相比依赖于小数据和精确性,大数据更调数据的完整性和混杂性

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文 / 数据君

据估计,只有5%的数字数据是结构化的且能适用于传统数据库。如果不接受混乱,剩下95%的非结构化数据都无法被利用,比如网页和视频资源。

通过接受不精确性,我们打开了一个从未涉足的世界的窗户。

社会将两个折中的想法不知不觉地渗入了我们的处事方法中,我们甚至不再把这当成一种折中,而是把它当成了事物的自然状态。

第一个折中是,我们默认自己不能使用更多的数据,所以我们就不会去使用更多的数据。但是,数据量的限制正在逐渐消失,而且通过无限接近“样本=总体”的方式来处理数据,我们会获得极大的好处。

第二个折中出现在数据的质量上。在小数据时代,追求精确度是合理的。因为当时我们收集的数据很少,所以需要越精确越好。如今这依然适用于一些事情。但是对于其他事情,快速获得一个大概的轮廓和发展脉络,就要比严格的精确性要重要得多。

我们怎么看待使用所有数据和使用部分数据的差别,以及我们怎样选择放松要求并取代严格的精确性,将会对我们与世界的沟通产生深刻的影响。随着大数据技术成为日常生活中的一部分,我们应该开始从一个比以前更大更全面的角度来理解事物,也就是说应该将“样本=总体”植入我们的思维中。

现在,我们能够容忍模糊和不确定出现在一些过去依赖于清晰和精确的领域,当然过去可能也只是有清晰的假象和不完全的精确。只要我们能够得到一个事物更完整的概念,我们就能接受模糊和不确定的存在。

就像印象画派的画风一样,近看画中的每一笔都感觉是混乱的,但是退后一步你就会发现这是一幅伟大的作品,因为你退后一步的时候就能看出画作的整体思路了。

相比依赖于小数据和精确性的时代,大数据因为更强调数据的完整性和混杂性,帮助我们进一步接近事实的真相。

部分”和“确切”的吸引力是可以理解的。但是,当我们的视野局限在我们可以分析和能够确定的数据上时,我们对世界的整体理解就可能产生偏差和错误。

不仅失去了去尽力收集一切数据的动力,也失去了从各个不同角度来观察事物的权利。所以,局限于狭隘的小数据中,我们可以自豪于对精确性的追求,但是就算我们可以分析得到细节中的细节,也依然会错过事物的全貌。

主题 |大数据的不精确性

插图 | 网络来源

作 者 介 绍

数据君:)

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