“大數(shù)據(jù)”還不等于“大時(shí)代” 還差些距離

 近幾年以來(lái)，“大數(shù)據(jù)”已經(jīng)傳得沸沸揚(yáng)揚(yáng)。技術(shù)開(kāi)發(fā)商和媒體記者鋪天蓋地式的宣傳，你怎么可能不知道“大數(shù)據(jù)”?即使不知道也總會(huì)聽(tīng)說(shuō)過(guò)。讓我們來(lái)看看他們是怎么大力宣傳所謂的“大數(shù)據(jù)”：“大數(shù)據(jù)”無(wú)所不知無(wú)所不能；有了“大數(shù)據(jù)”的支持，公司運(yùn)行效率突飛猛進(jìn)；“大數(shù)據(jù)”還能幫助你了解數(shù)據(jù)，做出最明智的決策，使你的公司時(shí)刻都充滿(mǎn)了競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

    多么具有誘惑力的宣傳，當(dāng)然我們不能百分之百地說(shuō)報(bào)道違背了事實(shí)。只是人們對(duì)于高科技的宣傳總是過(guò)于樂(lè)觀超前。事實(shí)上，很多公司都發(fā)現(xiàn)以目前的條件實(shí)現(xiàn)“大數(shù)據(jù)”困難重重，理想很豐滿(mǎn)，現(xiàn)實(shí)卻很骨感。的確，在數(shù)據(jù)的收集和處理方面，可能具有可觀的優(yōu)勢(shì)。但真正的使用這些數(shù)據(jù)、乃至借助這些制定更優(yōu)化的決策則完全又是另一回事。那么問(wèn)題出在哪里呢?多數(shù)公司表示在“大數(shù)據(jù)”和對(duì)大數(shù)據(jù)的“大理解”之間，缺少了某個(gè)重要的聯(lián)系。如果這個(gè)問(wèn)題得不到解決，那么人們只是空有一堆看似有用的數(shù)據(jù)，卻難以從中挖掘出有用的價(jià)值。

大數(shù)據(jù)時(shí)代

    正如硅谷的一名資深業(yè)內(nèi)人士最近透露，盡管從近日創(chuàng)業(yè)公司的活動(dòng)和融資情況來(lái)看，大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集和處理似乎受到廣泛關(guān)注，但是現(xiàn)實(shí)和預(yù)期之間的巨大差距依然無(wú)法視而不見(jiàn)。他說(shuō)，“大數(shù)據(jù)還沒(méi)有真正轉(zhuǎn)化為大認(rèn)識(shí)、大洞見(jiàn)和大智慧。”以他們的預(yù)測(cè)，我們離真正的“大數(shù)據(jù)”時(shí)代還有很長(zhǎng)的一段路要走。

    炒作和現(xiàn)實(shí)，不可混為一談

    我們希望從大數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值的方法越簡(jiǎn)單越好，比如導(dǎo)入數(shù)據(jù)，運(yùn)行程序，最后得出富有遠(yuǎn)見(jiàn)的結(jié)論。你覺(jué)得這可能嗎?如果智慧那么容易獲得，那人人都可以是喬布斯了。事實(shí)上，從大數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的信息遠(yuǎn)比“導(dǎo)入、運(yùn)行、輸出三部曲”要復(fù)雜得多。《數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略》(DataDivination：BigDataStrategies)一書(shū)的作者帕姆·貝克(PamBaker)說(shuō)，數(shù)據(jù)直接給出答案的實(shí)例確實(shí)存在，但只存在于特定的情況下，鮮有發(fā)生。我們不能寄希望于例外，我們需要的是普遍規(guī)律。

    “也許，有人會(huì)辯解說(shuō)，我們可以舉出很多例子，在這些例子中，數(shù)據(jù)往往可以給出非常明確的答案。比如預(yù)測(cè)分析學(xué)可以精確地預(yù)測(cè)出飛機(jī)或供水系統(tǒng)中的某個(gè)零部件的報(bào)廢時(shí)間，還能告訴我們替換零部件的最佳時(shí)間，以便于在舊部件報(bào)廢之前最大化地利用其剩余價(jià)值?！必惪私忉尩?。

    她馬上又強(qiáng)調(diào)，“但是，更多的情況下，我們是沒(méi)有辦法直接獲得想要的答案的。你可以從諸多可能的行為中選擇一個(gè)或者什么都不做，具體情況具體分析，這才是我們所面臨的真實(shí)情況?！?/span>

    貝克一語(yǔ)中的。一些基于數(shù)據(jù)的決策的確是這樣。數(shù)據(jù)不是“冰冷的數(shù)字”，它們是“多愁善感的精靈”，正如布魯斯·斯普林斯汀在一首歌中唱道，它們需要“一點(diǎn)點(diǎn)的人情味”。人們可以通過(guò)開(kāi)發(fā)良好的指標(biāo)和強(qiáng)大的算法來(lái)挖掘數(shù)據(jù)。但這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，人們必須通過(guò)自己的認(rèn)識(shí)和見(jiàn)解才能真正地了解數(shù)據(jù)的“內(nèi)心世界”，才能充分利用數(shù)據(jù)背后的價(jià)值。有的數(shù)據(jù)很“直白”，有的卻很“委婉”，我們不能一概而論。