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大数据是一个革命性的概念

[日期:2015-02-04] 来源:中国大数据  作者:Zou Chi [字体: ]

大数据

    我和许多经理人讨论大数据现象时,也同样提到,我很喜欢大数据这个概念的一切,但唯独不喜欢这个名字。大数据是一个革命性的概念,它可能握有改变几乎各行各业的能力。不过,基于某几项塬因,这个专有名词本身大有问题。

    第一个问题是,「大」只是这种新型态的数据有别于既有数据的面向之一,而且对许多组织而言,「大」并非最重要的特质。根据2012年由大数据顾问业者NewVantage Partners针对大型组织的五十名经理人所做的一项调查,在大公司里,他们所处理的较属于「数据缺乏结构」的问题,而非「数据量过于庞大」的问题。在该调查中,有30%的受访者表示,他们所处理的大数据问题主要在于「必须分析来自多个来源的数据」;另有22%的受访者则主要聚焦于「分析新型态的数据」;还有12%的人主要是「分析动态的数据串流」;只有28%的受访者是以分析大于1TB的数据集为主要工作,而且这群人当中有13%是在处理介于 1TB与100TB间的数据集,但若以大数据的标准来看,这样的数据量并不算多。

    「大数据」这个称呼还存在着其他问题。「大」这个字,很明显是相对的──就算今天看起来很「大」,并不表示到了明天仍然算「大」。而且,前述调查也显示,对一家组织而言的「大」,对另一家组织来说可能很「小」。我个人基本上认为,「大」应该指的是1/10PB以上的数据,但就算数据真的多到会造成影响,也不过就是必须购买更多硬件来储存与处理这些数据而已。

大数据

    有人以三个V(量〔volume〕、庞杂程度〔variety〕、累积的速度〔velocity〕)来定义大数据,但有人又另外加了几个V(真实性〔veracity〕、价值〔value〕──或许下一个V是「能够花钱搞定」〔venality〕),然而这样的描述也有问题。我认同这些都是大数据的重要特质,但假如你手边的数据只符合其中一两项的V呢?难道你就因此只握有三分之一或五分之二的大数据吗?

    另一个问题是,太多人(尤其是相关软硬件厂商)已经把「大数据」一词拿来指称任何接受分析的数据,或者夸张一点,连纯粹呈报用的数据,或传统的企业内部资讯,也全都算在内。相关软硬件厂商与企管顾问,把任何热门新字眼拿来套用在自己既有的产品或服务上,已经是他们的惯用伎俩;在大数据方面,他们肯定也使用了这样的手法。假如你已开始在阅读谈论大数据的书籍、文章或广告,千万小心,里头若提到「数据导向决策」或是传统的数据分析手法,你所吸收的想法或许很有用、很有价值,但并不能算是什么新东西。

    基于定义「大数据」时的上述问题,我(以及我徵询过其意见的一些专家)估计,这个不幸的术语,可能会比别的术语短命。媒体与新创企业都爱用这个字眼,但我已观察到,一些在大企业从事资讯工作的人,尤其是在银行、运输业者等已经长年掌握庞大数据的企业服务的人士,都不太爱用这样的字眼。简单讲,他们认为,这一代的新数据来源与型态,不过是先前好几代新东西的其中一代而已。当然,这并不表示「先前大家认知为大数据的那种现象」将会消失。假如你是要描述过去十年左右冒出来、种类繁多的大量新型态数据,就我所知,「大数据」依旧是最好的统称术语。

    不过,由于这字眼实在太不精确,企业必须多解构一些,才能修正自己的策略,并且让利害关系人知道,管理团队有意如何运用这些新型态的数据,以及哪些类型的数据最为重要。大数据当然有许多不同的变种可以选择─而且每一种特质都有多种可能的选择,如图表1-2所示。你可以先从每一行之中选择一项。

    换句话说,你与其说「我们正针对大数据推动一项硬件计划」,还不如说「我们正准备分析来自于ATM与各分行的影音数据,以求对顾客关系有更深入的了解」,会比较有建设性一些。或者,假如你服务于医疗业,你可以决定要「整合电子病历与基因数据,提供个人化的治疗方案」。此举除了有助于厘清目标与策略,也有助于避免无止境地讨论涉及的数据量究竟是大还是小(事实上,即便发展的是值得崇敬的出色事业,还是有少数企业承认,他们只有「小数据」需要处理而已─ 由此我也学到,若要让一个专有名词真正管用,就必须把彼此相对的两种情况都囊括进去)。

    当然,你还是可以使用时下流行术语。假如你们公司只喜欢采用够新够炫的管理工具,而且在你阅读这段文字时,「大数据」依然是个相较之下够新够炫的概念,那就设法推个大数据专案(big data project)吧,或者乾脆叫它BDP。也就是说,假如称之为大数据,有助于在公司内部激发大家的行动与热情,那就这样叫吧。但千万要做好准备,好在下一个流行新名词出现时,「移转轴心」(这个说法够时髦吧!)。IBM已设有一处专供「巨量数据」的研究中心,料想不久就会演变为「海量」或「庞量」数据!

    【转载请注明来源:中国大数据】

    此时此刻尚无其他字眼可用于描述同时具有前述特质的数据。但我相信,我们必须以远较目前细腻的眼光来看待名字取得很糟的这些数据,才可能从中发掘出价值。





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第 1 楼
* 匿名 发表于 2015-3-1 12:14:49
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