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大数据时代:what比why更重要

2014-08-05 09:44
风频浪劲
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  举例来说,我们要测量某个葡萄园的温度,如果整片葡萄园只有一支温度计,那这支温度计就要十分精准,不能故障,但也意味着它会很贵。换句话说,就是不能有任何杂乱或出错;相反的,如果我们今天在葡萄园里放了100支温度计去测温度,就可以用便宜一些,简单的温度计测出很精准的温度。

  100支温度计代表的是量大,尽管其中几支可能不那么精准,但却可以收集到大量数据。比起只靠一支温度计来说,更可看到全貌,代表全体。那此时,一点杂乱就显得微不足道。

  重点又来了,荀伯格忽然站起来向所有在场的观众说,大数据时代,资料数量比资料质量更重要。更不要为了一点点信息的偏差而影响了整体分析,想处理掉不精准的信息,成本会很高,也没有必要!

  另一个有趣的例子是沃尔玛(Walmart),他们从庞大的交易记录上发现,在飓风来袭前,销量大增的不只是手电筒,还有一种美国小甜点 Top-Tarts,店家会在每次飓风来临前,把一盒一盒的 Top-Tarts放在风灾的必需品架上,方便急忙的顾客一次满足,“特别是草莓口味的,卖得最好。”

  请注意,这里Walmart不去弄清楚为什么飓风时人们特别想吃Top-Tarts,而是把这个相关性找出来,直接采取更有利的营销动作。

  荀伯格特别强调,大数据时代,what比why重要。

  再举一个例子,发生在他朋友,也是大数据专家,任教于华盛顿大学的教授伊兹奥尼(Oren Etzioni)身上。2003 年时他想从西雅图塔机到洛杉矶参加弟弟的婚礼,他想愈早订票愈能买到便宜,几个月前他就买好了机票,也觉得买得很便宜。没想到他在航程中,出于好奇问了隔壁乘客买多少钱,何时买的。结果,一问之下,都回答最近才买,且都比他买得便宜,他十分生气。

  下了飞机后,他决定去好好研究一下购买机票这件事。他发现,如果平均票价呈现下跌,买票就可以慢慢来;如果价格上扬中,你就要先订票,以免它水涨船高。

  伊兹奥尼花了41天的时间去比对一旅游网站中超过12000笔的票价资料,他建立了一个模型,让模拟的消费者都省下了大笔的机票钱。在这模型里,消费者不懂“为什么(why)”,只知道“正是如此(what)”,消费者要决定现在是“买或是不买”。

  后来这套模型发展出创业计划,他创了一个Farecast网站,消费者可以做出最佳判断,何时该买,还是不买。

  大数据与价值

  当我们知道了大数据的特性,也找到了相关性,接下来就是靠着它创造出价值来。

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