大數(shù)據(jù)的三個甜蜜謊言
人們說，大數(shù)據(jù)等于大潛力。人們在談論他們的大數(shù)據(jù)規(guī)模有多大，以及他們有多少數(shù)據(jù)點。他們談論著大數(shù)據(jù)，好像它最重要。大數(shù)據(jù)突然無處不在，因為每個人似乎都在收集，分析和處理，并從使用大數(shù)據(jù)帶來的成功中賺取利潤。但在這里，有大多數(shù)人相信或選擇相信的大數(shù)據(jù)的三個謊言。畢竟，甜蜜的謊言有時比苦澀的真理更讓人愉快，是吧?在大數(shù)據(jù)的世界里，其炒作催生了一個全新的前提：有人認為如果企業(yè)使用大數(shù)據(jù)，它會自動使企業(yè)更成功，而企業(yè)通常會吹噓他們的數(shù)據(jù)集的作用，就像一個老漁夫談起他所捕獲的魚的個頭(到少是真實大小的兩倍，聽起來更有影響力)。而這些企業(yè)就像可憐的漁夫一樣，想要人們感覺大數(shù)據(jù)更為重要，這是為什么有些東西被夸大的原因。即使這些并沒有被夸大，這并不意味著僅僅因為收集的大數(shù)據(jù)集，就會使企業(yè)業(yè)務表現(xiàn)良好。夸大信息的假定優(yōu)勢似乎是可以理解的，因為你知道的越多，就可能期望更好的結果。不幸的是，一旦數(shù)據(jù)確實變得更大，更多的問題也會出現(xiàn)：信息更多，收集和系統(tǒng)化變得越困難。因此，當企業(yè)設法收集和系統(tǒng)化數(shù)據(jù)，以便實際可以對數(shù)據(jù)運行分析時，不僅不會夸大數(shù)據(jù)集的大小，而且也不會在冷數(shù)據(jù)倉庫中消失。由于許多公司吹噓他們的數(shù)據(jù)集有多大，那么出現(xiàn)了一些主要的問題：有多少數(shù)據(jù)是必要的，是否適合提高你的決策質量?額外的信息(即數(shù)據(jù)點)是否添加了任何值，如果沒有，則為什么它在數(shù)據(jù)集中?在其本質上，人們如何知道所收集的數(shù)據(jù)是其需要的數(shù)據(jù)，如何能夠獲得目前擁有的大部分信息? 大數(shù)據(jù)的使用只有在用于優(yōu)化和自動化解決方案并解決問題時才有意義。人們需要將注意力從僅收集大量所有可能的數(shù)據(jù)轉移到在自己的具體領域內對收集的數(shù)據(jù)進行分類。為了使數(shù)據(jù)有價值，它必須在模型中進行排序，處理和使用。長期短期收集數(shù)據(jù)是很好的行為，但要確保知道如何有效地理解它的意義是有效的。大數(shù)據(jù)的最大問題是了解大量的數(shù)據(jù)是很困難的，這在規(guī)模的上是無法理解的。雖然人們仍然相信數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)已經(jīng)變成一種營銷術語，這使企業(yè)業(yè)務聽起來更酷，如果企業(yè)正好使用它。讓人們面對：數(shù)據(jù)可能有問題。即使較小的數(shù)據(jù)集在技術上也可能是相當難以管理。更糟的是，沒有人知道你可能需要什么數(shù)據(jù)，除非你嘗試它。如果你的目標是運行許多實驗(這是值得鼓勵的)，還需要可靠的慣例實驗，不僅是基于工具，而是主要依靠一個有能力的數(shù)據(jù)科學團隊，控制一個有意義的框架來生成模型所使用的數(shù)據(jù)集，過度擬合等)，并且開發(fā)適當?shù)哪繕俗兞浚沟盟占臄?shù)據(jù)能夠有新的使用案例。圖片來源：網(wǎng)絡
內容來源：高校大數(shù)據(jù)教育聯(lián)盟
轉載：中國教育信息化（ID：zgjyxxh）
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