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对大数据的几点分析

  • 时间:2020-08-04 16:40
  • 发布:佚名
  • 来源:网络

伴随着大数据这个词热度的提升,想了解大数据的同学也越来越多;而“大数据”这个词站在外面看起来像是红楼梦的大观园一样,外表光鲜亮丽,身在其中的人,才知道各有各的无奈。大数据的处理通常分为:数据收集、数据清洗、数据加工。而数据应用、数据可视化将会成为现阶段的重点。可到底如何才能合理的运用大数据为公司创造效益,合肥达内it培训中心讲师为大家解读下关于大数据的几点分析。

观点一 :大数据的信息熵值低

1948年,香农提出信息熵的概念,可以用于表述信息的价值,信息熵高的言简意赅,信息熵低的冗余拖沓。目前,很多大数据的来源都是一些系统的Log,图片,视频等。特别是日志系统数据,数据越来越多,越来越大,其中大部分是固定模板的数据,区分度差,信息量并没有随着数据的增加而线性增加。另外举个例子,之前我们使用胶卷照片的,我们会选择重要的场景,珍惜每一个照片,设计好角度和光圈,现在有数据相机了,内存近乎无限大了,大家肆无忌惮的自拍,哪怕都是同一个角度,大家照的废片也是一把一把的。同一类型的数据多了,信息熵也就降低了。

观点二:大数据不是银弹,而是蚂蚁效应

大数据应用常见,多见于推荐系统,业务流程优化,医疗,性能优化,预测,金融交易等,这些业务在传统的做法上,已经十分依赖于数据了,虽然以前不叫大数据,但是也都是数据驱动的业务。数据的规模和种类增多,处理方法的增多,会渐渐提高这些应用的精准性,这种提高一定是渐渐的,一点一滴的。也许一天两天感觉不错来的,但是经过多年的持续改进,这种效果是显而易见的。

观点三:大数据不解释因果关系,只关心相关性

《大数据时代》中定义了大数据的第三个特征,“不是因果关系,而是相关关系”。沃尔玛通过数据挖掘,发现蛋挞和飓风产品有很多关联性,并且放在一起销售提高销售量。没有人清楚其中的因果关系,当然,也可能有人牵强的解释,美国人喜欢飓风时期躲在家里吃蛋挞,通过数据我们获得了相关性,但是却不理解其中因果关系。我突然想起来自于《三体》的降维攻击:很多时候我们在二维世界的相关性,是无法在二维世界进行解释因果的,也许只有在三维或者多维世界才能够解释因果关系,而这种因果关系无法直接理解,只能进行归纳成相关关系。

观点四: 大数据资源公司最佳变现是被收购,最直接变现渠道是广告和泛征信

很多专业大数据服务公司的发展都不走上市之路(注意不包括大数据技术公司),因为他们对于变现的能力和可持续性都有很多顾虑,他们也面临高风险的用户隐私挑战,因此很多大数据资源公司的PR工作,远远多于具体落地的数据服务工作。因此,各个专业大数据公司都忙于各种行业洞察报告和排行榜,数据可视化的工作一个比一个炫丽,一个比一个追热点。谈到大数据公司的变现,很多公司会提到“数据服务”,实际上数据服务的市场相对稳定,并没有因为大数据公司的发展而市场膨胀,因此“数据服务”实际上是一个明显的“僧多粥少”的状态,另外老牌的数据公司,例如Nielson等在客户方便还是有一定的优势。

从目前来说,广告和泛征信是两个最有效的变现渠道,效果广告的精确投放,品牌广告主需要强烈的数据背书,这些都需要数据服务,因此在广告行业专业的DMP公司,对于程序化交易是必不可少的。另外,就是征信系统,金融的本质是一个套信用系统,这就是为什么各大互联网公司都早早进入金融业务。目前很多P2P公司是否能够生存,主要依据就是风险控制,大数据是重要技术支持,因此很多P2P会采购大量数据资源,加强自己的征信系统。

观点五:大数据是对用户隐私的汲取

大数据正在结合智能设备的普及而大力推进,例如摄像头,手机,智能穿戴设别等。 其中,大量用户隐私数据被收集,例如用户地址,交易数据,搜索数据,用户的地理位置信息,用户的脉搏,联系人列表等等。这些都是用户的个人数据,各大数据公司都通过改善服务为借口,获得用户的授权,而进行隐私的汲取和偷窥。

观点六: 用户数据是无法通过定价而进行交换的

大数据采集公司,都有数据变现需求。对于数据采集公司来说,虽然能做一些数据分析和预测,但这些分析服务的费用较少(在成为顶级咨询公司之前),很难持续公司的正常运作,只能继续烧钱或者被收购。对于数据采集公司来说,很多人认为数据可以在公开公正公平的数据市场中变现,不少市面上的DMP都提供了一些数据交易平台,希望数据项商品一些安全,公平的交易.

观点七:大数据的价值是真水无香

确实,在一种新的数据洞察或大数据应用出来的时候,确实对于产品的提升很有帮助,为了保持保护这种提升,需要不断的对于数据进行清理,提高及时性,这种数据的维护工作慢慢会变成大数据工作者的很大一部分工作。这个过程有点像,一个系统的完善性维护工作,占了软件开发的很大一部分工作。这部分数据价值对于产品竞争力的提升也会渐渐平淡,投入产出比越来越低。但是这些完善性维护工作,却不能停。一旦停止,对于业务会带来负增长,因此这种维护性的工作会变的越来辛苦。这个时候业务对于数据的以来就像人们对白开水的需求一样,平时觉得没有味道,但是缺少的马上就感到口渴,甚至渴死。

无论是使用“信息化”,“大数据”,“数据时代”,“数据挖掘”,“认知计算”,“深度学习”等词语,只要能够解决业务的问题,推进社会更加美好,就是一份有意义的工作。无论大数据还是小数据,解决业务问题就是好数据。关注合肥达内软件培训官网,更多相关知识为你推送。

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