大數據對公司財務的影響是顯著性的,但大數據本身的挑戰,也為大數據時代的大財務帶來不少挑戰,其中最為重要的恐怕是數據本身的誤導假象以及大數據盜竊。
可能的“災難性大數據”
由于“大數據”理論過于依靠數據的匯集,那么一旦數據本身的質量存在問題,在“只問有什么,不問為什么”的模式下,就很可能出現“災難性大數據”,即因為數據本身質量的問題,而做出錯誤的預測和決策。
斯坦福大學專家特來沃爾·哈斯蒂也指出,“大數據”的理論是“在稻草堆里找一根針”,而面臨的問題是“所有稻草看上去都挺像那根針”。而喬治·梅森大學專家瑞貝克·高爾丁則提出“數據提供者造假”的危險,在“大數據時代”變得更有害,因為“大數據”理論建立在“海量數據都是事實”的基礎上,但人們無法控制數據提供者和搜集者本人的偏見和篩選。
近年來已有不少學者指出,擁有最完善的數據庫、最先接受“大數據”理念的華爾街投行和歐美大評級機構,卻每每在重大問題上判斷出錯,這本身就揭示了“大數據”的局限性。
偷數據不再費事
一些商家對“大數據時代”的商業捆綁開發,也在有意無意間助長了個人信息數據的“不設防”。
最近歐洲議會公布的一項研究報告指出,云計算時代的“大數據”對個人隱私的威脅不僅存在,而且比人們想象的更嚴重。加拿大多倫多大學信息教授安德雷·克萊門特指出,臉譜和微博等社交網絡和新一代移動通信技術的結合,令個人信息搜集在“大數據時代”變得十分容易,而對個人信息數據保護則變得越來越難。
2011年,加拿大隱私委員會曾做過一項調查,結果顯示,60%的受訪者認為,和十年前相比,如今他們的個人隱私變得更加不安全了,其中55%的受訪者認為,社交網絡會泄露他們的個人隱私。
鑒于上面的論述,我們可以認為,大數據其實是一把雙刃劍,大數據時代,財務要主動擁抱大數據的同時,必須對大數據所蘊含的風險有充分而清醒的認識。endprint