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過去兩年,在 Netflix 以行為分析為基礎打造的美劇 House of Cards 《紙牌屋》爆紅的同時,大數(shù)據(jù)也成了現(xiàn)代企業(yè)經營的顯學。無論是消費、金融、電信、交通,甚至是政治、慈善,所有的研討會上,一定可以看到大數(shù)據(jù)的身影。似乎人類組織有史以來的行銷、管理等問題,有了 Data,全部都可以解決。
事情當然沒有那么簡單。就像任何新科技一樣,大數(shù)據(jù)并不是萬靈丹。要善用它,必須要從對的觀念出發(fā)。今天就跟大家聊聊關于 Big Data,我最常聽到的 6 個迷思。
1. 大數(shù)據(jù)是新時代的新玩意
事實上,數(shù)據(jù)分析一點也不新。早從數(shù)百年前的啟蒙時代,學者們便已開始遵循科學方法,一步步拆解事物形成背后的原因??茖W家先觀察,取得并分析數(shù)據(jù),歸納出假說,然后再經過不斷實證,逐漸形成定律。因此我們說的大數(shù)據(jù),充其量只是科學方法的應用。跟過去的科學家相比,現(xiàn)代大數(shù)據(jù)更多仰賴機器去做觀察與取得數(shù)據(jù)的工作,以求更全面、更即時的資料收集。但后續(xù)的推論、歸納工作,還是需要人為的判斷。
2. 100TB 以上才叫大數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)的大小,事實上沒有明確的界線。更重要的,數(shù)據(jù)的大小,不一定有意義。數(shù)據(jù)大,也不代表一定能做出準確的預測 ─ 假設你擁有地球 70 億人口的姓名、性別、生日、身高、體重、膚色、視力,以及他們的上網行為等種種數(shù)據(jù),如果題目是要預測他們明年的收入分布,這個龐大的資料庫,恐怕還是無法幫上你什么。所以數(shù)據(jù)在精不在多,重點是要達成的任務,不是儲存的數(shù)量。
3. 數(shù)據(jù)非??陀^
采集數(shù)據(jù)的軟硬件,是人為設計的,因此不可能做到絕對的客觀。手機停留在某個畫面,就代表你在欣賞這個內容嗎?很難說,或許你只是在跟旁邊的朋友聊天。對某個發(fā)文點贊,就代表你真心喜歡這則資訊嗎?也很難說,說不定只是喜歡發(fā)文的人,或是手滑不小心按到。真實世界,永遠有測不準的環(huán)節(jié),因此設計數(shù)據(jù)采集軟件的人,很難絕對客觀的去記錄使用者行為,所以產生出來的數(shù)據(jù),也很難是完全客觀的。對于大數(shù)據(jù),你該有的認知是它有相當、相對的客觀性,但不可能絕對準確。
4. 數(shù)據(jù)可以告訴你不知道的內幕
就像字面顯現(xiàn)的,數(shù)據(jù)只能告訴你不知道的數(shù)據(jù)。但它究竟代表什么樣的內幕,必須要靠歸納者自行去解讀。舉例來說,分析你的 App 使用者資料后,發(fā)現(xiàn) 21-30 歲女性族群占比最大,這可能代表著你的 App 對這種人最有吸引力,但也可能代表當初推廣團隊在發(fā)廣告時,比較針對這樣的族群。究竟事實是什么?往往需要更進一步的綜合比較、實驗分析,才能逼近。
5. 大數(shù)據(jù)是資訊部門的問題
大數(shù)據(jù)的收集與儲存,的確可以歸類為資訊部門的業(yè)務。但定義該收集什么,如何收集,收集后該如何應用,絕對是業(yè)務主導部門該負責的。要求 IT 部門把大數(shù)據(jù)做好,就好像要求財務部門提昇公司獲利一樣,是本末倒置的。
6. 大數(shù)據(jù)會改變一切
數(shù)據(jù)的重點不是數(shù)據(jù),而是解讀與預測,也就是用數(shù)據(jù)驗證人類的行為模式,用以提升產品與服務的設計,與潛在、現(xiàn)有客戶溝通的方法與內容。因此,懂數(shù)據(jù)不是重點,懂人才是。在全面連網的世界,數(shù)據(jù)將會越來越泛濫,懂數(shù)據(jù)收集管理的人也將會越來越普遍。但無論科技如何發(fā)展,懂人的人,恐怕永遠是少數(shù)。人感性、容易受到環(huán)境影響,因此難以預期。
所以,大數(shù)據(jù)是社會科學重要的進展,但企業(yè)要精準抓住未來,經理人要擁有更好的決斷力,還是要基于對不同人、不同性的理解,而不僅是科技工具的使用而已。大數(shù)據(jù)不是萬靈丹,它只是渦輪加速器,至于方向盤,仍舊掌握在你的手上。
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