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大數據時代下信息思維方式的轉變

2015-11-04 00:06:57杜曉靜何秋燕鎮江船艇學院江蘇鎮江212003
山東工業技術 2015年21期
關鍵詞:數據處理時代思維

胡 樂,杜曉靜,何秋燕(鎮江船艇學院,江蘇 鎮江 212003)

大數據時代下信息思維方式的轉變

胡 樂,杜曉靜,何秋燕
(鎮江船艇學院,江蘇 鎮江 212003)

大數據時代下,很多東西都可以數字化被計算機所處理,有了計算機硬件技術飛速發展的支持和各種數據處理分析工具的幫助,人們擁有了海量數據的存儲分析能力,但傳統的數據處理思維方式已經不能適應大數據環境下的數據分析,所以我們必須轉變傳統的信息思維方式以適應新數據時代的要求。

大數據;信息思維;轉變

1 前言

人們在上世紀八十年代就已經進入了“數字信息時代”,當時早期的數字信息數量還是很有限的,并沒有超出人們能夠處理的范圍,而且信息本身的用處也不像如今一樣引人矚目,人們對信息數據處理的思維方式還處于“小數據”的認知階段。但隨著計算機技術的發展,信息技術全面融入人們的社會生活,我們所能獲得的信息數量以驚人的速度爆炸式的增長,人們的被大量的數據所淹沒。隨著信息化發展的不斷進步,用于數據處理的計算機速度越來越快,存儲器容量按摩爾定律成倍提升,再加上各種分布式計算存儲技術的應用,使得大量數據的處理變得更加容易、更加迅速,人們順利進入大數據時代。大數據從字面上看就是指規模巨大的信息數據資源,當數據資源規模大到一定程度,原來傳統的信息處理方法和思維模式就無法有效的將這些數據寶藏轉變為有效的生產力,這就要求人們必須轉變思維方式,來理解大數據給這個世界帶來的變革。

2 信息思維方式的轉變

首先是分析數據從隨機部分樣本到全體數據的轉變。

長久以來由于記錄、存儲和數據分析工具的限制,人們發現對大量數據的準確分析是一項非常大的挑戰,為此,人們建立了各種數學模型,采用隨機樣本分析的辦法,利用少量數據就可以得到相對準確的分析結果。但隨機樣本分析也有其缺陷,那就是要保證樣本采集的隨機性而且對更深層次微觀領域的分析也顯得無能為力。而大數據時代人們已經可以不再依賴隨機樣本分析法這樣的捷徑,采用對所有數據進行分析的方法變得更加方便而有效。如今,技術領域的不斷進步,在新的數據分析工具的支持下,原來隨機樣本分析法已不再是我們分析數據的主要方式,如果可能的話人們會盡量收集所有的數據,既“樣本=總體”,并對其加以分析,這種翻天覆地的信息數據處理方式也促使我們的信息思維方式隨之而變。

其次是從執迷于精確的結構化數據到接受混雜的非結構化數據的轉變。

對于少量的數據而言,最基本的要求是要保證數據的精確性,因為有限的信息數據收集會把細微的誤差放大,進而影響分析結果的準確性。但在大數據環境下,人們發現大部分的數據是混雜的非結構化數據,而且隨著數據量的增加,數據的錯誤率也會相應的增加,如果在數據處理之前還要對數據進行仔細的清洗,這在大數據背景下是很難做到的。即使在這種條件下我們得到的信息不再那么準確,但相比較收集到的海量信息還是更加劃算的,大數據讓我們不再期待精確性,也讓我們無法實現精確性,我們要轉變的思路是既然我們消除數據中的錯誤要花高昂的代價,那為何不接受這些混雜的數據并從中受益呢?所以我們要有所轉變,要能夠接受混雜的數據和其中的不確定性。改變原來固有的思維方式,就如同小時候課堂上常說的“1+1=2”這樣的問題,在大數據環境下“2+2=3.9”這樣的結果我們也要能夠接受。當我們忽略了微觀層面上的精確度,這會使得在宏觀層面上擁有更好的洞察力,一旦我們接受了這種思維方式,我們離真理就更近一步。

最后是由尋求數據間的因果關系到尋找利用數據間相關關系的轉變。

長久以來,人們對客觀事物的認識問的最多的就是“為什么”,對于任何未知的現象總是想搞清楚它是如何發生的,對因果關系的探尋可以說是人的一種本能。在大數據時代,我們這種觀念也要改變,那就是我們不必知道各種現象背后的原因,而只要尋找它們間的關聯并利用這種關聯就可以了。簡單的來說就是知道“是什么”就夠了,沒必要知道“為什么”。普林斯頓大學心理學專家丹尼爾·卡尼曼提出人有兩種思維模式。第一種是不費力的快速思維模式;另一種是比較費腦力的慢性思維模式。對于快速思維模式,人們偏向用因果聯系來看待周圍的一切,即使這種因果關系并不存在。在平時的生活中由于惰性,人們很少會慢條斯理地思考問題,所以快速思維模式用的比較多,因此會經常的臆想出一些因果關系來解釋這個世界。在小數據時代,要證明這些由直覺而來的因果關系是否錯誤是非常困難的,即使是在大數據環境下利用數據間的相關關系來證明這些直覺的因果關系也是幾乎沒有可能的。因此即使我們用第二種慢性思維模式去慢慢思考,想要發現因果關系也是很困難的。所以在大數據時代,我們無須再緊盯事物之間的因果關系,而應該尋找事物之間的相關關系,這樣才會給我們提供非常新穎且很有價值的發現。

3 小結

模擬時代的數據收集和分析耗時耗力,新問題的出現通常要求我們重新采集分析數據。數字化的出現將模擬數據轉換成了計算機可以處理的數字信息,再加上存儲技術和數據分析技術的發展使得處理這些數據變得既便宜又省力。大數據時代的到來,要求我們不能再受限于傳統的思維模式和特定領域里固有的偏見,在思想上轉變固有的思維模式,這樣才能在認識世界的道路上更進一步。

[1][英]維克托·邁爾-舍恩伯格,肯尼思·庫克耶《大數據時代》盛楊燕,周濤譯[M].浙江人民出版社,2013.

胡樂(1979-),男,講師,研究方向:信息技術及應用。

10.16640/j.cnki.37-1222/t.2015.21.102

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