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大数据的四个价值:记录→监督→纠偏→预测

(2014-07-04 17:32:23)
标签:

情景

系统优化

基于

大数据

分类: 分享

大数据是当今热门的话题,对于大数据很多人提出过这样那样的观点,那么大数据到底是什么,能够给我们带来怎样的价值呢?大数据具有采集过程价值未知、力争全面、即时、系统性并发的记录方式,以及主受体统一和大微观的特征,这些特征决定了大数据的价值发挥。

 

大数据的四个价值:记录→监督→纠偏→预测

第一,记录——情景辅助,操作基础

数据本身被记录下来,并非全部是为了长远的利益所用。很多记录其实发挥的作用是一种操作的基础,脱离了记录,后续的操作将难以进行。这点与人脑的作用有点相似。我们每个人在做一个即时操作的同时,大脑都会加以记录。然后依据这些记录快速决定下一步怎么做,即时的这些记录仅仅是一种情景辅助的作用。

第二,备份和监督——情景复原,责任追究

数据记录也是对以前操作过程的一个虚拟备份,记录了各自多方不同的操作过程及次序,乃至不同环节的具体操作内容。这样一种作用可以看作是记录本身最被认可的初始价值。历史上的各种备忘录,金融记录(例如会计),甚至包括历史都是出于这样一种动机来加以记录的。记录让操作的当时情景有了复原的可能性,哪怕只是一种并非完整的复原。这种复原除了纪念意义等的考虑外,还有一个重要的价值就是事后的责任追究,是一种奖惩的基础。

第三,纠偏——情景指引,方向微调

一个系统在运行的过程中,有些时候也会出现一些跟平常不一样的差异所在。当这种差异所代表的数据通过极值等各种方式体现出来的时候,系统本身的原有平衡可能会被打破,内部各方面的环节或资源就有可能跟不上。这个时候适当的外力参与很有必要,以免出现系统崩溃的情况。

一个企业的产供销系统,一个城市的交通系统,甚至一个国家的人口政策,资源利用等都可以通过这样一种方式来进行微调,从而确保系统的良性运行。

第四,预测——情景研究,系统优化

对未来的预测功能是目前业界对大数据最看重的价值之一。基于之前记录下来的各种数据的深入研究,发现其中的规律特征,从而进行系统优化,甚至升级。如果前面的纠偏只是一些相对较小的指引的话,那么基于预测的情景研究和系统优化,则是相对较大的变动。这种基于预测的价值实现对系统(包括个人、企业机构,也包括各种电子性工具)的长远运行来说价值重大,其决定了一个系统是否具有长期的成长性和演变能力。

一个主体(系统)不但要考虑即时的运行,以及下一步的正确操作,更需要考虑长远的运行可能。尤其是在竞争激烈的今天,各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据,对未来的运行模式进行预测,从而提前进行准备或者加以利用、调整,对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点,目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。

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