这是小编一年前分享的一篇文章,今天无意看到,挖出来再分享一次。当初之所以分享这篇文章,是因为小编对于文中“What比why重要”的观点十分认同。在大数据时代,简单的额统计分析即可以轻松发现到两种或多种现象之间的潜在联系,但是却难以轻松地理清它们之间的因果关系。正如《大数据时代》的作者维克托指出的那样:大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例,是对人类的认知和与世界交流的方式提出全新的挑战。
“什么是大数据?”、“跟我有什么关系?”很多人第一次听到大数据,心中一定会有这样的疑问。
据《30杂志》报道,麦尔•荀伯格在千余名想了解未来趋势的观众面前,做了一场精彩易懂的演说,告诉了企业及民众,什么是大数据。
大数据找出相关性
2009年,全球出现一种新的流感病毒H1N1,当时美国也无法幸免,疾病管制局(CDC)要求第一线的医师遇到H1N1流感病例,必须立刻通报。即使如此,通报速度仍总是慢一步,会晚1到2个星期。这样的时效让疾管局无法掌握真实情况,对症下药。
当时有几位Google 工程师在著名的《自然》科学期刊中发表了一篇论文。他们透过美国最常使用的前5000万个搜寻关键字,再与疾管局2003-2008年间的流感传播资料加以比对,用高达4.5亿种不同的数学模型,找出这些字出现的频率、时间及地点,有没有统计上的相关性(correlation)。最后被他们挖到宝了,这套软件找出了45个流感关键字眼,放进数学模型之后,预测结果与官方公布的真实资料吻合,有强烈的相关性。
Google 运用这套数学模型,再一次精准地掌握了流感发生的高峰及地区,让防疫工作同步进行,不落后。
再说另一例子,天文学来说,美国太空总署执行一项叫史隆数码巡天计划(Sloan Digital Sky Survey),从2000年开始,他们用位于美国新墨西哥州的天文望远镜去收集资料,计划开始不过几星期,收到的天文资料量就已超过了过去所有天文学历史的总和。到了2010年,这个计划收到了140TB 的资料量。但是接续的新计划,预计2016年登场,未来的巡天望远镜在5天内,就可收到这些资料量。
荀伯格说,当资料进入天文数字时代,荀伯格提醒:到底大数据有多大?其实不是那么重要,重点是在放大,扩大资料量等级,就能做出少量资料做不到的事。
举例来说,画一张马的图画,不是太难的事,但如果画了很多张马的图画,再以每秒24帧来呈现这些图画,就成了动画。这里要强调的是“量变”产生了“质变”,巨量就是这个道理,量的不同,也改变了本质。
What比why重要
量增加了,就出现另一项大数据的特色:乱(messy)。巨量资料的内容常是混乱不齐,质量不一。这是因为,巨量资料的收集过程中,它只要一个大方向即可,不需要讲究到一寸、一分。“这并不是说我们放弃了精准这件事,只是不再将精准奉为圭臬,”荀伯格说。
举例来说,我们要测量某个葡萄园的温度,如果整片葡萄园只有一支温度计,那这支温度计就要十分精准,不能故障,但也意味着它会很贵。换句话说,就是不能有任何杂乱或出错;相反的,如果我们今天在葡萄园里放了100支温度计去测温度,就可以用便宜一些,简单的温度计测出很精准的温度。
100支温度计代表的是量大,尽管其中几支可能不那么精准,但却可以收集到大量数据。比起只靠一支温度计来说,更可看到全貌,代表全体。那此时,一点杂乱就显得微不足道。
重点又来了,荀伯格忽然站起来向所有在场的观众说,大数据时代,资料数量比资料质量更重要。更不要为了一点点信息的偏差而影响了整体分析,想处理掉不精准的信息,成本会很高,也没有必要!
另一个有趣的例子是沃尔玛(Walmart),他们从庞大的交易记录上发现,在飓风来袭前,销量大增的不只是手电筒,还有一种美国小甜点 Top-Tarts,店家会在每次飓风来临前,把一盒一盒的 Top-Tarts放在风灾的必需品架上,方便急忙的顾客一次满足,“特别是草莓口味的,卖得最好。”
请注意,这里Walmart不去弄清楚为什么飓风时人们特别想吃Top-Tarts,而是把这个相关性找出来,直接采取更有利的营销动作。
荀伯格特别强调,大数据时代,what比why重要。
再举一个例子,发生在他朋友,也是大数据专家,任教于华盛顿大学的教授伊兹奥尼(Oren Etzioni)身上。2003 年时他想从西雅图塔机到洛杉矶参加弟弟的婚礼,他想愈早订票愈能买到便宜,几个月前他就买好了机票,也觉得买得很便宜。没想到他在航程中,出于好奇问了隔壁乘客买多少钱,何时买的。结果,一问之下,都回答最近才买,且都比他买得便宜,他十分生气。
下了飞机后,他决定去好好研究一下购买机票这件事。他发现,如果平均票价呈现下跌,买票就可以慢慢来;如果价格上扬中,你就要先订票,以免它水涨船高。
伊兹奥尼花了41天的时间去比对一旅游网站中超过12000笔的票价资料,他建立了一个模型,让模拟的消费者都省下了大笔的机票钱。在这模型里,消费者不懂“为什么(why)”,只知道“正是如此(what)”,消费者要决定现在是“买或是不买”。
后来这套模型发展出创业计划,他创了一个Farecast网站,消费者可以做出最佳判断,何时该买,还是不买。
大数据与价值
当我们知道了大数据的特性,也找到了相关性,接下来就是靠着它创造出价值来。
美国西雅图有一家专门收集车辆实时定位的资料公司Inrix,它的资料来自上亿台的车辆。同时,它也推出手机 App服务,通过提供服务换取特定的司机资料,包括他们曾开车去的地方、天气及路况等。他们将收到的资料再出售给一家投资基金,该基金根据大型零售商场附近的路况推测业绩,在零售商公布季报前,抢先决定该买入或卖出。因为车潮就是钱潮。这就是价值。
英国的罗尔斯罗伊斯是著名的飞机引擎制造商,它通过在引擎上安装了一个监控器,以掌控引擎是否正常运转。结果随着他们收集到的资料中发现,当引擎出现哪些信号异常,引擎可能会发生问题,这个监控变成了预测,大大减少飞安事故。罗尔斯罗伊斯从过去单单的制造引擎公司,转型为服务咨询,他们让数据产生出价值。
荀伯格说了许多大数据的美好,但他强调,大数据有其黑暗面:隐私当然是一个该关注的焦点,但他强调,更可怕的是各种算法,去预测是不是会患心脏病?或你是否会犯罪等。有时,依靠大数据做出的演算与预测,如果与自由意志不符时,孰轻孰重?
同时,我们也担心,愈来愈多的企业会掌握更多资料,但如此庞大的资料为他们所收集,拿去做了什么?什么用途?不一定能受到监督与管理,这是重要议题。
“巨量资料是为人类所掌控,而不是被巨量资料所掌控,”这是荀伯格最后的提醒。
来源:东方企业家>>徐仁全/文
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