大数据后要有大结果

大数据是如此的热门的词汇。在一年之前的 IBM 报告中曾提到，我们每天产生 2.5 EB 的数据，过去两年产生数据量相当于世界上所有数据的 90%。而今后随着越来越多的自我量化，智能家居中各种传感器记录数据，以及其他新技术的出现，数据的增长速度只会越来越快。但是这些大量增加的数据是否就直接代表着我们理解，掌握，和运用这些数据的能力增加了呢？我认为并不是这样的。

思考人所不能思考（Think the unthinkable）

Bret Victor 是一个设计师，程序员，工程师。他曾经是 Apple 的设计师，参与了 iPad，iPod Nano，Mac OS 的许多 UI 设计。他也设计了 Al Gore 的“我们的选择” iPad/iPhone 交互电子书中很多数据呈现。Bret 的很多设计中都体现了这样一个观点：用直观的设计来理解非常复杂的系统。

在 MIT media lab 的讲座中 Bret 提到，美国数学家理查德·汉明（Richard Hamming）曾说过：

正如有一些气味狗能闻到而我们不能，有一些声音狗能听到而我们不能。正如有的光在一定波长下我们不能看见，有一些气味，味道，我们没法感觉出来。自然界的进化有可能使我们无法从某些方向思考。换句话说，可能世界上有一些“想法”，我们就是无法想到。

接着 Bret 补充到：

汉明是非常聪明的人。的确我们有很多局限，但是人类一直通过制造工具来扩展我们的能力。比如说我们看不到微生物，也看不到遥远的星系，但是我们有显微镜和望远镜。我们的确有很多局限，但是我们写作使思考可视化；我们发明数学符号让数学计算过程可视化。

和这种想法类似的是，大数据同样是人们无法直接理解的。我们的大脑并不能处理海量的数据，所以需要其它的工具来帮助我们理解大数据。比如说 Infographic，就是一个非常好的可视化大数据的形式。模型化是理解并运用大数据的另一个重要的方面，也是是否能从大数据中找到规律并对未来做出合理判断的决定因素。

带着问题看大数据

Ben Elowitz 在 All things Digital 的一篇文章中提到了几个关于大数据非常有意思的观点。尤其是对于想要利用好大数据的企业家，创业者有启发意义。Ben 提出了企业应该问大数据的五个问题：

• 客户看重什么？ 消费者是每个公司。这是研究大数据时公司需要问的第一个问题。从各个角度剖析数据，找出和客户需求相关的信息。Lauren Zalaznick 通过找到观众的五个主要的兴趣来调整 Bravo network, 成为 NBC 频道中最为成功的一个转型。“Top chef” 和 “Real Housewives” 是两个 Bravo 非常受欢迎的节目
• 客户想如何得到它？ 第二个问题是渠道。当了解了用户的需求后。如何找最合适的供应渠道。比如 Netflix 在研究用户数据后发现，许多人在看电视的时候倾向于一次看很多，而不是每周追更新。所以很多人是攒着几个星期不看，然后一下子看好几集。基于这个数据结果，Netflix 决定把 House of Cards 这个新剧集一次性把一季的内容发出来。
• 什么是客户传递的隐含信息？ Target 超市就曾经对孕妇顾客做跟踪调查，并且在很多孕妇顾客临产前给她们推销婴儿车和尿布。
• 甜蜜点在哪里？ 甜蜜点包含很多方面比如定价，外观等等。总的来说就是一个最优化的策略。找到这个“点”，对于一个产品的成功非常重要。从分析同类产品消费者受欢迎度的信息，可以为自己的产品找到一个合适的定位。

大数据后要有“大”结果

数据再大终究不能代表我们思考，也不能代替我们作出决策。只有在将海量数据直观呈现，找到一定的模式，然后带着问题去看大数据，才能做出能得到大结果的决策。