大數(shù)據(jù)還是太多信息?
我們都知道現(xiàn)在地球上的信息太多，但是怎么多法，沒有人知道。
IBM負責超級計算機研發(fā)的Dave Turek給了我們一個答案，根據(jù)IBM的估算，人類自有史以來至2003年所創(chuàng)造的信息量為5艾字節(jié)(50億GB)，而到了去年，人類每兩天就產(chǎn)生了如此多的信息量。據(jù)Turek的預測，到明年的時候，我們生成這樣規(guī)模的信息量只需要10分鐘!
這怎么可能?!數(shù)據(jù)為何濫生到了這種地步?這么說吧，每次你的手機發(fā)送其GPS位置，每次你在網(wǎng)上買東西，每次你點擊社交網(wǎng)絡上的“喜歡”，你就給數(shù)字信息的海洋奉獻了一個水滴。現(xiàn)在這片海洋大部分已經(jīng)為此類數(shù)據(jù)所覆蓋。
短信、客戶記錄、ATM交易、監(jiān)控攝像……這條清單可以列得很長。我們有一個流行語總結這些東西：“大數(shù)據(jù)”，盡管這個詞難以表述我們所創(chuàng)造的這個怪物的規(guī)模。
這是技術超出我們使用能力的一個***例子。在這個例子里，我們還沒能跟上自己捕捉信息的能力，所以這段時間管理大師總喜歡說未來屬于能善用自己所收集數(shù)據(jù)的公司，尤其是具備實時利用能力者。
對于企業(yè)來說，能夠解析自己客戶的每一個數(shù)字化的蛛絲馬跡者必將擁有領先優(yōu)勢，這種能力不僅僅在于能夠了解過去幾個小時里誰在哪里買了什么東西，而且還能夠知悉他們是否對此發(fā)表了微博、有沒有在社交網(wǎng)絡上發(fā)過相關相片。
城市亦是如此。能夠收集成千上萬個傳感器的數(shù)據(jù)，然后描繪出都市的數(shù)字化地圖，并能夠?qū)⒊鞘猩畹漠惓Ｐ袨?如交通流量)變成科學的一定能夠脫穎而出。
不奇怪的是，政治運動也已經(jīng)開始這樣的嘗試，發(fā)瘋地挖掘數(shù)據(jù)已經(jīng)成為政客聚焦“納米定位(nanotargeting)”選民策略的一部分，這樣才能夠精準地知道如何才能撈到選票。
尋求對零碎數(shù)據(jù)進行解釋的狂熱解釋了Google上周為什么要開始銷售一款名為BigQuery的產(chǎn)品，該軟件可以在數(shù)秒鐘之內(nèi)掃描幾TB的信息。也正因為此，數(shù)據(jù)分析初創(chuàng)公司Splunk上市首日的股價即飆升了90%。
數(shù)據(jù)科學家的崛起
但是，哪怕你擁有***的數(shù)據(jù)解密工具也不能保證就能擁有大智慧。很少有公司擁有專門受訓的員工，缺乏評估堆積如山的數(shù)據(jù)(包括數(shù)百萬社交網(wǎng)絡頁面、智能手機上的非結構數(shù)據(jù))的能力，更不用說對此做些什么。
去年麥肯錫發(fā)布了一份報告，把“大數(shù)據(jù)”形容為“創(chuàng)新的下一個前沿陣地”，但該機構同時也預測說到2018年，美國公司在這方面將會出現(xiàn)嚴重的人才短缺，具備必要的分析技能的人才缺口多達19萬之巨。同時還認為美國具備數(shù)據(jù)知識的經(jīng)理的需求將會超過150萬(中國呢?)。
信息超載?
盡管如此，并非所有人都相信大數(shù)據(jù)的魔力。沃頓商學院的Peter Fader教授并不認為數(shù)據(jù)越多越好。同時他也不認為企業(yè)應該竭盡所能去了解自己的客戶。他認為現(xiàn)在對數(shù)據(jù)聚合的關注太多了，而實際上，只有圍繞著真正的分析進行的數(shù)據(jù)收集量才有意義。
Fader最近在接受麻省理工《技術評論》采訪時說：
即便對過去行為擁有無窮多的知識，我們也無法掌握足夠的信息去預測未來。實際上，我們的得到數(shù)據(jù)越多，我們所累積的盲目信心就越多……重要的是理解我們自身的局限在哪里，然后用有可能的***的科學去突破這種局限。數(shù)據(jù)再多也實現(xiàn)不了這個目標。
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