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大数据原来还可以这样理解!

2017-10-23



首先来分享一下行为学家Dan Ariely关于大数据的名言:

Big data is like teenage sex: everyone talks about it, nobody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everyone claims they are doing it.

大概意思是:

大数据就像青少年性行为:大家都谈论,没有人真正知道怎么做,每个人都认为其他人都在做,所以每个人都声称自己在做。

大家都可以看出来,说得俗气一点,大数据其实是造出来的概念,就像早年的纳米洗衣机一样,现阶段可以说的是噱头大于实际,当然,我们不能否认这些概念对我们社会整体的推动作用。

如今大数据已经渗透到各行各业了,从政府到企业,从互联网行业到传统行业,都上升到国家高度了,例如一些单位说要上大数据,挂个名称,搞两三台机器,就搞定了“大数据、云计算”。

如果我们撇开大数据这个概念不谈,自从有了数据以来,我们一直在做的事情是:分析数据,提炼有含义的信息,产生有价值并可以付诸于行动的知识

首先,我们需要普及几个概念:

数据:数据是由感官接收的,是依赖于外部环境的,接收之后,我们会根据我们的经验感知这些信息,例如50%和100%本身并没有什么意义,而上下文的说明,则会赋予数据意义,或者我们感知了之后会根据经验去进行理解,不同的经验有可能导致不同的理解。所以数据如果没有概念,在我们眼中会被感知,却不能被认知

信息:信息是被告知的某事或告知或告诉这一行为。因此,信息被认为是成体系的、有组织的数据结合数据的概念来谈,信息便是有了上下文说明的数据,但是信息也仅仅是只有含义、关联和目的的数据。

知识:知识是可付诸行动的信息。与信息和数据相比一直是能帮助我们更有效地行动,让我们有更大能力预测未来。知识是基于能够提供理性判断的洞察力。对同一数据和信息的解释很大程度依赖于个人的理解力和原有的知识基础。

那么,上面这些概念应该怎样理解?我们举一个大数据应用案例:

数据:连锁超市拥有众多客户的众多购买记录,数据本身只能被感知,并没有实际的意义,是通过客户消费记录统计出来的;

信息:经过大数据分析,给予我们的信息是发现星期五傍晚,80%的男性消费者会同时购买啤酒与纸尿片,通过这个信息,连锁超市尝试把啤酒的货柜放在婴儿用品区旁边,结果发现纸尿片与啤酒的销量均有提升;

知识:因此,连锁超市得到的知识便是在货柜设置时,需要考虑婴儿用品与啤酒货柜的摆放位置,这项知识也将作为连锁超市的知识资本,可以应用到旗下超市中使用。

大家发现没有?大数据其实就是通过对数据的分析,给数据赋予意义后形成信息,进而演变成可付诸于行动的知识。这其实和知识管理的概念同出一辙!知识管理是为实现组织目标(超市需要增加销量),对重要知识(不同的货柜摆放位置对销量会有促进作用)的创造、收集、组织、传播、使用和开发等一系列流程的规范、系统化管理。而且,大数据与我们以往所做的事情并没有什么明显的区别,主要的革新是如今我们可以利用几千几万台机器进行协同计算了。

我们也可以理解为,大数据是我们如今挖掘知识的重要工具,可以理解成是知识管理的一个工具、一种方法甚至是一个武器,均以实现组织目标为基础,通过挖掘、提炼出有利于组织发展的知识内容,帮助组织在不断变换的环境中保持核心竞争力,甚至有更大能力去预测未来。

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