大資料是資料數量上的增加, 以至於我們能夠實現從量變到質變的過程。
如:照片到電影, 一分鐘一張, 一秒鐘一張, 一秒鐘24張成了電影
量變質變定律有時間階段發展影響和空間相關關聯影響
離散思維向連續思維轉換
在這類模式下, 儘管一些零售商的利潤會進一步受擠壓, 但從商業本質上來講, 可以把錢更多地放回到消費者的口袋裡, 讓購物變得更理性。 這是依靠大資料催生出的一項全新產業。 這家為數以十萬計的客戶省錢的公司, 在幾個星期前, 被ebay以高價收購。
再舉一個例子, SWIFT是全球最大的支付平臺, 在該平臺上的每一筆交易都可以進行大資料的分析。 他們可以預測一個經濟體的健康性和增長性。 比如, 該公司現在為全球性客戶提供經濟指數, 這又是一個大資料服務。
當然, 相關關係並不是大資料洞察的終結目標。 在很多情況下,
關於大資料本身的價值已無需贅述, 此處重點討論關於大資料的3個思維變化:1.不是隨機樣本, 而是全體資料;2.不是精確性, 而是混雜性, 尤其是大資料的簡單演算法比小資料的複雜演算法有效;3.不是因果關係, 而是相互關係。
第2點的核心觀念關於大資料的簡單演算法來自穀歌的洞見, 也來自於Hadoop(一個分散式系統基礎架構, 由Apache基金會開發)這類演算法的核心理念。 大資料的簡單演算法是一種統計學的邏輯, 這個如同熱力學的分析模式, 熱力學並不關心具體的分子運動, 而是關心溫度、體積、壓強之間的宏觀聯繫, 關於這種理念的內在理解, 建議讀者從吳軍的《數學之美》一書中獲得, 只有真正理解了大資料基於統計學的思維方式,
第3點, 大資料關注“是什麼”, 而不是“為什麼”, 經常網購的人會更容易體會。 很多電商網站的推薦引擎具備這種能力, 它能夠在顧客買書的時候, 推薦顧客剛好喜歡的其他書籍, 顧客可能不知道“為什麼”, 其實網站也不在乎“為什麼”, (“為什麼”可以由學術專家慢慢分析)。 但是網站根據成千上萬甚至上億人的統計學分析, 就可以發現“關聯物”, 或者說大資料更擅長通過統計分析人類所不能感知的關聯, 並建議人採取行動。
這個革命式的思維非同小可, 以前“啤酒+尿布”的資料倉庫故事
以賽亞*伯林(Isaish Berlin)曾經援引古希臘詩人的殘簡“狐狸多知而刺蝟有一大知”將知識份子分為狐狸和刺蝟兩類。 刺蝟用一個宏大的概念解釋所有現象, 如約翰博士一般;狐狸知道很多事情,用多元化的甚至相互矛盾的視角看待問題,狐狸也願意包容新的證據以使得自己的模型與之相適應,如胖托尼一般。Tetlock等人的研究表明,在現實的預測中,狐狸的表現要優於刺蝟。在大資料時代,人們能夠接觸越來越多的資訊,這些資訊能否修訂決策者已有的觀念,對決策者的決策產生影響,這是大資料能否發揮價值的關鍵所在。有些刺蝟類決策者,他們可能會有意無意忽略與其觀念相左資料而只保留那些能夠證明其想法的資料,在這裡無論系統處理了什麼規模的資料,這些系統投資也只是粉飾太平的裝飾,沒有太大意義。
很多人都知道亞當斯密(Adam Smith)在《國富論》中所描述的市場中的“看不見的手”。在市場中,沒有人掌握有關生產和消費的全域資訊,但是人們通過市場交易對供需的行為作出反應,從而逐步更新價格,進而達到平衡。
【主要內容】:①連鎖企業如何結合互聯網、金融工具進行商業模式創新,提升供應鏈、產業鏈升級;②單店盈利的提升,標準化打造,督導體系,連鎖六大系統建設;③連鎖招商資源盤點,招商策劃,連鎖擴張模式設計,招商運營等;④連鎖股權合夥,人才激勵,股權激勵,企業融資,企業估值,門店眾籌等;⑤如何快速實現規模收益,連鎖體系規劃建設,連鎖企業爆品打造方法等;⑥連鎖人才複製系統,標準體系建設,招商運營實操,經典落地案例分析等內容。
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如約翰博士一般;狐狸知道很多事情,用多元化的甚至相互矛盾的視角看待問題,狐狸也願意包容新的證據以使得自己的模型與之相適應,如胖托尼一般。Tetlock等人的研究表明,在現實的預測中,狐狸的表現要優於刺蝟。在大資料時代,人們能夠接觸越來越多的資訊,這些資訊能否修訂決策者已有的觀念,對決策者的決策產生影響,這是大資料能否發揮價值的關鍵所在。有些刺蝟類決策者,他們可能會有意無意忽略與其觀念相左資料而只保留那些能夠證明其想法的資料,在這裡無論系統處理了什麼規模的資料,這些系統投資也只是粉飾太平的裝飾,沒有太大意義。很多人都知道亞當斯密(Adam Smith)在《國富論》中所描述的市場中的“看不見的手”。在市場中,沒有人掌握有關生產和消費的全域資訊,但是人們通過市場交易對供需的行為作出反應,從而逐步更新價格,進而達到平衡。
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