[ 導讀 ] 大數據將成為人類商業歷史上新的篇章，有望取代想法、范例、組織以及人們思考世界的方式。但與此同時，經驗和直覺同樣不可或缺。

       大數據將成為人類商業歷史上新的篇章，有望取代想法、范例、組織以及人們思考世界的方式。但與此同時，經驗和直覺同樣不可或缺。

       眼下，關于大數據的很多前衛預測的前提是：Web瀏覽記錄、傳感器信號、GPS跟蹤和社交網絡信息等數據能夠以前所未有的程度面向衡量和監控人類及設備的行為敞開大門。通過計算機算法，可以預測出人類的許多事情，如購物、約會或投票等。

       業內專家預計，最終的結果就是：世界變得越來越智能，企業的工作效率越來越高，消費者獲得的服務質量越來越高，人們所做出的決定也越來越合理。

       筆者之前寫過不少關于大數據的文章，但在2012年底這個特殊的時刻，我想應該是反思、提問和質疑大數據的時刻。

       從商業評估中挖掘實用啟示并非新鮮事物。100多年前，弗雷德里克·溫斯洛·泰勒的名著《科學管理原理》就是大數據的前身。泰勒的評估工具是秒表，為員工的每一個行動進行定時和監測。泰勒及其助手利用這種“時間和動作”研究模式來重新設計最有效的工作方式。

       但如果這種方法被過度夸大，就成為了卓別林《摩登時代》所諷刺的對象。此后，人們對于這種量化方法的熱情也開始跌宕起伏。

       通常，互聯網被大數據倡導者作為成功的數據業務的范例，這其中以谷歌為代表。而如今，許多大數據技術，如數學模型、預測算法和人工智能軟件等已被華爾街所廣泛應用。

       人力瓶頸

       紐約創業公司Media6Degrees首席科學家克勞迪婭·珀利徹稱：“你可以用數據來欺騙自己，我擔心大數據出現泡沫。”珀利徹擔心許多人將自己稱為“數據科學家”，但并未做足功課，反而給該領域抹黑。她說，大數據似乎將面臨勞動力瓶頸。她說：“我們的技能提升速度還遠不夠。”麥肯錫全球學會去年發布的一份報告顯示，美國需要14萬名至19萬名具有“深度分析”經驗的工作者，以及150萬名更加精通數據的經理人，無論是已退休人士還是已受聘人士。

       大數據存在隱私問題與直覺不足的局限

       谷歌調研(GoogleResearch)高級統計師雷切爾·查[FS:PAGE]特稱，如果建模人員能夠思考倫理維度(ethicaldimensions)等問題，那就會更好地服務于社會。查特說：“模型不僅僅是預測，它們還可以讓事情真正發生。”

       以Facebook為例，將個人數據上傳到自己的Facebook頁面，Facebook的軟件就會跟蹤你的點擊和搜索。通過算法來評估這些數據，然后再提供好友的建議。

       但這種通過軟件跟蹤用戶的行為卻引發了隱私擔憂，難道大數據將迎來數字監控的到來？

       我個人最大的擔憂是，當前確定我們個人數字世界的算法過于簡單，不夠智能。

       令人鼓舞的是，像珀利徹和查特這些有思想的數據科學家意識到了大數據技術的局限和不足。他們認為，聽取數據是重要的，但經驗和直覺同樣重要。

       在麻省理工學院大會上，查特被問及如何才能成為一名優秀的數據科學家，她說，需要計算機科學和數學技能，擁有好奇心，具有創新意識，以數據和經驗為行動準則。她說：“我不會把機器神化。”

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