大数据时代下的思维与生存巨变（二）

按：Viktor和Kenneth的这本《大数据》全名是《Big data- a revolution that will transform how we live, work, and think.》如标题所示，全书论述了大数据将给人们思维模式和社会生产力模式带来的转变。8.1分的好书，适合当下5年内各年龄层人阅读，2018年3月28日阅毕。书中提出：“大数据的关键是规模，核心是预测（及其带来的反馈和学习）；精髓是三个转变：样本增大、精度下降和因果关系变弱。”本系列读书笔记分为四章：一、因果主导的关系转为相关关系；二、大数据时代下的思维变革；三、大数据时代下的商业变革；四、大数据时代下的管理变革。以下是第二部分，也是全书论述的重要部分。

Part two

大数据时代的思维变革：更多、更杂、更好

放弃因果关系，寻找“关联物”是预测的关键。

1、更多：不是随机样本而是全体数据。

在小数据时代，由于数据量有限，运算方法只能致力于以“最少数据获得最多的信息”，因此“随机采样”盛行。大数据时代开启后，我们进入“全数据模式”，这时的运算样本不再是随机抽样得到，而是“样本=总体”，这一全体数据时代的来临，意味着人们可以“从多维度考察细节并进行新的分析”，因此，“让数据本身发声”就成了大数据时代的工作基础。

2、更杂：不是精确性而是混杂性。

事实证明，“随着数据增多，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。简单的最大化算法较之其它算法提升最快，大数据的简单算法优于小数据的复杂算法。”由于简单的大数据计算优于复杂的样本计算，因此，对数据的全面采集能力就成为当前的迫切需求。

伴随科技进步带来的芯片成本下降、质量提升，数据采集和存储能力大大提升。数据采集的井喷式发展带来了数据的的混杂和不精确。

适应大数据时代，就必须适应数据的“更杂”，接受“规整的传统数据库转向非关系型数据库”。新的数据库设计的诞生，在新的数据库中，“混杂是关键。纷繁的数据越多越好，混杂性不是竭力避免，而是标准途径。”因为“想要获得大规模数据带来的好处，混乱应该是一种标准途径，而不应该是竭力避免的。”以翻译软件谷歌的“训练集”和当下搜索引擎由“涉及索引转向任意搜索”为例，“更杂”的数据事实上更有用。

适应大数据时代，就必须适应数据的“错误”。“传统数据库设计要求在不同时间提供一致的结果，而大数据不刻意同步更新，这充分展现了大数据的多样性。”因为数据转化往往会丢失数据全貌，因此，新的数据库就必须允许不精确，允许格式不一致，即便存在混杂性、错误率上升的情况。例如“拥抱混杂是zestfinance得胜之道。”“越精确越好”的理念正变为“快速获得大概的轮廓和发展脉络优于严格的精确性”。当然，“错误性并非大数据本身固有，而是用以测量&交流数据的工具的一个缺陷，这将会是一个长期存在的阶段。”

3、更好：不是因果关系而是相关关系。

书中认为：“大数据在改变人类探索世界方法”。由于大数据将关联关系直接且迅速地反映出来，有许多关系是无法用因果关系来解释的，因此，逐渐地，人们将由低效率的“因果关系”中跳脱，进入快速的“关联关系”，改变将从操作方式开始，人们解决问题的方式将不再是提问“为什么”，而是只需从数据中寻找答案“是什么”。而寻找“关联物”则是预测的关键。