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被“過度解讀”的大數據

責任編輯:jacky |來源:企業網D1Net  2014-06-12 08:41:32 本文摘自:中國日報網站

據美國媒體報道,在“大數據時代”,我們生活中的一切似乎都可以通過量化的方式來進行解釋,但在逐漸熟悉這個名詞的同時,我們也必須要警惕“過度解讀”大數據對企業可能造成的危害。

在電影《派特的幸福劇本》中,羅伯特?德尼羅飾演的角色就給我們在這方面進行了一番生動的“詮釋”。這個名叫老派特?索利塔諾的角色,是費城老鷹橄欖球隊的忠實粉絲。他堅信,許多毫無聯系、隨機發生的事情,例如遙控器擺放的位置等,都有可能會成為決定球隊比賽勝負的關鍵因素。

大多數人都會認為,德尼羅演的這個角色只不過是個迷信的家伙罷了。但事實上,他的這種做法在另外一部分人的眼中,正是對事物過分詮釋、牽強附會以至于濫用的表現,一種將互相之間毫無關系的隨機事件進行“解讀”,希望找出他們之間的聯系,并從中找出“模式”的做法。而喜歡解讀看似毫無意義的東西,正是人腦本身固有的特點,相信不少人也都有過這種體驗,受到潛意識的影響,我們總是認為某一朵云彩的形狀很像人臉,總是覺得某段音樂的背后隱含著信息。

然而,研究人員認為,這種“過度解讀”的行為,很有可能會給企業帶來危害。

“大數據的出現,讓一些研究人員認為,自己可以通過一定量的數據,來分析出任何東西。”微軟研究院首席研究員Danah Boyd、新南威爾士州大學副教授Kate Crawford在他們合作發表的文章中這樣寫道,“因為數據積累量的龐大,原本毫無干系的事情之間也可能會存在聯系,這種情況誘發了對大數據‘過度解讀’的傾向。”

而企業受到這種傾向的影響,就會去利用大數據分析,得出一些其實并不準確的結論,這一分析過程本身不但耗費成本,所得的結論還會影響企業從廣告到管理的諸多決策環節。

被“過度解讀”的大數據-

在這方面,一個典型的例子就是谷歌公司。谷歌公司2008年開發了“流感趨勢”,這個工具是通過分析人們借助谷歌對流感、感染癥狀、診斷等方面詞匯的搜索,來判斷流感人群所在的地理位置,從而得出流感爆發后的實時傳播地圖。這個工具在一段時間內的表現還是不錯的,但在2012年12月卻出了岔子?!蹲匀弧冯s志發表的一篇文章顯示,谷歌提供的流感病患統計數,足足是疾病防控中心統計數據的兩倍。這是為什么呢?研究人員認為,由于媒體對流感爆發進行了“鋪天蓋地”的報道,人們對流感相關內容的搜索量大大增加,這就使得谷歌的數據過分地“膨脹”了。如果一家藥房利用谷歌的數據來決定對流感防控藥物的存貨量,很有可能就會導致儲存過度。

“越來越多的商業品牌開始依靠數據來管理自己與客戶之間的關系,并推動自己的業務發展。在這種情況下,如果盲目地依靠數據做出決策,并執行這種決策的話,坦率的說,確實非常令人后怕。”英國市場調研機構GfK NOP總經理Colin Strong表示,“如果企業不停下來想一想這些決策究竟是怎么做出來的,就很有可能會承受商業上的損失。”

“對大數據的使用,仍然是主觀的,量化得出的結果,有時并不代表客觀事實。這一點,在社交網絡的信息方面表現得尤為明顯。”Danah Boyd與Kate Crawford表示。

據悉,雖然目前人們逐漸開始萌生了謹慎地使用大數據的意識,但對于具備合理使用大數據技能人才的缺乏,卻有可能會使“過度解讀”大數據的情況愈演愈烈。

根據麥肯錫研究院2011年發布的報告,到2018年,全美范圍內對具備量化分析等分析技能的“大數據”相關人才的需求,將會達到400萬之巨。此外,在大數據相關的管理與分析人員方面,還有可能出現150萬的用工缺口。

“目前,客戶最經常向我們抱怨的,就是找不到合適的應聘者。”一家負責數據類相關職業招聘的機構負責人告訴記者。

根據這家機構開展的調查,數據分析行業的從業人員中,89%的人基本上每月都會通過LinkedIn等網站拿到新的邀約,25%的人被其他企業聯系的頻率更是高達每周一次。而這位負責人更是預測稱,隨著納米技術的發展,預計到未來,相關職位的需求將會出現“井噴”。

關鍵字:谷歌LinkedIn日報網大數據

本文摘自:中國日報網站

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責任編輯:jacky |來源:企業網D1Net  2014-06-12 08:41:32 本文摘自:中國日報網站

據美國媒體報道,在“大數據時代”,我們生活中的一切似乎都可以通過量化的方式來進行解釋,但在逐漸熟悉這個名詞的同時,我們也必須要警惕“過度解讀”大數據對企業可能造成的危害。

在電影《派特的幸福劇本》中,羅伯特?德尼羅飾演的角色就給我們在這方面進行了一番生動的“詮釋”。這個名叫老派特?索利塔諾的角色,是費城老鷹橄欖球隊的忠實粉絲。他堅信,許多毫無聯系、隨機發生的事情,例如遙控器擺放的位置等,都有可能會成為決定球隊比賽勝負的關鍵因素。

大多數人都會認為,德尼羅演的這個角色只不過是個迷信的家伙罷了。但事實上,他的這種做法在另外一部分人的眼中,正是對事物過分詮釋、牽強附會以至于濫用的表現,一種將互相之間毫無關系的隨機事件進行“解讀”,希望找出他們之間的聯系,并從中找出“模式”的做法。而喜歡解讀看似毫無意義的東西,正是人腦本身固有的特點,相信不少人也都有過這種體驗,受到潛意識的影響,我們總是認為某一朵云彩的形狀很像人臉,總是覺得某段音樂的背后隱含著信息。

然而,研究人員認為,這種“過度解讀”的行為,很有可能會給企業帶來危害。

“大數據的出現,讓一些研究人員認為,自己可以通過一定量的數據,來分析出任何東西。”微軟研究院首席研究員Danah Boyd、新南威爾士州大學副教授Kate Crawford在他們合作發表的文章中這樣寫道,“因為數據積累量的龐大,原本毫無干系的事情之間也可能會存在聯系,這種情況誘發了對大數據‘過度解讀’的傾向。”

而企業受到這種傾向的影響,就會去利用大數據分析,得出一些其實并不準確的結論,這一分析過程本身不但耗費成本,所得的結論還會影響企業從廣告到管理的諸多決策環節。

被“過度解讀”的大數據-

在這方面,一個典型的例子就是谷歌公司。谷歌公司2008年開發了“流感趨勢”,這個工具是通過分析人們借助谷歌對流感、感染癥狀、診斷等方面詞匯的搜索,來判斷流感人群所在的地理位置,從而得出流感爆發后的實時傳播地圖。這個工具在一段時間內的表現還是不錯的,但在2012年12月卻出了岔子。《自然》雜志發表的一篇文章顯示,谷歌提供的流感病患統計數,足足是疾病防控中心統計數據的兩倍。這是為什么呢?研究人員認為,由于媒體對流感爆發進行了“鋪天蓋地”的報道,人們對流感相關內容的搜索量大大增加,這就使得谷歌的數據過分地“膨脹”了。如果一家藥房利用谷歌的數據來決定對流感防控藥物的存貨量,很有可能就會導致儲存過度。

“越來越多的商業品牌開始依靠數據來管理自己與客戶之間的關系,并推動自己的業務發展。在這種情況下,如果盲目地依靠數據做出決策,并執行這種決策的話,坦率的說,確實非常令人后怕。”英國市場調研機構GfK NOP總經理Colin Strong表示,“如果企業不停下來想一想這些決策究竟是怎么做出來的,就很有可能會承受商業上的損失。”

“對大數據的使用,仍然是主觀的,量化得出的結果,有時并不代表客觀事實。這一點,在社交網絡的信息方面表現得尤為明顯。”Danah Boyd與Kate Crawford表示。

據悉,雖然目前人們逐漸開始萌生了謹慎地使用大數據的意識,但對于具備合理使用大數據技能人才的缺乏,卻有可能會使“過度解讀”大數據的情況愈演愈烈。

根據麥肯錫研究院2011年發布的報告,到2018年,全美范圍內對具備量化分析等分析技能的“大數據”相關人才的需求,將會達到400萬之巨。此外,在大數據相關的管理與分析人員方面,還有可能出現150萬的用工缺口。

“目前,客戶最經常向我們抱怨的,就是找不到合適的應聘者。”一家負責數據類相關職業招聘的機構負責人告訴記者。

根據這家機構開展的調查,數據分析行業的從業人員中,89%的人基本上每月都會通過LinkedIn等網站拿到新的邀約,25%的人被其他企業聯系的頻率更是高達每周一次。而這位負責人更是預測稱,隨著納米技術的發展,預計到未來,相關職位的需求將會出現“井噴”。

關鍵字:谷歌LinkedIn日報網大數據

本文摘自:中國日報網站

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