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
“最近复购率一直在下降,我们的营销力度不小啊,为什么用户还是走了?” “是不是广告投放的用户质量不高?还是我们的产品问题 ...
2025-02-21以下文章来源于数有道 ,作者数据星爷 SQL查询是数据分析工作的基础,也是CDA数据分析师一级的核心考点,人工智能时代,AI能为 ...
2025-02-19在当今这个数据驱动的时代,几乎每一个业务决策都离不开对数据的深入分析。而其中,指标波动归因分析更是至关重要的一环。无论是 ...
2025-02-18当数据开始说谎:那些年我们交过的学费 你有没有经历过这样的场景?熬了三个通宵做的数据分析报告,在会议上被老板一句"这数据靠 ...
2025-02-17数据分析作为一门跨学科领域,融合了统计学、编程、业务理解和可视化技术。无论是初学者还是有一定经验的从业者,系统化的学习路 ...
2025-02-17挖掘用户价值本质是让企业从‘赚今天的钱’升级为‘赚未来的钱’,同时让用户从‘被推销’变为‘被满足’。询问deepseek关于挖 ...
2025-02-17近来deepseek爆火,看看deepseek能否帮我们快速实现数据看板实时更新。 可以看出这对不知道怎么动手的小白来说是相当友好的, ...
2025-02-14一秒精通 Deepseek,不用找教程,不用买资料,更不用报一堆垃圾课程,所有这么去做的,都是舍近求远,因为你忽略了 deepseek 的 ...
2025-02-12自学 Python 的关键在于高效规划 + 实践驱动。以下是一份适合零基础快速入门的自学路径,结合资源推荐和实用技巧: 一、快速入 ...
2025-02-12“我们的利润率上升了,但销售额却没变,这是为什么?” “某个业务的市场份额在下滑,到底是什么原因?” “公司整体业绩 ...
2025-02-08活动介绍 为了助力大家在数据分析领域不断精进技能,我们特别举办本期打卡活动。在这里,你可以充分利用碎片化时间在线学习,让 ...
2025-02-071、闺女,醒醒,媒人把相亲的带来了。 我。。。。。。。 2、前年春节相亲相了40个, 去年春节相亲50个, 祖宗,今年你想相多少个 ...
2025-02-06在数据科学的广阔领域中,统计分析与数据挖掘占据了重要位置。尽管它们常常被视为有关联的领域,但两者在理论基础、目标、方法及 ...
2025-02-05在数据分析的世界里,“对比”是一种简单且有效的方法。这就像两个女孩子穿同一款式的衣服,效果不一样。 很多人都听过“货比三 ...
2025-02-05当我们只有非常少量的已标记数据,同时有大量未标记数据点时,可以使用半监督学习算法来处理。在sklearn中,基于图算法的半监督 ...
2025-02-05考虑一种棘手的情况:训练数据中大部分样本没有标签。此时,我们可以考虑使用半监督学习方法来处理。半监督学习能够利用这些额 ...
2025-02-04一、数学函数 1、取整 =INT(数字) 2、求余数 =MOD(除数,被除数) 3、四舍五入 =ROUND(数字,保留小数位数) 4、取绝对值 =AB ...
2025-02-03作者:CDA持证人 余治国 一般各平台出薪资报告,都会哀嚎遍野。举个例子,去年某招聘平台发布《中国女性职场现状调查报告》, ...
2025-02-02真正的数据分析大神是什么样的呢?有人认为他们能轻松驾驭各种分析工具,能够从海量数据中找到潜在关联,或者一眼识别报告中的数 ...
2025-02-01现今社会,“转行”似乎成无数职场人无法回避的话题。但行业就像座围城:外行人看光鲜,内行人看心酸。数据分析这个行业,近几年 ...
2025-01-31