過去兩年，在 Netflix 以行為分析為基礎打造的美劇 House of Cards 《紙牌屋》爆紅的同時，大數據也成了現代企業經營的顯學。無論是消費、金融、電信、交通，甚至是政治、慈善，所有的研討會上，一定可以看到大數據的身影。 似乎人類組織有史以來的行銷、管理等問題，有了 Data，全部都可以解決。

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事情當然沒有那么簡單。就像任何新科技一樣，大數據并不是萬靈丹。要善用它，必須要從對的觀念出發。今天就跟大家聊聊關于 Big Data，我最常聽到的 6 個迷思。

1. 大數據是新時代的新玩意

事 實上，數據分析一點也不新。早從數百年前的啟蒙時代，學者們便已開始遵循科學方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科學家先觀察，取得并分析數據，歸納出 假說，然后再經過不斷實證，逐漸形成定律。因此我們說的大數據，充其量只是科學方法的應用。跟過去的科學家相比，現代大數據更多仰賴機器去做觀察與取得數 據的工作，以求更全面、更即時的資料收集。但后續的推論、歸納工作，還是需要人為的判斷。

2. 100TB 以上才叫大數據

數 據的大小，事實上沒有明確的界線。更重要的，數據的大小，不一定有意義。數據大，也不代表一定能做出準確的預測 ─ 假設你擁有地球 70 億人口的姓名、性別、生日、身高、體重、膚色、視力，以及他們的上網行為等種種數據，如果題目是要預測他們明年的收入分布，這個龐大的資料庫，恐怕還是無 法幫上你什么。所以數據在精不在多，重點是要達成的任務，不是儲存的數量。

3. 數據非常客觀

采 集數據的軟硬件，是人為設計的，因此不可能做到絕對的客觀。手機停留在某個畫面，就代表你在欣賞這個內容嗎?很難說，或許你只是在跟旁邊的朋友聊天。對某 個發文點贊，就代表你真心喜歡這則資訊嗎?也很難說，說不定只是喜歡發文的人，或是手滑不小心按到。真實世界，永遠有測不準的環節，因此設計數據采集軟件 的人，很難絕對客觀的去記錄使用者行為，所以產生出來的數據，也很難是完全客觀的。對于大數據，你該有的認知是它有相當、相對的客觀性，但不可能絕對準 確。

4. 數據可以告訴你不知道的內幕

就像字面顯現的，數據只能告訴你不知道的數據。但 它究竟代表什么樣的內幕，必須要靠歸納者自行去解讀。舉例來說，分析你的 App 使用者資料后，發現 21-30 歲女性族群占比***，這可能代表著你的 App 對這種人最有吸引力，但也可能代表當初推廣團隊在發廣告時，比較針對這樣的族群。究竟事實是什么?往往需要更進一步的綜合比較、實驗分析，才能逼近。

5. 大數據是資訊部門的問題

大數據的收集與儲存，的確可以歸類為資訊部門的業務。但定義該收集什么，如何收集，收集后該如何應用，絕對是業務主導部門該負責的。要求 IT 部門把大數據做好，就好像要求財務部門提昇公司獲利一樣，是本末倒置的。

6. 大數據會改變一切，不懂數據的人將會被淘汰

數 據的重點不是數據，而是解讀與預測，也就是用數據驗證人類的行為模式，用以提升產品與服務的設計，與潛在、現有客戶溝通的方法與內容。因此，懂數據不是重 點，懂人才是。在全面連網的世界，數據將會越來越泛濫，懂數據收集管理的人也將會越來越普遍。但無論科技如何發展，懂人的人，恐怕永遠是少數。人感性、容 易受到環境影響，因此難以預期。

所以，大數據是社會科學重要的進展，但企業要精準抓住未來，經理人要擁有更好的決斷力，還是要基于對不同人、不同性的理解，而不僅是科技工具的使用而已。大數據不是萬靈丹，它只是渦輪加速器，至于方向盤，仍舊掌握在你的手上。