大数据时代的10个重大变革

2018-01-26 14:10 来源:朝乐门 作者:于丽 点击: 评论:

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原标题:大数据时代的10个重大变革

年夜数据时期的到去正正在改动人们的糊口方法、思想形式战研讨范式,我们能够总结出10个严重变化。

  NO.1

  目的驱动型 → 数据驱动

  决议计划方法


  传统科教思想中,决议计划造定常常是“目的”或“模子”驱动的——按照目的(或模子)停止决议计划。但是,年夜数据时期呈现了另外一种思想形式,即数据驱动型决议计划,数据成为决议计划造定的次要“触收前提”战“主要根据”。比方,远年去,许多下新企业中的部分战岗亭设置没有再是“固化的”,而是按照所做项目取所处的数据情况,随时静态调解其部分战岗亭设置。但是,部分战岗亭设置的火速性常常是基于数据驱动的,按照数据阐发的成果灵敏调解企业内部构造。

  NO.2

  基于常识的办法 → 基于数据的办法          


  办法论


  我们传统的办法论常常是“基于常识”的,即从 “年夜量理论(数据)”中总结战提炼出普通性常识(定理、形式、模子、函数等)以后,用常识来处理(或注释)成绩。因而,传统的成绩处理思绪是“成绩→常识→成绩”,即按照成绩找“常识”,并用“常识”处理“成绩”。但是,数据科教复兴起了另外一种办法论——“成绩→数据→成绩”,即按照成绩找“数据”,并间接用数据(没有需求把“数据”转换成“常识”的条件下)处理成绩。

  NO.3

  庞大算法→简朴算法

  计较智能


  “只需具有充足多的数据,我们能够变得更智慧”是年夜数据时期的一个新熟悉。因而,正在年夜数据时期,本来庞大的“智能成绩”酿成简朴的“数据成绩”——只需对年夜数据的停止简朴查询便能够到达“基于庞大算法的智能计较的结果”。为此,许多教者曾会商过一个主要话题——“年夜数据时期需求的是更大都据借是更好的模子(moredata or better model)?”。机械翻译是传统天然言语手艺范畴的易面,虽曾提出过许多种“算法”,但使用结果其实不幻想。远年去,Google翻译等东西改动了“真现战略”,没有再仅靠庞大算法停止翻译,而对他们之前搜集的跨言语语料库停止简朴查询的方法,提拔了机械翻译的结果战服从。

  NO.4

  营业数据化→数据营业化

  数据办理


  正在年夜数据时期,企业需求正视一个新的课题——数据营业化,即怎样“基于数据”静态天界说、劣化战重组营业及其流程,进而提拔营业的火速性,低落风险战本钱。可是,正在传统数据办理中我们愈加存眷的是营业的数据化成绩,即怎样将营业举动以数据方法记载下去,以便停止营业审计、阐发取发掘。可睹,营业数据化是条件,而数据营业化是目的。

  NO.5

  第三范式 → 第四范式

  研讨范式


  2007年,图灵奖得到者Jim Gray提出了科教研讨的第四范式——数据稀散型科教发明(Data-intensive ScientificDiscovery)。正在他看去,人类科教研讨举动曾经历过三中差别范式的演化历程(本初社会的“尝试科教范式”、以模子战回纳为特性的“实际科教范式”战以模仿仿实为特性的“计较科教范式”),今朝正正在从“计较科教范式”转背“数据稀散型科教发明范式”。第四范式,即“数据稀散型科教发明范式”的次要特性是科教研讨职员只需求从年夜数据中查找战发掘所需求的疑息战常识,不必间接面临所研讨的物理工具。比方,正在年夜数据时期,天文教家的研讨方法发作了新的变革——其次要研讨使命变成从海量数据库中发明所需的物体或征象的照片,而没有再需求亲身停止太空照相。

  NO.6

  数据是资本→数据是资产

  数据的属性


  正在年夜数据时期,数据不只是一种“资本”,而更是一种主要的“资产”。因而,数据科教应把数据当作“一种资产去办理”,而不克不及仅仅当作“资本”去看待。也便是道,取其他范例的资产一样,数据也具有财政代价,且需求做为自力真体停止构造取办理。

  NO.7

  统计教 → 数据科教

  数据阐发


  正在传统科教中,数据阐发次要以数教战统计教为间接实际东西。可是,云计较等计较形式的呈现和年夜数据时期的到去,提拔了我们对数据的获得、存储、计较取办理才能,进而对统计教实际取办法发生了深近影响,次要有:

  (1)跟着数据获得、存储取计较才能的提拔,我们能够很简单得到统计教中所指的“整体”中的局部数据,且能够正在整体上间接停止计较——没有再需求停止“抽样操纵”;

  (2)正在海量、静态、同构数据情况中,人们愈加存眷的是数据计较的“服从”而没有再自觉逃供其“粗准度”。比方,正在数据科教中,普遍使用“基于数据的”思想形式,正视对“相干性”的阐发,而没有是比及发明“实正的果果干系”以后才处理成绩。正在年夜数据时期,人们开端正视相干阐发,而不只仅是果果阐发。

  NO.8

  以计谋为中间 →以数据为中间

  财产竞开干系


  正在年夜数据时期,企业之间的竞开干系发作了变革,本来互相剧烈合作,以至不肯协作的企业,不能不开端协作,构成新的业态战财产链。比方,远年去IBM公司战Apple公司“化敌为友”,并有报导称他们正正在从合作敌手转背协作同伴——IBM的100多名员工前去Apple的减州库比蒂诺总部,取Apple一同为IBM的客户(比方花旗、Sprint战日本邮政)结合开辟iPhone战iPad使用。

  NO.9

  没有承受 → 承受

  数据庞大性


  正在传统科教看去,数据需求完全“浑洗”战“散成”,计较目标是需求找出“准确谜底”,而其背后的哲教是“没有承受数据的庞大性”。但是,年夜数据中愈加夸大的是数据的静态性、同构性战跨域等庞大性——弹性计较、鲁棒性、实拟化战快速呼应,开端把“庞大性”看成数据的一个固有特性去看待,构造数据死态体系的办理目的转背将构造处于浑沌边沿形态。

  NO.10

  小寡到场→ 年夜范围协同

  数据处置形式


  传统科教中,数据的阐发战发掘皆是具有很下专业素养的“企业中心员工”的工作,企业办理的主要目标是怎样鼓励战绩效查核那些“中心员工”。可是,正在年夜数据时期,基于“中心员工”的立异事情本钱微风险愈来愈年夜,而基于“专家余(Pro-Am)”的年夜范围合作日趋遭到正视,正成为处理数据范围取情势化之间冲突的主要手腕。

【易采站长站编辑:秋军】

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