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大數(shù)據(jù)時(shí)代的質(zhì)量觀_數(shù)據(jù)分析師
2015-01-25
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大數(shù)據(jù)時(shí)代的質(zhì)量觀_數(shù)據(jù)分析師



2012年2月，美國《紐約時(shí)報(bào)》發(fā)表了一篇主題為“大數(shù)據(jù)時(shí)代”的文章，稱大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)來臨，數(shù)據(jù)分析大師們正在獲得更多發(fā)展機(jī)遇。

大數(shù)據(jù)是全球新型工業(yè)化進(jìn)程的必然產(chǎn)物，與計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的發(fā)展息息相關(guān)。所謂大數(shù)據(jù)，一般是指規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)由于存儲量和結(jié)構(gòu)規(guī)模龐大，無法用現(xiàn)有的軟件系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行分析和處理，無法完成數(shù)據(jù)的擷取、分類、關(guān)聯(lián)和趨勢等方面的分析，更難以達(dá)到數(shù)據(jù)分析運(yùn)用于經(jīng)營和管理等方面的目的。從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來看，大數(shù)據(jù)包含四個(gè)基本特點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)的體量龐大，從TB級別躍升到PB級別；二是數(shù)據(jù)的種類繁多，甚至打破我們對于常規(guī)統(tǒng)計(jì)量的認(rèn)識；三是價(jià)值密度較低而商業(yè)價(jià)值較高；四是數(shù)據(jù)處理的速度快。

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)對質(zhì)量科學(xué)的影響非常巨大和深遠(yuǎn)，這里探討的質(zhì)量觀，一般是指人們對于質(zhì)量的基本看法和觀點(diǎn)，可以看成是一種質(zhì)量科學(xué)領(lǐng)域的世界觀。大數(shù)據(jù)背景下的質(zhì)量觀關(guān)系到我們對于質(zhì)量科學(xué)未來發(fā)展的基本方向的認(rèn)同，也會引起我們對于當(dāng)前質(zhì)量科學(xué)技術(shù)的思考和改進(jìn)。

首先，大數(shù)據(jù)是面向質(zhì)量過程的總體數(shù)據(jù)，而不再局限于隨機(jī)樣本。質(zhì)量科學(xué)的進(jìn)步最為內(nèi)在的動(dòng)力就是數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法，其中抽樣技術(shù)是最核心的方法之一。隨機(jī)抽樣是當(dāng)代質(zhì)量管理技術(shù)最重要的手段和方法，也是六西格瑪管理和質(zhì)量改進(jìn)的重要技術(shù)特征。對于一個(gè)完整的工業(yè)過程而言，我們幾乎可以收集到全部的總體數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)無法使用常規(guī)的統(tǒng)計(jì)軟件和工具完成計(jì)算和分析，因此即便是收集到的全部統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，我們也幾乎無法完成預(yù)定的質(zhì)量管理和數(shù)據(jù)分析任務(wù)，需要借助專門的海量數(shù)據(jù)挖掘和云計(jì)算技術(shù)。這就出現(xiàn)了一個(gè)矛盾，即面向總體質(zhì)量統(tǒng)計(jì)的大數(shù)據(jù)資源理論上可以滿足一切質(zhì)量管理的需要，但質(zhì)量管理實(shí)踐中卻無法實(shí)現(xiàn)常規(guī)的統(tǒng)計(jì)分析和監(jiān)控，因?yàn)閿?shù)據(jù)量過于龐大。這個(gè)矛盾的解決方案存在很多爭議，一個(gè)基本的共識就是允許一定誤差的抽樣方法仍然是未來一段時(shí)期內(nèi)最有效率和最為公平的質(zhì)量管理方法。

其次，大數(shù)據(jù)傾向于混雜計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)，而不是像以前一樣精確。精確建模和計(jì)算是統(tǒng)計(jì)時(shí)代的產(chǎn)物，也是演繹邏輯的頂峰。在數(shù)據(jù)相對匱乏的年代，我們總是要求一切統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)都要精確。但在大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)，混雜而不精確性未必是缺點(diǎn)，而可能是一個(gè)亮點(diǎn)。接收數(shù)據(jù)的混雜性，必須承認(rèn)一些基本的事實(shí)和想法。一是當(dāng)數(shù)據(jù)量以幾何級數(shù)增加的時(shí)候，降低數(shù)據(jù)容差可以獲得更多的數(shù)據(jù)信息；二是要想獲得大規(guī)模數(shù)據(jù)帶來的好處，混雜應(yīng)該是一種標(biāo)準(zhǔn)途徑而不是竭力避免的；三是要認(rèn)識到大數(shù)據(jù)的簡單算法比小數(shù)據(jù)的復(fù)雜算法更有效。

最后，大數(shù)據(jù)分析更關(guān)注相關(guān)關(guān)系，而不是因果關(guān)系。傳統(tǒng)的質(zhì)量管理方法尤其注重因果邏輯，總是希望通過實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)或者統(tǒng)計(jì)模型來描述事物之間的關(guān)系，而且這種關(guān)系是有因果邏輯支持的，很多質(zhì)量改進(jìn)技術(shù)都是在因果問題上做文章，用精確的數(shù)據(jù)模擬真實(shí)的質(zhì)量生產(chǎn)過程，從而得到精確的結(jié)論。但大數(shù)據(jù)分析的主流研究成果相對更加注重“效果邏輯”，只強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)之間存在的相關(guān)關(guān)系，而不管這種關(guān)系在實(shí)踐中如何產(chǎn)生。


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