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大数据的想象空间 广袤无垠

责任编辑:editor008 |来源:企业网D1Net  2014-04-04 08:59:49 原创文章 企业网D1Net

《企业网D1Net》4月4日讯

近年来,大数据时代的到来,引起人们广泛关注,随着大数据在各行各业应用逐渐深入,人们对大数据的关注也正在升温,而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼;从两会期间的两会大数据,到《星星》都叫兽的高低领毛衣,“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度,同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。

大数据不是万能的

大数据显然不是万能的。正因为如此,她才真实。大数据在有些领域由于种种原因,所带来的价值并不如预期的那么高。导致这种现象最主要的问题有两个,一个是由于数据本身的质量或者数量不够;另一个是算法不合适。

不要以为是海量数据就一定会有价值,在过往的工作中,我们经常发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。这就又让我想到一个比喻,“大数据的工作就像在一堆稻草中寻找一根针”。

何况,大多数领域本身业务属于早期,所拥有的数据非常贫乏。冷启动、稀疏性是大数据在诸多领域面临的挑战。

另一方面,对于不同领域,不同项目,没有放之四海而皆准的算法,必须要根据具体问题具体分析解决。在实际的工作中发现,不只是不同的领域(如文章推荐与商品推荐),甚至同一领域的不同单元(同属电商但不同类电商,如母婴类和服装类或者奢侈品类)也有所不同。

数据的交叉利用

上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题,即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题,并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通,就是解决这两问题的出路。

对于一些新兴领域,缺乏数据是必然的,而另一方面,正由于缺乏数据的支持,所以才更需要有强大决策支持的系统对其业务做指导和支撑,以实现少走弯路,利益最大化的目的。

移动互联网领域的项目,尤为代表。虽然在过去的两三年里,移动互联网得到了高速的发展,但毕竟在各个方面的积累,都无法与互联网相比。尤其在人们形成稳定的使用习惯之前,数据还不具备更多的价值和意义。

但如果能把互联网的数据与移动互联网数据打通,那么我们就掌握了这个人的喜好等多方面信息,从而为移动互联网业务做出更有效的指导和帮助。

当然,数据的打通绝不仅限于互联网和移动互联网。每个数据源的数据往往刻画了一个人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆发》一书中描绘的那样,如果数据充分,人类93%的行为是可以预知的,是有规律的。

也只有将这些不同来源的数据重新组织,才能挖掘出更有意义的信息。

如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。重视数据,本身就是一个企业成熟的标志。

移动互联网的迅速崛起,让数据变得更为多样、丰富。它的移动性,它的碎片化,它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据,从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活,日常生活的数据化。

D1Net评论:

随着大数据应用的深入,人们对大数据了解也更加全面,也逐渐认识到一个真理:大数据并不是万能的,与此同时,随着数据的进一步丰富和完善,随着不同渠道数据的打通和交叉利用,有关大数据的想象一定会更加广阔,大数据的想象空间更加广袤无垠。

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《企业网D1Net》4月4日讯

近年来,大数据时代的到来,引起人们广泛关注,随着大数据在各行各业应用逐渐深入,人们对大数据的关注也正在升温,而近阶段又有着明显的过热迹象。从央视的春运迁徙图到姚晨看到微博数据的惊呼;从两会期间的两会大数据,到《星星》都叫兽的高低领毛衣,“大数据”被人们推到了一个前所未有的高度,同时也从一个高精尖的科研方向变成了一个世人皆知的营销词汇。

大数据不是万能的

大数据显然不是万能的。正因为如此,她才真实。大数据在有些领域由于种种原因,所带来的价值并不如预期的那么高。导致这种现象最主要的问题有两个,一个是由于数据本身的质量或者数量不够;另一个是算法不合适。

不要以为是海量数据就一定会有价值,在过往的工作中,我们经常发现来自甲方的数据源有80-90%的数据都是无用的。只有10%-20%的数据才会产生一定的价值。这就又让我想到一个比喻,“大数据的工作就像在一堆稻草中寻找一根针”。

何况,大多数领域本身业务属于早期,所拥有的数据非常贫乏。冷启动、稀疏性是大数据在诸多领域面临的挑战。

另一方面,对于不同领域,不同项目,没有放之四海而皆准的算法,必须要根据具体问题具体分析解决。在实际的工作中发现,不只是不同的领域(如文章推荐与商品推荐),甚至同一领域的不同单元(同属电商但不同类电商,如母婴类和服装类或者奢侈品类)也有所不同。

数据的交叉利用

上面提到的两个大数据在实际应用中面临的最大问题,即冷启动时数据的匮乏和业务早期数据的稀疏性问题,并不是无药可救。业界一直讨论的数据打通,就是解决这两问题的出路。

对于一些新兴领域,缺乏数据是必然的,而另一方面,正由于缺乏数据的支持,所以才更需要有强大决策支持的系统对其业务做指导和支撑,以实现少走弯路,利益最大化的目的。

移动互联网领域的项目,尤为代表。虽然在过去的两三年里,移动互联网得到了高速的发展,但毕竟在各个方面的积累,都无法与互联网相比。尤其在人们形成稳定的使用习惯之前,数据还不具备更多的价值和意义。

但如果能把互联网的数据与移动互联网数据打通,那么我们就掌握了这个人的喜好等多方面信息,从而为移动互联网业务做出更有效的指导和帮助。

当然,数据的打通绝不仅限于互联网和移动互联网。每个数据源的数据往往刻画了一个人的不同方面。正如巴拉巴西教授在《爆发》一书中描绘的那样,如果数据充分,人类93%的行为是可以预知的,是有规律的。

也只有将这些不同来源的数据重新组织,才能挖掘出更有意义的信息。

如今,行业内不少人打着“数据统计和分析”的旗号来做大数据,让很多外行人陷入了误区:数据统计并非等于大数据。无论数据统计也好,大数据也罢,其实都是为了使我们的工作变得更为有效,让决策更为理性而准确。重视数据,本身就是一个企业成熟的标志。

移动互联网的迅速崛起,让数据变得更为多样、丰富。它的移动性,它的碎片化,它的私密性和随时性都刚好弥补了用户离开桌面电脑之后的数据,从而与原有的互联网数据一起很好滴勾勒出一个网民一天的生活,日常生活的数据化。

D1Net评论:

随着大数据应用的深入,人们对大数据了解也更加全面,也逐渐认识到一个真理:大数据并不是万能的,与此同时,随着数据的进一步丰富和完善,随着不同渠道数据的打通和交叉利用,有关大数据的想象一定会更加广阔,大数据的想象空间更加广袤无垠。

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