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大数据缺陷           现在最流行的一句话,叫“用数据说话”。它被提及在政府报告、经济研究、 科学等各种领域,广受憧憬。   前不久 IBM   CEO 罗睿兰在一次会议中谈论技术对未来企业的改变时谈到, 后计算机时代的世界将能够通过对大数据和快信息流的分析满足每一个人的需 求,而非细分市场里的一部分,这一可能最先通过超级计算机针对个体的脚本设 定,在虚拟产品中得到体现。   另外她还谈到如何通过大数据改变企业的决策习惯,从“经验决策”转向“元 素决策”,智慧的系统将把处理后的数据以可实施的方式呈现给决策者,甚至自 行消化问题,例如薪酬评定。   听起来我们正在快速通向未来世界,不仅大数据研究初见端倪,谷歌眼镜面 世,3D 打印概念炒火,苹果申请了计算设备的身体佩戴专利,夏普的柔性屏幕 技术日趋成熟,IBM 的超级计算机应用于医疗诊断;更宏观的,三星这种占韩国 GDP 超过 20%的跨越能源、消费电子、金融、地产的超级企业形成,世界石油 巨头游说并真正影响了政府减缓对新能源研究的投入;电影中的场景被一一实现, 令人生畏又充满向往。   显然,上述这些未来世界的冰山一角同整座南极大陆一样,都与对数量庞大 的数据的处理息息相关,我们正在进入后信息时代。   人们喜欢事出有因的故事,而对无穷、循环和偶然充满排斥。人们习惯于为 某些行为和决定撰写因为所以的背书以获得更多的肯定。然而这些将人类活动拆 解成一连串数字信息的方式真能够使企业做出更为明智的决定么?   纽约时报专栏作家 David   Brooks 对此态度谨慎,他认为任何消费行为都不 是孤立的数字指标,它是个人生活经历和瞬间反应的外在表现。数据甚至数据分 析永远无法代替人脑做出有关联性的思考,除非给计算机装上每个消费者母亲的 大脑。   事实上科学家在计算机科学上的探索受到此类问题的长期困扰。   一种主张是仿生式信息处理,既模仿人脑的思维习惯,这种计算机具有真正 意义上的学习和分析能力,能够积累经验。然而问题是,人脑依然是目前人类所 知上帝最伟大的创造,任何模仿都难以超越人脑在分析、学习、逻辑思维上的均 衡性。     另一种主张是超级计算能力的开发,用大数据处理来弥补人脑在记忆力和单 一问题计算能力上的缺陷。尴尬在于,关联性分析占用的资源远远大于单纯的数 学计算,运用传统计算机模式,永远无法在大数据量的前提下完成因果关系复杂 的计算。这种计算机不能算作智慧设备,智能只是数据堆积的假象。   关联性分析的难题延展出很多现实问题。   数据有时候很难反应出道德、信誉、信仰、背叛等需要瞬间判断的长期情感 活动的真正含义,比如通过大数据警方能够分析出几种常见的杀人动机:情杀、


抢劫、冲突、强奸等,描绘出每一种动机嫌犯的行为特征甚至童年阴影,然而你 无法确定针对具体案件的动机,这对避免悲剧发生毫无意义,瞬间判断总是偏离 常规决策。在消费行为中,这种瞬间判断的偏离性发生得更为频繁。   另外,我们还没有看到计算机在“如何为信息分类”这件事上给出很好的答 案,制定信息处理计划依然需要依靠个人判断,最终数据已经被打上人为意志的 标签。   增加数据量固然能够带来更为准确的验证,然而在前瞻性问题和商业创新上 少数派往往带来更具颠覆性的启发。在可以遇见的未来,大数据研究依然无法代 替个人经验对重要决策做出判断,而在丰富细节体验、底层营销及与消费行为有 关的概率问题研究上将体现出其强大的处理能力。我们需要理性客观的看待大数 据时代下的企业决策转变,完全信任数据将实企业决策的正确率维持在一个固定 值上,稳定但缺乏突破,那事平庸的开始,而完全漠视大数据所带来的商业革命, 单纯依靠经验判断,则很容易使个人失误蔓延至整个经营活动,陷入被动。总的 来说,任何夸大大数据能力和低估其价值的观念都将影响企业的稳定性。       祝叉叉   2013.03.07  

大数据缺陷  

大数据的热烈讨论简直让人们完全忽略了它所存在的缺陷。人们对未来智能的畅想非常积极,有些过于乐观,而目前的趋势来说,至少五十年内,数据的计算机处理依然不能代替人脑最最简单的逻辑判断,我们只是通过大数据搜集了更多的素材,真正的决策者,还是这些算数慢的要死的笨蛋。

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