导图社区 大数据时代
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大数据时代
3大思维变革
More更多：不是随机样本，而是全部数据
统计抽样只是在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的
全数据模式，样本=总体
大数据是指不用随机分析这样的捷径，而采用所有数据的方法
Messy更杂：不是精确性，而是混杂性
执迷于精确性是信息匮乏时代和模拟时代的产物
试图扩大数据规模的时候，要学会拥抱混乱
大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效
混杂性，不是竭力避免，而是标准途径
Correlation更好：不是因果关系，而是相关关系
知道‘是什么’就够了，没必要知道‘为什么’
相关关系的核心是量化两个数据之间的数理关系
建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心
商业变革
Dataficatiuon数据化：一切皆可量化
数据化：不是数字化
数据化：一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程
数字化：把模拟数据转换成0和1表示的二进制码
莫里的导航图
让阿拉伯数字广为采用是复式记账法
当文字变成数据
当方位变成数据
当沟通变成数据
世间万物的数据化
有了大数据的帮助，我们不会再将世界看做事一连串我们认为或是自然或是社会现象的事件我们会意识到本质上世界是由信息构成的
Value价值：取之不尽，用之不竭的数据创新
不同于物质性的东西，数据的价值不会随着它的使用而减少，而是可以不断的被处理
数据的价值是其所有用途的综合：即数据的‘潜在价值’
数据创新
1数据的再利用
2重组数据
数据的总合比部分更有价值
3可扩展数据
4数据的折旧值
旧数据的存在破坏了新的数据价值
并非所有数据都会贬值，即使基本用途的价值减少，但潜在的价值却依然强大
5数据废气
6开发数据
给数据估值
数据价值的关键是看似无限的再利用，即它的潜在价值：收集信息固然重要，但数据价值更在于使用
Role角色定位：数据、技术与思维三足鼎立
三种公司
基于数据本身
基于技能
基于思维
谷歌和亚马逊，三者兼备
数据中间商
从各种地方搜集数据进行整合，然后在提取有用的信息进行利用
管理变革
风险
大数据的价值不再单纯来源它的基本用途，而更多源于它的二次利用
很多数据在收集时并无意用作它途，而最终却产生了很多创新性的用途
管理变革
1个人隐私保护
从个人许可到让数据使用者承担责任
2个人动因VS预测分析
3击碎黑盒子，大数据算法师扥崛起
4反数据垄断大亨