京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据、小模式、深影响
我今天想跟大家分享的是大数据以及大数据所延伸出来的商业价值。可能有些人会问这样的问题,我所代表的学院——牛津大学互联网研究院主要的工作职责是什么?我想说,我本身是牛津大学信息哲学与信息伦理学的教授,能在这里和大家一起见证腾讯互联网与社会研究院的成立,是一件非常了不起的事情。因为我认为人类开发数据技术是多年来在古老的地球上开出来的一朵鲜艳的花。其实这个技术在很多年前就已经有了,它深深根植于我们的生活中,它就是哲学。
什么是大数据?大数据是由三个“V”组成的——速度(Velocity)、种类(Variety)和数量(Volume)。现实是大数据一直在变化——速度变得更快,数量变得更多,种类也变得更多样,每一天、每一周都是如此。但是大数据有没有局限?这三个“V”是否会不断地增长?数据会有它的限制吗?
2013年,全中国一共产生了0.8ZB(约8亿TB)的数据,到2020年会变成35ZB,这是快速的增长。而我们的记忆到底能存多少数据?我们的记忆是没有极限的,因为它是动态发展的,这跟数据的增长有关系。
我刚才所讲的是大数据的一些历史。突然有一天我们发现大数据会变成一种资产。什么时候会变成一种大资产呢?如果要选择具体的一天,大概是在2012年,世界经济论坛宣布大数据成为一种新的经济资产,就像货币或者黄金一样。毫无疑问,这种经济的增长速度是非常快的。我从经济论坛上也听到了很多知名的经济学家对于大数据的看法,大家都同意这是一个全新的局面。
现在是什么组成了大数据?不仅仅是速度、种类和数量,还应该有价值(Value)——从三个“V”变成四个
“V”。这四个“V”已经陪伴了我们很长时间,这就是为什么我们今天要来参加这个论坛,讨论大数据。
为什么大数据如此重要呢?对于我这个哲学家来说,大数据的价值是什么?所谓大数据的价值,是以小的格局和小的形式来体现的,这是什么意思呢?我们看到的就是一些小的数据一点点连接在一起,那么到底多大规模的数据才会出现一个可辨别的形式?可以说,你的眼睛无法辨别这种小模式,除非这些小模式连接起来。如果说你有足够的能力,有足够的数据,你才能发现这些数据连在一起或许是一台电话;如果不太了解技术,你可能就看不到这个电话的形式。
可见,大数据是最敏感的,当这些小的敏感线条连接在一起,你马上就会发现“小模式”决定了一半的数据都是垃圾,但是你不知道是哪一半,只有不断地收集这些数据才能做出判断。
首先就是大数据和小模式与我们隐私之间的关系。当然,还会有新的问题,那就是预测。我们发现有足够的数据,再加上智慧小模式的匹配,计算机就知道你会定什么样的行程,在你买之前它已经知道你要买牙膏了。计算机可以告诉我们,今天要做什么,但是它不会告诉我们为什么要这样做。当然还有来自广告的压力,以及那些日益具有说服力的工具,都可以说服你什么是最好的。这些都会影响到我们的自由,对个人而言,这些都是风险。
但是它们并非不可解决的风险,如果我们能够注意到,这些风险就能被解决。当然,这里不仅仅有风险,还有很多优势。当我们谈到大数据的时候,我们要记住大数据是有价值的,它有知识和技术的价值,让我们可以更好地去了解这个世界。从卫生、技术、教育到医疗的研究,帮助我们深化对世界的理解。我们当然也可以去思考大数据给我们带来的经济和商业价值。例如,企业、企业家利用数据可以创造经济价值,确保未来的一代人会比现在的一代人生活得更加美好。因此,我们需要思考大数据在经济上的价值。
今天我们聚集到这里,还要关注大数据的社会价值,也就是怎么样利用大数据提高社会的价值,怎么样改善你的企业运营,怎么样改善交通运输,以及怎么样预测和改善将来的健康问题。大数据是一个非常好的工具,它可以帮助我们改善生活,给我们带来希望。
我们应该利用什么样的战略来获得大数据的好处,避免风险呢?对于大数据,要利用什么样的价值战略呢?我想,要设定这样一个战略是比较容易的,但是实施起来比较难。大数据可以确保我们避免出现伤害,也可以预防伤害或者去除伤害,并创建福祉。
我给大家解释一下这一点,大家可以思考一下医生给他的患者做什么?医生要尽量防止他的患者出现一些伤痛,希望他变得更加健康和强壮。大数据对整个社会来说也可以帮助我们这样做——防止和去除伤痛,而且最重要的是可以去改善成百上千万人的生活。
历史的车轮一直在往前行进,我们无法阻止它往前走,我们确实发挥着作用,不管是大的还是小的,是作为机构还是个人,我们的作用就是为了确保未来社会的顺利发展。而同时数据的价值、量和速度都会增大增强,就有可能会出现信息过载的问题,出现太多的噪音。面对这样的情形,我们可以做什么呢?
这时,我们就要确保这样一个噪音缺口是尽可能小的,才能充分利用大数据的价值,同时又不会给整个社会体系造成过载,这就是我们这个研究院的一个非常重要的责任。
当然我也要强调一下我们本身的哲学理念。大家可以去思考一下大数据有上万亿个,我们有这么多信息,也知道这些是或者不是的问题是不 断增加的。要找到答案,并从中找到信息,我们就必须要去确定正确的问题,也就是要问什么样的问题,才能挤出水分,通过大数据确定小模式。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17