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当下最热的大数据到底是什么?清华教授用最简单的话语告诉你

   日期:2024-11-10     作者:xinet    caijiyuan   评论:0    移动:http://dfvalve.xrbh.cn/mobile/news/9762.html
核心提示:在大数据成为热词的当下,你真的知道什么是大数据吗?一起听听著名管理学家、清华大学经济管理学院EMC讲席教授陈国青谈如何理解

在大数据成为热词的当下,你真的知道什么是大数据吗?

当下最热的大数据到底是什么?清华教授用最简单的话语告诉你

一起听听著名管理学家、清华大学经济管理学院EMC讲席教授陈国青谈如何理解大数据。

大数据虽然是近年来的热词,但它并非凭空产生,而是时代演化的产物。当信息技术发展到云计算、大数据时代,人们的生活发生了巨大变化,从基础研究方法到各个学科,人们普遍感受到大数据的迫近。如今大数据与人们的生活联系十分密切,RFID、传感器、手机、可穿戴设备、车载设备等每时每刻都在搜集信息,每个人都是数据的接收者,也是数据的生产者。大数据从特定的领域进入社会生活,是信息技术与社会生活融合产生的质变

陈国青教授一直致力于数据研究,关注信息变化对管理的影响。近些年来,陈国青教授在大数据领域投入了大量的精力,从2015年开始,他同时还担任国家自然科学基金委“大数据驱动的管理与决策研究”重大研究计划专家指导组组长,率领国内同行一起探索大数据前沿问题。

大数据的数据特征

据陈国青教授介绍,大数据的数据特征,可以从几个方面来概括,比如4V:volume(容量)、variety(种类)、velocity(速度)、value(价值)。

第一,大数据意味着超规模(Volume)。大数据的规模从一般意义上讲具有大规模、海量的含义,但是没有绝对的量纲标准,而是和领域及其问题相关。超规模是指超出了原有领域和问题的大规模。比如企业大数据,与之前不同的一个地方在于,此时的数据规模常常超越了企业本身传统的内部数据边界,而是延伸到了企业外部,成为一种社会化的企业数据。每个人作为终端使用者,既是数据的使用者,又是数据的创造者。

第二,大数据意味着多样性(Variety)。富媒体(Rich Media)大大扩展了人们的数字化生活体验,全球数据和数字流量中 80%以上 都是文本、视频、语音、图像,而不是过去以二维的、规范化的、非常简单数据形式为主的结构化数据。多样性成为大数据的显著特征。

第三,我们处在数据的海洋之中,但与我们企业或个人相关的数据相对说来是很少的,所以是低价值密度的(Value)。即,数据量的分母太大,对企业或个人决策有价值的信息占总量的比例就很小。所以这里有一个重要的含义,即如何从低价值密度的数据海洋中挖掘出有用信息,成为企业数据分析的关键。

第四,大数据的实时性强(Velocity)。信息就像开着的水龙头一样,源源不断地出来。人们打开手机看新闻,支付账单,都需要得到及时响应,而不是等到晚上再看新闻,要排个队才能支付账单。数据是连续的,实时的,流涌的。这种流数据是时时刻刻(Real-Time)的,构成了大数据之“大”和无时不在。

大数据的这四个特征会给人们的科学研究方法带来挑战,当然也会影响商业和管理。

大数据的问题特征

陈国青教授认为,大数据的问题特征主要从三个方面来衡量——粒度缩放、跨界关联和全局视图

粒度缩放指的是问题的要素是否被数据化了。数据粒度就像一个个小像素,这些像素使得问题的要素不仅能够被描述,而且能够被精确测量,也能够像地图那样放大缩小。如果问题里有人,就需要考虑人能不能通过数据进行测量,如何进行测量。

大数据问题还引入了新的视角,即需要进行跨界关联,将传统视角和边界之外的相关要素纳入到管理决策中。过去的旅游景点排队常常只考虑人多不多,视角比较单一,但如果考虑到景点附近的酒店信息、天气信息、交通信息、活动信息等等,就需要引入外部视角,并且广泛搜集相关数据,这时候就会变成大数据问题。

全局视图是指问题定义与求解的全局性,强调对相关情境的整体画像及其动态演化的把控和诠释。这需要基于数据分析和平台集成的全景式“成像能力”。

以共享单车为例,通过车载传感器、定位系统以及智能手机终端等设备获得调度和管理需要的“人-车-路”粒度信息;同时打通导航、支付、通讯、商铺以及餐饮等诸多业务功能,实现跨界联动;进而,企业和平台可以从全局出发,形成整体画像,并优化布局和运作,并作出相应的管理决策。这样的话就体现了大数据问题的粒度缩放、跨界关联和全局视图特点。

大数据与管理决策

陈国青教授指出,大数据的管理决策特征,主要体现在当决策者面临“发生了什么?”“为什么发生?”以及“将发生什么?”的问题时,如何在业务层面了解业务的状态、业务间联系以及业务的未来发展,对应在数据层面就是状态数据的粒度、状态的关联与因果、以及状态的全景式动态演化。特别值得一提的是,社会上的“大数据只讲关联不讲因果”说法存在误导,因为管理决策既要讲关联,也要讲因果。

此外,在技术层面,数据本身是中性的,但当与管理决策结合之后,数据涉及到人的价值观判定,涉及到场景和具体问题,在对数据的利用上也就变得不那么中性了。这和其他科技一样,可能成为一把双刃剑,用得好可以服务人类,用得不好很有可能会有副作用。

大数据与被遗忘权

隐私泄露或许就是大数据的副作用之一。设想一下,当你去点披萨,店员可以通过你的卡号了解到你的工作电话、生活电话,根据医疗记录为你排除高脂的食品,在选择付款方式时也可以了解到你的银行卡使用情况……

陈国青教授特别提到,当个人数据被大量搜集和记录,被遗忘的权利也变得重要起来。

欧盟早在1995年就在相关数据保护法律中提出了“被遗忘权”概念,任何公民可以在其个人数据不再需要时提出删除要求。欧盟委员会从2012年开始建议制定关于“网上被遗忘权利”的法律,提议包括要求搜索引擎修改结果,以符合欧盟保护个人信息的方针。 2014年欧盟法院对“冈萨雷斯诉谷歌公司案”作出的判决支持了冈萨雷斯关于要求谷歌删除其拍卖信息的链接,至此,被遗忘权在欧盟通过司法判例正式确认。2018年5月正式生效适用的《欧盟数据保护通用条例》则以欧盟法律的形式正式确立了被遗忘权,并且规定了被遗忘权行使时的必要条件和限制条件。

(本文根据人文清华对陈国青教授的独家访谈整理而成。)

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