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只要知道“是什么”, 而不需要知道“为什么”

日期:2019-11-27 来源: 评论:

[摘要]在大数据时代,我们可以对更多的数据进行分析,有时甚至可以处理和某个现象相关的所有数据,而不用再依赖随机取样的老方法。大数据时代,研究数据非常庞大,我们也不能一味地只知道去追求精确度,或者去寻找因果关系。大数据时代开启了一场前所未有的寻宝数据...……

在大数据时代,我们可以对更多的数据进行分析,有时甚至可以处理和某个现象相关的所有数据,而不用再依赖随机取样的老方法。大数据时代,研究数据非常庞大,我们也不能一味地只知道去追求精确度,或者去寻找因果关系。

大数据时代开启了一场前所未有的寻宝数据,而人们对于数据的看法以及对由因果关系向相关关系转化时释放出的潜在价值的态度,是主宰这场游戏胜败的关键。

大数据时代人们对数据态度的转变,从互联网上的网址就能得到证明,虽然它们不去追求极致精准,也不会去假装精确,但这并不代表系统不知道正确的数据有多少,只是当数据量变得越来越庞大时,和数据的完整性与混杂性相比,数据的精确性已经变得不再重要。

根据所提供价值的来源,出现了三种类型的大数据公司,分别是数据本身、技能与思维公司。

第一种是基于数据本身的公司。这些公司通常都拥有庞大的数据量,或者可以收集到大量的数据,但却不一定拥有从数据中提取有用价值的技能。比如Twitter,它拥有海量的数据库,但是它的数据却是通过两个独立的公司授权给别人使用。

第二种是技能公司。它们通常是咨询公司、分析公司或者技术供应商等。这些公司虽然掌握着一定的专业技术,但不一定拥有数据或提出数据创新性用途方面的技术。例如,沃尔玛和Pop—Tarts这两家零售商,就是借助天睿公司的分析来获得营销方法的,而天睿则是一家大数据分析公司。

第三种是思维公司。皮特·华登是Jetpac的创始人,这家公司就是通过想法来获取价值的。Jetpac通过用户分享到网上的旅行照片来为客户推荐下一次旅行的目的地。对于这种类型的公司来说,数据和技能并不是其成功的关键点,让公司获得成功的是公司全体人员的创新思维,他们拥有挖掘数据新价值的独特想法。

在日常情况下,我们知道“是什么”就已经足够,不一定要弄清楚为什么。大数据的相关性将企业指向了比探讨为什么更有前景的领域中。

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