大數據的概念起源其實就和時間聯系得非常緊密,一方面是單位時間內的數據種類和數據量,另一方面是歷史時間內的數據積累,這兩方面的交叉復合增長才使得數據可能被稱為大。
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第一種差別可以稱做數據質量的差別。以前人們在單位時間內做的事情種類很少,可以很簡單的做歸類聚合。而現代人的任務切換太頻繁了,因此需要更多的數據來進行描述。姑且不論做事質量的好壞,我們可以說以前的數據單一,質量差,現在在的數據豐富,質量好。
第二種差別涉及到可用性的概念,包括可獲取性,可處理性,處理結果有無意義等。我們說以前的數據可用性差。大的原因是收集方式匱乏,沒有有效的手段獲取數據。而另一個重要的原因就是大量個體產生的數據趨同,英雄才造時勢,英雄又很少,因此針對歷史的大量研究都趨向于統計群體的數據,而不是個體。
但現代社會有很大的不同,物質的豐富加上精神的多彩使得人類個體對于如何生活有了更多的選擇。人民群眾造時勢,時勢造英雄,人人又都是英雄。把我們人類自己看成數據的生產者,生活中更多的選擇實質上生產出了更多種類的數據。以前是千人一面,現在則可能一人千面,人類社會的發展本質上是一個熵增的過程。
人與動物的一個重要區別就是人會制造和使用工具?,F代人擁有足夠多的工具,相比我們的祖先,我們可以在更少的時間中做更多的事。這個說法聽上去太具有誘惑力了,從極限上來說,人類可以在有限時間內做無限的事務,雖然我們的感覺反而是現代人越來越沒有時間了:(。那么反過來對于數據來說,它們就擁有了我們越來越多的時間,也至于無限。從這個角度來說,不是我們擁有了數據,而是數據擁有了我們。
繼續深入,則應該能想到大數據發展的一個方向可以是"個人的大數據",即這種應用的目的是為單個人創建他自己的數據庫和分析系統。因為單個人的數據量都已經大到可稱為大數據的地步了。
目前來看,要想獲得一個人的數據,最根本的是掌控他的時間。一個人最寶貴的也就是他的時間。各種APP應用本質上作為數據收集器,首要任務就是吸引人們沉浸其中,因為數據量大小取決于人們在某個應用上耗費的時間。
然而,當一個應用占用人們過多的時間時,情況又發生變化。一個顯而易見的的例子是,各種自詡精準推送的應用,往往推薦的東西并不是用戶想要的,或者說正是應用"培養"了用戶,而用戶本來并非如此。那么這種屁股決定腦袋的數據及其分析顯然是不準確的。
大數據是我們的工具,用來輔助決策,節省決策的時間。一方面是通過大數據系統組件的發展升級以及越來越快的硬件,此所謂工具的工具。一方面是大數據的應用,搜索,電商,金融,醫療,以至生活的方方面面。
數據雖然多了,但是處理快了,節省了人們的思考時間。能否思考是活人與死人的唯一區別。在2015年,人類總共創造了4.4ZB(44億TB)的數據,而這個數字大約每兩年就會翻倍,但每年只有不到10%的數據會被分析處理。人們又是否為了節省決策的時間而在搜集和處理數據上花費了更多的時間?所謂的“資源詛咒”會不會在大數據領域出現呢?
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標題名稱:大數據與時間-創新互聯
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