大數據時代的隱憂

當一個時代浪潮洶涌而來時，能夠堅持理性看待和分析問題的精神是難能可貴的。

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維克托·邁爾·舍恩伯格教授在《大數據時代》中提出，在大數據時代，我們處理數據的理念要完成三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。大數據的力量如此耀眼，但我們必須避免被它的光芒誘惑，并善于發(fā)現它固有的瑕疵。

情況一：忽視小數據

19世紀60年代，日本人非常重視中國石油行業(yè)的發(fā)展。在中國官方對外播發(fā)的宣傳中國工人階級偉大精神的文章和照片中，日本信息專家逐漸摸清了中國大慶油田的具體方位、規(guī)模及產量。從而設計出適合中國大慶油田的采油設備，做好了充分的奪標準備，最終獲得巨額訂單，使西方石油大國目瞪口呆。小數據仍然會在一個相當長的時期內發(fā)揮重要作用。但小數據通常是弱信號，出現的頻次低，往往被決策制定者們忽略。

情況二：誤用大數據

如果我們問理發(fā)師，我們的頭發(fā)是不是應該修剪一下，可能他甚至會讓我們換個造型，無論抽查多少理發(fā)師樣本，結果都是這樣。我國企業(yè)正在摒棄以往“閉門造車”的管理模式，主動引導消費者群體參與其業(yè)務流程管理中的各項活動，并根據互動反饋完成產品優(yōu)化創(chuàng)新。同樣的，企業(yè)面向顧客的問卷調查中，顧客的意見我們是不是就該全盤接受呢？在經濟生活中，人本質上還是自利的，他人的理性并不能成為我們的理性。很多調查結果的產生可能只是利益相關者希望通過企業(yè)這方面的改變獲得更大的利益。

情況三：因果倒置

許多喜歡健身的人會選擇游泳作為他們的塑身方式，理由很簡單：游泳運動員的體形都是那么勻稱協(xié)調。而事實的情況是，由于運動員們具有那樣的身材體形，他們才會游出常人無法取得的成績。另外，報刊上經常會有文章證明，良好的員工激勵會創(chuàng)造更高的企業(yè)利潤。果真如此嗎？是不是因為員工所在的公司經營得好，才使得員工積極性更高呢？對數據間的因果關系不是必須首先厘清的。

情況四：錯誤因果

一位企業(yè)地區(qū)負責人，他將員工中最不積極的3%送進一個激勵培訓班，想以此來促進企業(yè)員工的積極性，下次調查時果然這些人中的一大半都不在最差的3%中了?？墒牵羌畎嘈Ч怀瞿?，還是僅僅因為原先那3%發(fā)揮失?？冃Р桓叨F在恢復正常了呢？不論企業(yè)的利潤、高層的領導能力還是員工的績效水平，都不是常量，而是一個波動的過程，在低谷處即使沒有外力作用也會回歸均值。企業(yè)不能盲目地為提高的一點點績效而欣喜，因為背后可能是不相關的成本付出和毫無意義的員工勞動。

情況五：看不到的因果

當海量的數據被企業(yè)所收集，當大數據的思想被應用到實踐中去，一個尖銳的問題擺在我們眼前，如何看出數據的相關關系呢？很多數據不會以一種正相關或者負相關的簡單方式存在。這時我們仍然需要運用“經驗—猜想—驗證”這一總結因果關系的經典流程。雖然這一時代“數據為王”，但人的價值就在于其基于對企業(yè)現象深刻理解所提煉出的關鍵要素。

當一個時代浪潮洶涌而來時，能夠堅持理性看待和分析問題的精神是難能可貴的。

網頁題目：大數據時代的隱憂
文章網址：http://muchs.cn/article10/sdecdo.html

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