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  • 大胆预测趋势大数据患难

    类别:工业管理       2019-07-16 | 123阅读       标签:

    不断增长的个人数据、企业数据与开放数据交相汇合,带来了新的挑战,仅凭算法已经无法处理,人们转而依靠性能更强的人工智能、更灵活的筛选推敲和更多的创业投资。

    大数据越来越大,小数据越来越小——两者的交汇开始带来某些严重的问题。

    大数据

    虽然商业界不断地谈论大数据,谈论如何采集更多信息,2015年我却引入了“小数据”的概念,描绘越来越多的消费者利用智能设备和社交平台收集自身数据,并借此获得更好的服务、更优惠的价格和更满意的产品。我认为,未来属于这样的品牌:能够找到各种途径吸引消费者分享小数据,并与已采集的大数据相结合。

    未来一年里,大数据和小数据的混合还会引发相关的新问题:数据泛滥——任何收集数据的公司都将十分烦恼,因为它们很快将被巨大的数据量掩埋。乍一看,似乎你以前听说过这种泛滥。

    有时候这也叫“数据过载”——许多文章已经谈到数据收集过多的危害,谈到许多人和机构有时为了理解获得的数据而付出的无用功。“数据泛滥”这一趋势描绘的是这种混乱状态的下一阶段,消费者自行采集的“小数据”和企业采集的“大数据”相互交汇,会被第三种数据搅得更加让人困惑。第三种数据就是那些往往毫无用处、非结构化、缺失元数据的“开放数据”。在信息透明或遵守法规的名义下,公司和政府部门正将这种数据一股脑儿地扔到互联网上。

    举一个数据泛滥迅速蔓延的例子,政府实验室指数( GovLab Index)跟踪了开放数据的发展趋势,发布年度报告,披露各国政府采用开放数据的相关情况。最新一期报告提出了一些发人深省的观点。

    •各国政府已经公开超过100万个数据集。

    •这些数据集中,既可用计算机进行处理又获得开放许可的,还不到7%。

    •96%的国家分享的数据集并没有进行定期更新。

    •2015年,全世界共有接近400个公开的政府数据门户

    (六年前只有两个)。

    很明显,开放数据的总量每年呈现指数级增长,问题却在于这些数据大部分也许并无价值。开放数据企业中心( Centrefor Open Data Enterprise)的乔尔•古林(Joe Gurin)在接《经济学人》(The Economist)采访时做出估计,已经发布的数据中也许有4/5并不是特别有用,原因是没有元数据或未经标准化处理,缺乏必要的背景资料。

    处理这些杂乱数据的最佳方法是什么?数据泛滥能够解决吗?为了找到答案,让我们来看看一群科学家如何破解一道难题……这道难题出现在地球上最危险也最先进的地方。


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