互聯網IDC圈8月31日報道，數據從何而來，這個問題看似簡單，卻是數據應用最基礎的一步，正因為信息爆炸時代產生的海量數據前提，我們才進入了真正的大數據時代，《大數據時代》這本書是國外大數據研究的先河之作，本書的作者舍恩伯格被譽為大數據應用第一人，在多個互聯網重鎮任教的經理，早在2012年就在經濟學人發布了14頁的大數據研究。8月29日-30日七牛D-Future數據時代峰會上維克托•邁爾•舍恩伯格讓我們再一次感受數據全新的洗禮。

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維克托•邁爾•舍恩伯格

以下是舍恩伯格演講內容（根據速記整理）：

舍恩伯格：非常榮幸能出席今天的盛會，今天上午我們聽到了很多技術的演講，技術實際上給我們帶來了變革，這些變革也給我們帶來了一些前所未有的成功，比如在商業界，還有各個公司，大公司小公司，給他們帶來了成功，在接下來的30分鐘，我想要讓大家思考一下，數據實際上給我們帶來了工具，這些工具給我們帶來了成功。但是我們真正取得成功，還是要取決于我們利用這個工具的能力。這就需要我們要好好的了解什么是數據，還有未來的數據到底是怎么樣的。首先我給大家講一個故事吧。這個故事實際上是我的同事凱爾（音）所發現的一個非常有意思的故事。

大數據時代要改變傳統思維

好象出了一點技術問題，好象有一點變化，但是我還是我。我的朋友凱爾（音）跟我講了接下來的這樣一個小故事。在美國的超市，很多年前他們銷售這些蛋糕，這些蛋糕有不同的口味，巧克力蛋糕、香蕉蛋糕、桃子味的蛋糕，這個蛋糕的尺寸大概是30厘米那么大，就像一個餡餅一樣。如果你問一下這些美國的超市，他們銷售的這些蛋糕當中，最受歡迎的銷量最好的，大家覺得在美國最受歡迎的是什么餡餅呢？蘋果餡餅，是的。但是如果你要真正去問一下，他們是不是真的喜歡蘋果餡餅，實際上可能很多人并不是真的喜歡蘋果餡餅，他們為什么不是最喜歡蘋果餡餅，卻買它呢？為什么呢？因為想一想，它有30厘米那么大，那全家人呢？買一個蘋果派就夠了。那家里的所有人可以達成一致，他們起碼比較喜歡的就是蘋果派，比如像巧克力派、香蕉派、桃派，就是蘋果派不是他們最喜歡吃的，但是他們可以吃，這個可以達成共識。因此很多年以來，世界上的這些超市，賣的派可能未必是人們最喜歡的口味，之后他們發現了問題所在，就是尺寸問題。如果你讓它尺寸變小的話，也就是說，每一個家庭可以不止買一個派，每一個家庭成員都可以買一個自己喜歡吃的口味。如果你把尺寸變一下，他們可能就不是買蘋果派，可能他們根據自己的口味買香蕉派、梨派、桃派，這個問題就很簡單了。

因為在之前，很多年以來，這些超市的策略是不對的。實際上是尺寸的問題，而不是口味的問題，他們的尺寸太大了，之后他們進行了調查，問用戶到底喜歡吃什么口味的，他們肯定喜歡說，我想要吃蘋果派，因為只有那個尺寸的蘋果派。大家可能說等一下，我們一直做研究數據，我們一直看周圍的環境是什么樣的情況，是的，是這樣的。但是幾百年前幾千年前，我們看當時的世界，觀察它，了解這個世界。那么在過去我們一直以來，都是這樣做的，我們一直也在搜集數據。搜集數據，分析數據，是需要花費很多的時間，有時候也是非常困難的，需要做大量的工作，有時候也是非常昂貴的。我們有了幾千年的歷史，也在不停的搜集數據，代價是非常昂貴的。但是我們可能用到的數據只有一小部分，有是有限的，我們花了那么多錢，搜集這個數據，但是我們處理的量是很小的。因此我們之前擁有的數據規模是非常小的。每天我們所處理的數據，實際上規模、數據是非常小的。大家可以想一下，我們現在的數據分析，或者是一些小的樣本。它們都是一些小的數據。我們是把數據縮小到一定的規模，然后從這些小的規模數據上找到一些理論。當然了，那是小數據時代，也是我所成長的一個時代。

但是現在一切都變了。我們現在搜集數據分析數據的能力越來越強了。而且現在搜集數據的成本也下降了。現在數據價格成本已經不貴了。便宜了。因此我們周圍一切都變化了。那這時候我們就需要改變自己的思維，因為我們所處的是大數據時代。如果我們找到新的方法，就可以有新的理念。

隨時隨地的搜集數據，在未來，可能它就起作用

在過去我們希望可以利用數據，來回答問題，首先可能是先是假設，這就是一個問題，然后搜集數據，最后進行分析，這就是一個流程。首先我們從問題切入。最后這個問題可能會給我們帶來這個答案。那么這個問題，比如說大家最喜歡的口味的派是什么，是蘋果還是桃味的？最后我們拿到了問題的答案，可能就是蘋果派，最后我們就覺得蘋果派是最受歡迎的，但是反而我們得到了這個問題的答案是錯誤的。那么現在我們其實可以做一些改變，改變一下我們的方式，我們不是從問題開始著手，因為有可能我們的問題本身就是錯誤的。我們先從數據著手，然后從數據開始搜集數據，進行分析。然后通過分析，我們可以提出一些非常棒的問題。比如說這個派的尺寸，最合適的尺寸是什么，這是正確的問題。根據這個分析，我們可以獲得這樣的一個假設。最后我們可以得到問題的答案，就是我們需要一個尺寸合適大小合適的派。我給大家拍張照片，后面的兩位請微笑。好了，非常棒。現在我就要做一個決定，我拍了這個照片，什么是重要的，比如說如果你是非常重要的，我們就聚焦在你身上，后面的人就變成模糊的影像，我可能決定你是我的焦點，我不能讓你成為一個模糊的影像。或者是我的焦點放在你這個人，那么你后面的人可能會變成模糊的影像，這意味著什么呢？我現在在照一個照片，我首先要清楚，我感興趣的事物是什么，人是什么。我的焦點在哪里，我需要知道這個問題，知道了這個問題之后，我才能知道答案。但是如果我現在不知道焦點聚集在誰身上，那怎么辦呢？實際上這個聚焦也是屬于小數據，如果現在你現在已經決定了你聚焦在誰身上，這個就是小數據，如果現在還沒有決定那怎么辦呢？大家可以看這張照片，有一個牙刷，后面是我四歲的兒子，可以看到這里牙刷是我聚焦的位置，我兒子就變得模糊了。但是現在我想改變焦點，讓我兒子成為焦點，那怎么辦呢？那我們這張照片實際上是用大數據的攝象頭來設想的，它實際上可以捕捉到各種各樣的數據，現在我們想要讓我的兒子變成焦點，我用這個大數據攝像機拍完了之后，就可以調節這個焦點，在牙刷和我兒子之間切換焦點，因為這個攝像機搜集到了所有的數據，不是小的數據，而是大的數據，因此我可以改變聚焦的位置。所以我們搜集所有的數據，不需要先定義問題，可以先把數據搜集起來，再聚焦問題是什么。也就是說如果你可以搜集到全面的數據的話，可以發現創新性的問題。而且你可能完全不需要回答這些問題，大家可能聽說過這個品牌，多林國（音），實際上這是一個學習的應用，你可以用Iphone或是安卓系統來學習外國的語言。非常有意思，而且很酷。如果有興趣的話，我也鼓勵大家使用這個應用，全世界范圍內有很多的人，每天都在使用多林國這個應用。我們使用數碼設備，來使用這個應用，這個應用實際上可以捕捉我們的數據，捕捉我們的信息，可以捕捉我們學習語言的習慣，而且進行分析。多林國（音）這個公司，西班牙語的這些人，他們學習英語的方法是錯誤的，他們學習順序是錯誤的，如果你可以改變一下這個順序的話，西班牙人學習英語的速度就會越來越快。實際上他們一開始不是為了回答這個問題而搜集數據，他們先是搜集數據之后，然后分析數據，這個問題就出現了。他們通過分析，他們就調節了一下西班牙人學習英文的數據，幫助他們更好的學習英文，因此取得了成功。大學為什么不用這種方法呢？為什么我的教授同事們沒有想到這一點呢？因為他們沒有數據，而多林國（音）公司搜集到了這些數據。多林國（音）一開始并不知道怎么使用這些數據，但是他們逐漸逐漸的發現了可以如何應用這些數據，提升了用戶的體驗，也就是說，他們實際上可以實現很大的價值。他們不僅可以為客戶提供更好的價值，而且可以帶來利潤。在過去，在以前，我們首先是提出問題，然后開始搜集數據，然后進行分析，最后拿到答案，最后把數據給扔了，因為數據已經完成了任務了，所以就把它扔到了。你要存儲數據的話也是非常貴的，但是現在儲存數據是不貴的。現在你可以應用數據實現更多的價值。你可以反復利用它，實現其他的目的。實際上我們看到的數據只是冰山一角而已。我們看到的是海洋之上的數據，大部分的數據是隱藏在海洋之下的。如果你重復使用這些數據，就可以發現潛在的價值。

文章標題：YourData,YourFuture
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