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姓名: | 刘泽平 |
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领域: | 人力资源 |
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地点: | 北京 西城 |
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弄清楚了小数据的定义,我们来看看小数据相对于大数据,是不是真的已经out了? 一、整体数据是不是一定优于抽样数据?
互联网技术的发展,为收集整体数据而产生的成本下降直至忽略不计提供了可能,而传统数据的收集方法是在平衡成本和精确之下,选择规范的抽样方法,两者在数量级的比较上就不在一个体量级。从统计的精确度上来说,数据越大,精确度越高,结果也会更加逼近于真相。当年传统的数据处理,正是受制于数据越多成本越大,或者某些现实条件,无法穷尽数据,才不得已采取了抽样分析的折中办法。从数量的角度讲,大数据确实要优于小数据。
但是,小数据分析方法,比如样本方差,尽可能用各类参数将样本与整体之间的差异缩小,让结果无限逼近真实,在趋势和策略判断上,抽样判断和整体判断,其实很多时候都是五十步和一百步的区别;另一方面,小数据时代积累的各类数据处理方法,也仍然是大数据时代数据处理的基础和原则,抛弃小数据来谈大数据,大数据也将是无源之水、无本之木。
二、小数据处理数据的原则是效率优先、精确为辅。
大数据使用的第二个原则追求效率而不是绝对精确,需要重点提到的是,小数据处理体系的存在,正是建立在追求效率而不是绝对精确之上。小数据营销一般是针对某类具体问题,在特定的时间段里,需要开展数据的收集、整理和分析,并得出结论以做行动参考。小数据营销更符合实战营销中,不可能在信息完整情况下再进行判断的现实。今天乃至以后很长一段时间的营销现实是:我们必须在竞争对手信息不完整、消费者信息不完整、市场信息不完整等诸多现实情况下,在指定的时间前,做出判断和决策,并付诸于行动。时机就是战机,等到所有信息都完整了,黄花菜也凉了。所以,小数据才会有用抽样代替整体的选择。
另一个现实情况是,在现阶段甚至很长的一段时间里,靠互联网自动采集所有数据还不现实,技术的发展和普及需要时间,很多数据还无法实现网络化,比如因为现实的财务、税务问题,采集经销商的数据就一直是个难点,ERP喊了多少年,进销存喊了多少年,在上了系统的企业里面,经销商的相关数据有多少水分,每个企业都心知肚明。
三、小数据具体问题的个性化处理,更偏重于因果关系而不是相关关系。
维克托提到大数据的第三个原则,就是大数据更注重相关关系而不是因果关系,即两组数据的相关性是数据处理的第一要务,至于为什么相关,这个问题交给计算机自己处理。相关性和因果性,孰轻孰重,《大数据时代》的译者周涛也曾表达了不同观点。我们常说某人读书不求甚解,通常是指其知其然,而不知其所以然。今天大数据将“所以然”的东西交给计算机,使用者只对“然”负责,我和朋友调侃说,这也许是机器统治人类的第一步。
在高度繁荣的信息社会,你要确保计算机“所以然”是可控的,得有两个前提:一个是计算编程的逻辑在开始设定时就是正确的;一个是机器进行海量数据处理时,自身不会因为“疲劳”等因素造成计算错误,而这正是大数据面临的问题。
小数据由于是针对特定问题开展的数据收集、处理和分析,人的因素比较大,大数据的短处正好成为了TA的长处,在数据的处理过程当中,目的的指向性和人与数据的互动会更加有效。
关于大数据相关性的问题,我曾看到一个网上的段子,问影响人寿命长短的因素有哪些,有人通过相关分析得出,一个人庆祝生日的次数与寿命的长短成正比,换句话说,一个人要长寿就要多庆祝生日。稍有常识的人,都知道这是一个逗比的笑话,但是当计算机给出其他的错误相关结果时,我们有多少人能够用常识判断出,这是否是又一个逗比的结果?
用小数据抵制甚至漠视大数据时代的到来,是逆潮流而动的掩耳盗铃;但用大数据时代来否认小数据的价值,是将大数据的历史和未来进行割裂,依然停留在伪数据时代
![]() 实战派企业讲师 |
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