《大數(shù)據(jù)時代》是英國維克托·邁爾-舍恩伯格教授的著作，被公認(rèn)為是國內(nèi)外大數(shù)據(jù)研究的先河之作。作者通過枚舉了上百個例子，對大數(shù)據(jù)的方方面面進行了系統(tǒng)、詳細解說，讓每一名讀者，即使是外行也能很容易理解，直觀感受到大數(shù)據(jù)給社會和生活帶來的改變。

在本書中，對于大數(shù)據(jù)時代，作者主要提出了三個核心觀點： 1、要全體不要抽樣。分析與某事物相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不是依靠分析少量的數(shù)據(jù)樣本。2、要效率不要絕對精確。我們樂于接受數(shù)據(jù)的紛繁復(fù)雜，而不再追求精確性。3、要相關(guān)不要因果。我們不再探求難以捉摸的因果關(guān)系，轉(zhuǎn)而關(guān)注事物的相關(guān)關(guān)系。

這三個觀點在某種程度上顛覆了我們的傳統(tǒng)思想。

要全體不要抽樣：

傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法是解決如何通過選取少量樣本，通過對樣本的分析，然后推斷整體的趨勢和規(guī)律。而大數(shù)據(jù)時代告訴我們“樣本=全體”，在很多時候，我們不再需要費心去考慮樣本抽樣、數(shù)據(jù)過濾等問題。我們利用大量數(shù)據(jù)，甚至是所有數(shù)據(jù)，然后用算法去計算分析，從而更精準(zhǔn)的找到各個因素之間的相關(guān)關(guān)系(不是因果關(guān)系)，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的規(guī)律。

要效率不要絕對精確：

在傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)中，由于抽樣的限制，研究往往會對精確度做很嚴(yán)格的要求，譬如置信區(qū)間的概念。而大數(shù)據(jù)時代會把這些條件放的更寬松。我們要學(xué)會在精度和效率之前做取舍，要能夠容忍錯誤，學(xué)會在瞬息萬變的信息中掌握趨勢，為下一刻的決策提供依據(jù)，這就夠了。正如作者所說：“接受數(shù)據(jù)的不精確和不完美，我們反而能夠更好地進行預(yù)測，也能夠更好地理解這個世界�！�

要相關(guān)不要因果：

這個觀點也區(qū)別于我們傳統(tǒng)的教育理念。我們習(xí)慣于“打破砂鍋問到底”、“舉一反三”式的教育方式。當(dāng)我們找到了自以為是的答案時，其實可能只是冰山一角，探索事物背后本質(zhì)的動機不能停止。但大數(shù)據(jù)時代告訴我們要放棄對因果關(guān)系的渴求，取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道“是什么”，而不需要知道“為什么”。

上述作者提出的三個觀點對于大數(shù)據(jù)的發(fā)展具有深遠的指導(dǎo)意義。我也深信這三個觀點在未來也將長久地改變著我們的社會和生活。對于大數(shù)據(jù)，接下來我也想談一談個人的理解和認(rèn)識。

大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計學(xué)依然是數(shù)據(jù)分析的靈魂。大數(shù)據(jù)時代提出的觀點是“樣本=全體”，因此，有一部分人甚至拋出了大數(shù)據(jù)時代統(tǒng)計無用的觀點。他們認(rèn)為數(shù)據(jù)中包含了所有的意義，只要計算能力足夠強大，就不需要什么理論。但是他們似乎忘了，數(shù)據(jù)≠信息。一方面，大數(shù)據(jù)采集的數(shù)據(jù)是原油而非汽油，不能夠直接拿來使用，另一方面，大數(shù)據(jù)中“全”的概念本身就難以界定�！叭�”在某種意義上也是一種邊界。但如何確定這種邊界進而進行數(shù)據(jù)的全面收集，本身就是一件困難的事情。因此，在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析的很多根本性問題和小數(shù)據(jù)時代并沒有本質(zhì)區(qū)別。它在某種程度上是樣本的無限放大。

　大數(shù)據(jù)的根基是“數(shù)據(jù)”。數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)發(fā)展的前提。如果沒有有效的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術(shù)也只是空中樓閣。因此，一方面，如何積累豐富的數(shù)據(jù)資源，是我們急需解決的問題，另一方面，對于已有的數(shù)據(jù)資源，如何有效地利用，提高數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、準(zhǔn)確性、完整性水平，也需要我們思考。就目前來看，大數(shù)據(jù)的未來更加關(guān)注的是“社會化大數(shù)據(jù)”，即人和人的關(guān)系、人和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系。通過對社會化數(shù)據(jù)分析，使得我們能夠?qū)θ恕⑸鐣�和商業(yè)有更加深入的理解。這也解釋了為什么在美國，很多人認(rèn)為Facebook的價值在某種程度上要大于谷歌。因此，企業(yè)在日常運行中，要注重積累這方面的數(shù)據(jù)資源，同時要配套相應(yīng)的數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)和方法，最大程度提高數(shù)據(jù)利用價值。

大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵是處理。大數(shù)據(jù)的核心價值是預(yù)測。但大數(shù)據(jù)的特點對數(shù)據(jù)分析的確提出了全新挑戰(zhàn)。面對海量的數(shù)據(jù)，如何尋找快速有效的方法進行分析挖掘，為我們的決策提供依據(jù)也是擺在我們面前的一個難題。對此問題，一方面我們可以結(jié)合傳統(tǒng)統(tǒng)計方法，對結(jié)構(gòu)復(fù)雜、來源多樣的數(shù)據(jù)建立有效統(tǒng)計模型，先行對數(shù)據(jù)進行加工處理。另一方面，需要開發(fā)先進的軟件平臺和算法，例如目前已有的Hadoop、MapReduce等，盡可能用低成本和擴拓展的方式處理大數(shù)據(jù)。

總而言之，大數(shù)據(jù)很精彩。對于企業(yè)來講，一方面需要挖掘更多創(chuàng)造數(shù)據(jù)的渠道，另一方面要提升數(shù)據(jù)處理挖掘的能力，最為關(guān)鍵的是找到數(shù)據(jù)和應(yīng)用的結(jié)合點，這樣才能乘著大數(shù)據(jù)東風(fēng)，讓企業(yè)發(fā)展更上一個臺階。

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