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大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)需要停下來(lái)重新沉思。在過(guò)去的20多年中，數(shù)據(jù)在急劇增長(zhǎng)，甚至在部分領(lǐng)域出現(xiàn)了雪崩。據(jù)牛津大學(xué)教授、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域權(quán)威專家、也是《大數(shù)據(jù)時(shí)代》的作者維克托-邁爾-舍恩伯格分析，1987年全世界大概有26億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，到了2007年已經(jīng)增長(zhǎng)了100倍，并且還在繼續(xù)增加，當(dāng)然，大數(shù)據(jù)不只是數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量多，他認(rèn)為大數(shù)據(jù)主要有三個(gè)特點(diǎn)，即大數(shù)據(jù)由全體的、混雜的和相關(guān)的關(guān)系組成。
第一，大數(shù)據(jù)的全體性，就是要盡可能多而全的去收集和分析數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都是和企業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)，即這些數(shù)據(jù)點(diǎn)要和研究的對(duì)象相關(guān)。如果研究的對(duì)象只有6000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，抓住6000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)就是大數(shù)據(jù)，因?yàn)槠髽I(yè)掌握了所有數(shù)據(jù)。而信息化工具可以提升對(duì)大數(shù)據(jù)的洞察力，提升數(shù)據(jù)收集、分析和挖掘的速度。
第二，接受混雜的數(shù)據(jù)。在小數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)總試圖收集一些非常干凈的數(shù)據(jù)、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，并且要花很多錢、很多精力來(lái)確定哪些數(shù)據(jù)是好數(shù)據(jù)、高質(zhì)量數(shù)據(jù)。而大數(shù)據(jù)時(shí)代，為滿足于某種大方向，我們不需要追求數(shù)據(jù)的特別精確性。當(dāng)我們?cè)诤暧^上“失去了精確性”，我們卻可以在微觀上獲得準(zhǔn)確性。
第三，數(shù)據(jù)的相關(guān)性。因?yàn)閿?shù)據(jù)的更多和更混雜，它們相互的加強(qiáng)給我們帶來(lái)了第三個(gè)巨大的轉(zhuǎn)變，也是最重要的轉(zhuǎn)變，從因果關(guān)系轉(zhuǎn)向相關(guān)關(guān)系。大數(shù)據(jù)時(shí)代，不再?gòu)氖聦?shí)中尋求原因，不再問(wèn)為什么，不再尋求一個(gè)松散的因果關(guān)系。比如：一人在新餐館吃飯的時(shí)候，第二天他生病了，他馬上認(rèn)為是所吃的東西導(dǎo)致的。但從統(tǒng)計(jì)上來(lái)說(shuō)還有可能當(dāng)時(shí)他和別人握手導(dǎo)致，也有可能其他病毒侵入導(dǎo)致他腹瀉，多種可能形成了一種虛幻的因果關(guān)系。這種更加客觀的認(rèn)識(shí)，會(huì)讓這個(gè)人感到舒服。所以，大數(shù)據(jù)時(shí)代需要企業(yè)更加謙卑，更重要的是如何獲得更多的洞察力，但不要以為企業(yè)可以真正地、容易地找到因果關(guān)系，而是發(fā)現(xiàn)了相關(guān)的關(guān)系。
維克托還表示，基于大數(shù)據(jù)的三個(gè)特點(diǎn)，未來(lái)很多公司都會(huì)讓自己轉(zhuǎn)型成為大數(shù)據(jù)公司，我們生活中的、企業(yè)活動(dòng)中的很多內(nèi)容都能變成數(shù)據(jù)格式，也就是數(shù)據(jù)化，當(dāng)我們數(shù)據(jù)化這個(gè)世界的時(shí)候，可以使用流程把數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析，從中獲得價(jià)值。
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