形势与政策大论文 - 论大数据

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大数据“泡沫”时代的来临？



摘要：21世纪大数据作为一份资产已成为业界最受关注的关键词之一，研究大规模并行数据库、云计算、数据分析等技术都与大数据紧密相关，因此研究大数据极大地推动着各行各业的发展。大数据时代即将到来，对未来的可预估行为将会极大地改变我们的生活，大数据时代的思维方式必将与现在不同。然而大数据在“火”了一段时间后，现在逐渐“冷”了下来，对于大数据的炒作“泡沫”似乎正在破裂，大数据背后的数据隐私、大数据的分析复杂性等问题也逐渐进入人们的脑海中。

关键词：大数据 大数据时代 大数据时代思维方式 大数据泡沫

一、大数据 1.1何为大数据

自互联网诞生以来，网络数据就在不断累积，直到如今网络数据的基数已经十分庞大，而数据的产生速率及产生量也远超人们的想象。如此庞大的数据背后自然隐藏着无限潜力，而大数据（big data），是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

1.2大数据的意义

在我看来大数据的意义在于提供决策依据，减少不确定性。对未来、对未知领域，每个人、每个组织都会面临不确定，而每个人、每个组织、在每天都会作出决策，其中很多决策是明显错误的。这是因为人们普遍的决策，大多数是靠感觉做出的，这是建立在数据采集量较少的情况下，大脑凭借以往经验做出的判断，而只有当数据量足够大的时候人们才能做出客观的数据分析，此时决策在统计规律上正确的可能性显然大于前者。大量的数据，提供了一种更为可靠的决策依据，从而降低了错误决策的发生可能性。换句话说大数据是在简化我们的生活，为我们的生活提供便利。

1.3大数据的具体价值

大数据作为一种资产、一种工具，在众多领域都有其独特的价值。

例如：商业上，可以参照大数据将客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。 科研上，可以利用大数据分析模拟现实环境，在虚拟环境中对未来趋势进行预测。 管理上，可以利用大数据加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。 统计上，需要对大数据进行分析统计以归纳出统计规律。

事实上，大至卫星通讯、强子对撞机数据采集，小至平时拍照上传、打电话，无不涉及大数据。

举个贴近生活的例子，滴滴出行APP，就是利用大数据分析实时综合调度“快车”、“专车”、“出租车”、“顺风车”甚至是滴滴巴士的资源，实现全局的交通资源优化。因此滴滴的司机们越来越多的需要完成“指派任务”，而不是集中去抢高净值客户。也许对于个别单体来说他们的利益降低了，但全局的资源配置却避免了全局的资源浪费和过度竞争，无疑大大提高了交通资源的使用效率。


再举个例子，学校的学生每天都要上课，而安排一节课的时间应该是多少才合适呢？这里要考虑到学生的疲劳程度、一学期课程的数量等众多因素，在采集大量数据以后，现在中国基本统一成40-45分钟一节课最为合适，并给予学生10分钟的下课时间，劳逸结合使学生更高效率的学习。

二、大数据时代

2.1大数据时代的意义

大数据时代指在未来，我们认为会存在这样一个时代。那个时代里，几乎我们每一个举动，都会被记录，并变成数据被存储起来，无数的数据就组合成了你本人的一个信息库。通过这个信息库，你的一言一行，你的思想都变得可预测。

2.2大数据时代的思维

大数据时代人们的思维特点将是倾向于完整、复杂的（相比数据较少的时代更强调数据的精确性），接受完整数据的不精确和不完美反而能使人们更好的进行预测，更好的理解这个世界。因为当人们的视野局限在人们可以分析和确定的数据上时，人们对世界的理解就容易会产生错误和偏差，而当人们拥有的数据更加完整后，人们的视野将会放开，从多个角度观察、分析一个问题显然是能得到对问题更加全面的理解。这就是大数据时代人们思维的转变。与之相仿的是大数据时代人们的创新思维，具体说来就是：每天早上起来想一下，这么多数据我能用来干什么，这些价值在哪里可以找到，能不能找到一个别人以前都没有做过的事情。这种想法和思路，是一种很重要的资产。显然，这种思维方式可以帮助政府为大家提供更好更有效的服务，举个例子：我们可以通过大数据来确定哪些地方会有火灾。以前防火检查员只有13%的时间可以准备预测，现在他们找到火灾隐患的概率通过大数据分析达到了70%，比以前提高了6倍。将效率提高6倍是一个巨大无比的进步，未来的公共服务业可以由此获得更多便利。

三、大数据泡沫

3.1大数据的数据价值 众所周知，大数据遍布生活的每一个角落，而如今大数据也以被广泛用于商业用途，例如数据交易。然而，当前的大部分原始数据并无多少价值，而采集数据的方式及门槛也十分之低，甚至稍微懂一些编程的人就可以轻松采集到大量数据，而这一行为的后果就是大数据泛滥，及原始数据的价值大大降低。但是不可否认的是，在高端应用领域，大数据的价值由于其采集难度高（科研方面需要精密仪器和相关技术人员而并非人人都可以采集数据）、采集成本大而被突显出来。

3.2大数据的泡沫来源

大数据的泡沫其来源，我认为主要有：1.厂商的推波助澜，几乎每几年厂商就需要制造出一个新概念，比如前几年的BI。2.高估了大数据的能力，其实数据只是为决策提供依据，提供信息，如何使用这些信息去影响将来才是问题的关键。3.信息存在边际效应递减，在有些领域收集的信息足够多了，对于改善决策依据没有太多的提升。

3.3大数据背后存在的问题 大数据发展与泡沫并存，其出现本身必定带来一些社会问题，其中较令人关注的

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