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不论是大数据还是小数据,有用的就是好数据!

[日期:2016-03-02] 来源:Tech2IPO  作者: [字体: ]

  笔者每一天都会听到这样的问题:「我到底需要大数据吗?」实际上,站在管理的角度上,数据越小越好。从这个方向出发,你或许并不需要大数据。但不论如何,在特定情况下大数据其实非常有用。

大数据

  大数据到底有多大?

  在 2001 年,道格 · 莱尼(Doug Laney)写下了一篇具有开创性意义的文章。在这篇文章中,莱尼描绘了一直困扰着他的客户的一个数据问题。莱尼的客户受困于体量(Volume)过于庞大的数据,这些数据正在以爆发式的速度(Velocity)增长,同时数据所呈现的形式也非常多样化(Variety)。莱尼的体量、速度和多样化理论得到了广泛认可,并被称为「大数据的三重奏」。

  遗憾的是,许多人并没有抓住莱尼的重点。他在文章中所描述的是大数据所蕴含的问题,而不是优势。

  想要收集大数据其实并不容易,而且收集和使用的成本往往非常高昂。与此同时,在一般情况下大数据和具体商业问题的关联度其实并不明显,遑论大数据往往不能满足品质标准的要求。况且在面对大数据时,管理数据所投入的资源并不能在分析、二次研究以及执行等环节中使用。由此看来,大数据对于许多人而言其实并不是一个祝福。相反,大数据有可能会严重摊薄企业在数据分析环节所需要的资源。

  大数据思维

  和其他问题相比,某些问题往往会显得更加重要,而某些问题则往往会显得更为复杂。但即便是在解决那些非常重要或复杂问题的时候,我们也不一定需要体量庞大的数据。

  我最喜欢的例子之一是载人航天计划,你只需要考虑想要活着将人送到太空所需要的所有信息和计算,就不难理解这是一个多么复杂的问题。载人航天任务所涉及的数据包括:

  宇航员的身体状况和医学信息

  地理测量学(航天器的位置)和重力场

  气象学,云层量和辐射平衡

  大气物理学

  磁场强度

  宇宙射线和辐射捕获量

  电磁辐射(紫外线、X 射线和伽玛射线

  这份清单只是所需清单中的一小部分,但它所包含的信息量已经非常庞大。甚至连笔者本人也不清楚这些信息到底意味着什么,他只是从一份老旧的 NASA 文件中找到这份清单。(有谁知道行星际介质的测量方法吗?)

  载人航天计划所需要的数据到底有多少?与之匹配的计算能力又该有多少?这两个问题的答案你能猜出来吗?

  笔者曾有幸和「水星计划」(Mercury Project,美国第一个载人航天计划)的编程人员露西 · 西蒙 · 拉科夫(Lucy Simon Rakov)进行会谈,她向我描述了项目所使用的电脑。据拉科夫描述,尽管项目中的电脑性能非常强大,但内存却只有 300 千字节。你没有看错,不是「艾字节」,不是「拍字节」,也不是「兆字节」,而是「千字节」!

  换而言之,只要你足够聪明,你就可以凭借内存极小的设备将航空器送上太空,要知道 300 千字节的内存甚至连存储一张大一点的图片也不够。由此看来,小小的空间其实也大有所为!

  尽管如此,大数据有时会变得相当宝贵,与其价值相比,处理中的烦恼和成本甚至也变得不值一提。

  大数据有什么好处?

  大数据可以针对用户提供定制化的细节数据,有了这些数据,你可以作出更加明智的决策。实际上,有了大数据的帮助,你在顷刻间即可完成上千项决策。

  如果说你可以一个接着一个地观察用户,你会更了解他们的习惯、喜好和需求。你会更了解如何和他们相处。只要数据的准确度和质量得当,大数据可以让你以定制化的方式与用户保持亲近,就像对待朋友一样。

  你可以通过分析数据中的细节为用户提供个性化服务,客户可以从你身上获得类似于亚马逊(Amazon)或者 Netflix 的针对性服务。更加显著的例子是在线婚恋网站的配对服务。

  我需要大数据吗?

 

  除非你已经可以在工作中善用日常更小级别的数据,否则大数据对你而言还言之过早。更重要的是,不论面对的是大数据还是小数据,最重要的是你可以善用数据,并将其转化成自己的强力武器。





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