大數(shù)據(jù)是不是泡沫_數(shù)據(jù)分析師

提要：目前大數(shù)據(jù)的火熱程度可見不一般，大數(shù)據(jù)真的創(chuàng)造如此高的價(jià)值嗎？或者說創(chuàng)造價(jià)值的范圍有那么廣嗎？以置于在很多三線城市的運(yùn)營(yíng)商都在做大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，實(shí)際投入成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其中收益。還是說有非直觀的，隱性的價(jià)值？

如果是泡沫，還能持續(xù)多久，破滅后會(huì)是一翻什么行業(yè)景象？

來自知乎網(wǎng)友何明璐的解答：

這個(gè)問題要分布對(duì)待，里面有泡沫，但是也有實(shí)實(shí)在在取得業(yè)務(wù)價(jià)值的案例。那這個(gè)問題如何來診斷和分析。

我們看到，對(duì)于大數(shù)據(jù)這個(gè)概念沒有出來之前，其實(shí)對(duì)于大型電商平臺(tái)，電信運(yùn)營(yíng)商，包括大的金融行業(yè)已經(jīng)在做類似大數(shù)據(jù)方面的事情，以解決海量異構(gòu)數(shù)據(jù)下的實(shí)時(shí)性問題。這些都有明確的業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)，用傳統(tǒng)的一些技術(shù)解決起來困難，針對(duì)這些有明確業(yè)務(wù)場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)的項(xiàng)目本身并沒有太多的泡沫?？梢钥吹降氖谴笮偷碾娚唐脚_(tái)，運(yùn)營(yíng)商或金融機(jī)構(gòu)立項(xiàng)或研究做的，解決內(nèi)部大數(shù)據(jù)場(chǎng)景下問題的的項(xiàng)目，基本還是有實(shí)際的業(yè)務(wù)參考價(jià)值。

還有一種就是完全是迎合大數(shù)據(jù)概念的，本身就不存在需要大數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，由于大數(shù)據(jù)炒的火熱，原來存在的各種應(yīng)用都冠以大數(shù)據(jù)的名頭。但是當(dāng)仔細(xì)分析后發(fā)現(xiàn)一個(gè)是本身不存在大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，一個(gè)是我們提出的目標(biāo)本身就是虛擬的并不是真實(shí)客戶需要的目標(biāo)。對(duì)于這類項(xiàng)目存在極大的泡沫。

來自VC Kevin Sure的回答：

有一定泡沫.

Michael Jordan（不是打籃球那個(gè)）的答案

先說說他討論這個(gè)問題的資格。作為IEEE fellow，伯克利的Jordan教授是機(jī)器學(xué)習(xí)世界范圍內(nèi)最被尊敬的專家之一，在2013年還被邀請(qǐng)?jiān)诿绹?guó)國(guó)家研究委員會(huì)對(duì)相關(guān)領(lǐng)域的報(bào)告里作序總結(jié)。

他觀點(diǎn)的骨架：

1. 目前的大數(shù)據(jù)給出的結(jié)果可靠性太低，如果急于應(yīng)用到實(shí)際中，就好比是土木工程都沒學(xué)好就開始造橋，結(jié)果只能造出“豆腐渣工程”。

• 一大波“false positive”（假陽性）正在接近，因?yàn)閿?shù)據(jù)增長(zhǎng)的速度不夠支撐我們把大數(shù)據(jù)到處亂用的欲望
• 作為一個(gè)科學(xué)，不夠嚴(yán)謹(jǐn)（原文是“沒有error bar”）。不像造橋的土木工程，經(jīng)過多年的積累，明確地能告訴我們什么樣的情況可以造，什么不可以。而大數(shù)據(jù)沒有。

2. 目前在computer vision領(lǐng)域進(jìn)展還很小

• 只能在非常有限的范圍內(nèi)識(shí)別，比如人臉識(shí)別這樣非常具體的引用（雖然這個(gè)不是直接說大數(shù)據(jù)，但是可以看出，作者認(rèn)為真正做到萬物都sensor還很遠(yuǎn)，大數(shù)據(jù)的采集能力終究還是有限的）

3. neural network根本和人腦的neural network不是一回兒事，我們對(duì)大腦的理解根本沒到可以引用到計(jì)算機(jī)科學(xué)的程度

• 現(xiàn)在deep learning所采用的back propagation技巧，明顯不是大腦的運(yùn)作方式
• network的結(jié)構(gòu)都完全不同，什么對(duì)數(shù)據(jù)的模糊性處理已經(jīng)達(dá)到人腦的境界云云，主要是媒體扯談

對(duì)他觀點(diǎn)的總結(jié)：

有些媒體為了讓公眾容易理解打了些比方，但是這種比方造成了太多誤解，進(jìn)而造成了太多hype（夸張的大肆宣傳）。大數(shù)據(jù)還是一個(gè)沒有足夠嚴(yán)謹(jǐn)程度的科學(xué)，可能有一定的概率做出一些有用的預(yù)測(cè)，但是使用不當(dāng)，過分過早地依賴，則會(huì)造成災(zāi)難性的后果。

很多時(shí)候大家過早對(duì)一個(gè)技術(shù)爆發(fā)熱情，寄希望她可以改變世界，如果短時(shí)間沒有成果，有可能熱情一下子轉(zhuǎn)冷又覺得這是個(gè)錯(cuò)誤，加速抽離給這個(gè)技術(shù)的資源。顯然Michael很擔(dān)心現(xiàn)在公眾對(duì)這個(gè)技術(shù)的熱情，并不是基于對(duì)這個(gè)技術(shù)的理解，從而有可能會(huì)經(jīng)歷這樣的態(tài)度轉(zhuǎn)變。但是他認(rèn)為這個(gè)領(lǐng)域是現(xiàn)實(shí)存在的，很多重要的應(yīng)用，假以時(shí)日，是會(huì)創(chuàng)造價(jià)值的。但是現(xiàn)在很多媒體宣傳，甚至投資行為，都是泡沫。

最后他覺得，如果他有10億美元，一定會(huì)投入到natural language processing里面去。畢竟這是人機(jī)互動(dòng)很重要的一個(gè)方面。CDA數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)官網(wǎng)