大数据来了，我们该怎么办？

2017-01-19 13:18:00

作者：舍恩伯格

2017年初，人工智能“Master”用连胜60局的战绩横扫了世界围棋界的各路顶尖高手，近日，加拿大和捷克几位科学家的一篇题为《DeepStack:无限注德扑的专业级人工智能玩家》的论文中，介绍了一种能在一对一无限注（任何人在任何时候可下任何数目筹码）德州扑克中击败人类玩家的新算法DeepStack。人工智能本质上是基于大数据的学习和训练，不管理你是否准备好，以大数据为基础的人工智能正以秋风扫落叶之势向人类发起各项挑战。

大数据正对我们的日常生活、工作和思维带来巨大的变革，日常出行有共享单车，公交和地铁出行可以扫码支付和出行，Farecast通过预测机票价格趋势帮助旅客节约机票购买费用，我们平时也可以用携程、去哪等APP软件比较出行和住宿的价格，大数据已经无处不在的影响着我们的生活和工作。

风起于青萍之末，大数据来了，我们该怎么办？

积极拥抱大数据是最好的办法，我们需要从思维、商业和管理上进行变革，才不会被时代所抛弃。

1 、大数据时代的思维变革

● 不是随机抽样，而是全部数据。小数据时代的随机采样，最少的数据可以获得最多的信息，随机抽样的方法一直被我们所采用，比如人口普查，但这只是一条捷径，是在不可收集和分析全部数据的情况下的选择，它本身存在很多固有的缺陷。当人们想要了解更深层的细分领域，随机采样的方法就不可取了。随机采样就像看凤姐，远看身材还不错，近观则不敢恭维。生活中真正有趣的事情经常藏匿在细节之中，而采样分析法却无法捕捉到这些细节。大数据可以发现日本“相扑”界操纵比赛的问题，而随机采样分析法无法发现这个情况。有些时候，我们可以使用样本分析法，毕竟我们仍然生活在一个资源有限的时代。但更多时候，利用手中掌握的所有数据成为了最好也是可行的选择。

● 不是精确性，而是混杂性。对于小数据而言，最基本、最重要的要求就是减少错误，保证质量。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣，如果将传统的思维模式运用于数字化、网络化的21世纪，就会错过重要的信息。大数据不仅让我们不再期待精确性，也让我们无法实现精确性。我们要做的就是接受这些纷繁的数据并从中受益，而不是以高昂的代价消除所有的不确定性。据估计，只有5%的数字数据是结构化的且能用于传统数据库。如果不接受混乱，剩下的95%的非结构化数据都无法利用，比如网页和视频资源。通过接受不精确性，我们打开了一个从未涉足的世界的窗户。

● 不是因果关系，而是相关关系。知道“是什么”就够了，没必要知道“为什么”。在大数据时代，我们不必非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心，通过应用相关关系，我们可以比以前更容易、更快捷、更清楚地分析事物。

2 、大数据时代的商业变革

大数据时代一切均可量化，文字变成数据（Kindle图书数据化）、方位变成数据、沟通变成数据，世间万物皆为数据。有了大数据的帮助，我们不会再将世界看作是一连串我们认为或是自然或是社会现象的事件，我们会意识到本质上世界是由信息构成的。

大数据的价值来源于它“取之不尽，用之不竭”的数据创新。数据就像一个神奇的钻石矿，当它要的价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。

我们现在正处于大数据时代的早期，思维和技术是最有价值的，但是最终大部分的价值还是必须从数据本身中挖掘。

3 、大数据时代的管理变革

大数据给我们带来便利的同时，也让我们时刻暴露在“第三只眼”之下：我们购物习惯、我们的网页浏览习惯、我们的微信和微博，大数据不仅窃听了我们心中的“TA”，还有我们的社交关系网。如何掌控大数据，需要我们制订全新的制度来规范，数据使用者是数据二级应用的最大受益者，他们应对自己的行为负责，这样才能保护个人的隐私。我们不能通过大数据预测我们未来可能的行为而作为法律评判的依据，否则就会与无罪推定原则相违背，所以政府只能依据我们过去的真实行为进行追究。未来大数据算法师将成一门新兴而热门的职业，他们会是计算科学、数学和统计学领域的专家，他们将为击碎大数据黑盒子而努力。