大数据时代的隐忧_光环大数据培训

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大数据时代的隐忧_光环大数据培训
当一个时代浪潮汹涌而来时,能够坚持理性看待和分析问题的精神是难能可贵的。

维克托·迈尔·舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出,在大数据时代,我们处理数据的理念要完成三大转变:要全体不要抽样,要效率不要绝对精确,要相关不要因果。

大数据的力量如此耀眼,但我们必须避免被它的光芒诱惑,并善于发现它固有的瑕疵。

情况一:忽视小数据
19世纪60年代,日本人非常重视中国石油行业的发展。

在中国官方对外播发的宣传中国工人阶级伟大精神的文章和照片中,日本信息专家逐渐摸清了中国大庆油田的具体方位、规模及产量。

从而设计出适合中国大庆油田的采油设备,做好了充分的夺标准备,最终获得巨额订单,使西方石油大国目瞪口呆。

小数据仍然会在一个相当长的时期内发挥重要作用。

但小数据通常是弱信号,出现的频次低,往往被决策制定者们忽略。

情况二:误用大数据
如果我们问理发师,我们的头发是不是应该修剪一下,可能他甚至会让我们换个造型,无论抽查多少理发师样本,结果都是这样。

我国企业正在摒弃以往“闭门造车”的管理模式,主动引导消费者群体参与其业务流程管理中的各项活动,并根据互动反馈完成产品优化创新。

同样的,企业面向顾客的问卷调查中,顾客的意见我们是不是就该全盘接受呢?在经济生活中,人本质上还是自利的,他人的理性并不能成为我们的理性。

很多调查结果的产生可能只是利益相关者希望通
过企业这方面的改变获得更大的利益。

情况三:因果倒置
许多喜欢健身的人会选择游泳作为他们的塑身方式,理由很简单:游泳运动员的体形都是那么匀称协调。

而事实的情况是,由于运动员们具有那样的身材体形,他们才会游出常人无法取得的成绩。

另外,报刊上经常会有文章证明,良好的员工激励会创造更高的企业利润。

果真如此吗?是不是因为员工所在的公司经营得好,才使得员工积极性更高呢?对数据间的因果关系不是必须首先厘清的。

情况四:错误因果
一位企业地区负责人,他将员工中最不积极的3%送进一个激励培训班,想以此来促进企业员工的积极性,下次调查时果然这些人中的一大半都不在最差的3%中了。

可是,是激励班效果突出呢,还是仅仅因为原先那3%发挥失常绩效不高而现在恢复正常了呢?不论企业的利润、高层的领导能力还是员工的绩效水平,都不是常量,而是一个波动的过程,在低谷处即使没有外力作用也会回归均值。

企业不能盲目地为提高的一点点绩效而欣喜,因为背后可能是不相关的成本付出和毫无意义的员工劳动。

情况五:看不到的因果
当海量的数据被企业所收集,当大数据的思想被应用到实践中去,一个尖锐的问题摆在我们眼前,如何看出数据的相关关系呢?很多数据不会以一种正相关或者负相关的简单方式存在。

这时我们仍然需要运用“经验—猜想—验证”这一总结因果关系的经典流程。

虽然这一时代“数据为王”,但人的价值就在于其基于对企业现象深刻理解所提炼出的关键要素。

当一个时代浪潮汹涌而来时,能够坚持理性看待和分析问题的精神是难能可贵的。

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