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大数据后要有大结果

2013-11-08  本文已影响0人  grainfire

大数据是如此的热门的词汇。在一年之前的 IBM 报告中曾提到,我们每天产生 2.5 EB 的数据,过去两年产生数据量相当于世界上所有数据的 90%。而今后随着越来越多的自我量化,智能家居中各种传感器记录数据,以及其他新技术的出现,数据的增长速度只会越来越快。但是这些大量增加的数据是否就直接代表着我们理解,掌握,和运用这些数据的能力增加了呢?我认为并不是这样的。

思考人所不能思考(Think the unthinkable)

Bret Victor 是一个设计师,程序员,工程师。他曾经是 Apple 的设计师,参与了 iPad,iPod Nano,Mac OS 的许多 UI 设计。他也设计了 Al Gore 的“我们的选择” iPad/iPhone 交互电子书中很多数据呈现。Bret 的很多设计中都体现了这样一个观点:用直观的设计来理解非常复杂的系统。

MIT media lab 的讲座中 Bret 提到,美国数学家理查德·汉明(Richard Hamming)曾说过:

正如有一些气味狗能闻到而我们不能,有一些声音狗能听到而我们不能。正如有的光在一定波长下我们不能看见,有一些气味,味道,我们没法感觉出来。自然界的进化有可能使我们无法从某些方向思考。换句话说,可能世界上有一些“想法”,我们就是无法想到。

接着 Bret 补充到:

汉明是非常聪明的人。的确我们有很多局限,但是人类一直通过制造工具来扩展我们的能力。比如说我们看不到微生物,也看不到遥远的星系,但是我们有显微镜和望远镜。我们的确有很多局限,但是我们写作使思考可视化;我们发明数学符号让数学计算过程可视化。

和这种想法类似的是,大数据同样是人们无法直接理解的。我们的大脑并不能处理海量的数据,所以需要其它的工具来帮助我们理解大数据。比如说 Infographic,就是一个非常好的可视化大数据的形式。模型化是理解并运用大数据的另一个重要的方面,也是是否能从大数据中找到规律并对未来做出合理判断的决定因素。

带着问题看大数据

Ben Elowitz 在 All things Digital 的一篇文章中提到了几个关于大数据非常有意思的观点。尤其是对于想要利用好大数据的企业家,创业者有启发意义。Ben 提出了企业应该问大数据的五个问题:

大数据后要有“大”结果

数据再大终究不能代表我们思考,也不能代替我们作出决策。只有在将海量数据直观呈现,找到一定的模式,然后带着问题去看大数据,才能做出能得到大结果的决策。

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