大的数据,将导致“人人皆有理”。一个人要做出一个与其它人迥异的结论,总可以找到相应的数据来支撑自己。
其中的本因,就是数据再多,我们都可能无法掌握事实的全貌。数据再大都不是事实,但它逼近事实。事实确实是只有一个,但有千万个棱面,任何一组数据,可能都只仅仅描绘了“一个”面。
如果有上帝,那只有他的眼睛才能看到万事万物的全貌。人,不可以。
再大的数据,也不可以。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python 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 ...
2025-09-09