《撰文者/DMAXIMA》

【Big Data! 多威的名詞啊!】

很多人甫接觸「大數據」,就被這個華麗的名詞震懾了。

於是產生一股雄心壯志

「我只要收集夠多的數據,就可以跟賭神還有 AlphaGo 一樣所向披靡啦! 哇哈哈!」


大數據的意思,是不是就是我會寫程式好棒棒? 我把資料啊評論什麼的抓下來越多越好~

只要我的數據夠多,分析輿論倒向哪邊的多,我押寶哪邊就穩賺不賠囉? 

哼 ... 所以說只要掌握了資料收集跟演算法怎麼寫,不就無敵了嗎? 巴菲特第二要誕生了? 

哇哈哈 ...... 

於是就出現了如下的小故事...

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(以下無關政治,純屬瞎掰比喻)

在一個風和日麗的公司辦公室,有一天,

工程師阿偉的主管跟他耳語說「欸阿偉阿,我這次有100萬元的閒錢可以開賭盤,

你不是很懂  大數據的行銷跟分析  ? 你幫我用大數據押寶這次選舉誰會贏,贏的話加薪」

阿偉覺得自己精通大數據絕對沒錯,拍拍胸保證:「沒問題!」

於是阿偉開始廢寢忘食的打開新聞網站,從 聯X、X天 ...等等,抓了很多評論,發現輿論比較支持藍色 ...

同事提醒他: 欸阿偉,這樣你不公平餒,你還忘了加上X立、寶傑、粉絲團評論,最好把名嘴的字幕也都加進去

所以工程師阿偉加上了許多名嘴跟地下電台粉絲團的評論,發現開始變成綠的風向

此時工程師阿偉也加班加累了,想說這樣應該夠了吧!

最後,阿偉跟主管說,

「老大a,大數據有分析過 1000萬筆數據了,身家賭盤通通壓在綠的身上 ...準沒錯啦...」


當天晚上,突然出現了某些意外!!!!!

竟然是透明無色的贏了 (?????????????)


主管勃然大怒,竟然賭盤開輸了!!! 隔天馬上叫阿偉便當拿著滾回家!

 

工程師阿偉一想到這幾天的努力不禁悲從中來 ... 

在路上行屍走肉的拿著便當,憤世嫉俗淚流滿面的大喊

「大數據攏系騙人A啊!!!!」

當阿偉一腳跨在天橋上準備往下跳時,

旁邊路過的記者阿花狂奔過來,安慰安偉: 「阿偉,麥安捏,你爬到的都是我們帶好的風向啦!!!

分析一堆人家帶好的風向你只知道哪邊比較多人帶風向啊!科科!!! 」


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俗話說「Garbage in, garbage out」 

收集到的數據如果太多無關或虛假,反而會把決策導向錯誤的地方,這就是大數據的缺點之一

採樣的來源,條件成立的假設,以及數據的權重、統計的意義判讀等才重要

而且大數據是有其定義的,並不是塞一大大大堆數據進去就叫做大數據

大部份巨量資料產業中的公司,都使用3Vs來描述大數據

1. 數量(Volume,資料大小)

2. 速度(Velocity,資料輸入輸出的速度)

3. 多變(Variety,多樣性)

其他什麼4Vs 5Vs 就是有些人會外加一到兩個V叫做:真實性(Veracity)、價值(Value)之類的


很多人會糾結在 1,資料量的大小,但時常 2、3 才是非常關鍵

如「Signal and Noise」一書所述,有時候大家收集了大量的訊號,但重要性卻不如最新出現的微小訊號

比如說前一天晚上突然有人冒著生命危險跑出來爆料 某陣營貪汙、跟恐怖份子合作 

這時底下冒出的評論也許只是小數據,這些評論造成的影響力和決策,卻可以讓整個選舉翻盤, 

overcome 掉前面的結論

如果沒有及時追到並更改賭盤,就輸了

及時 catch 到快速的變動,才是非常重要的啊!


此外,以 3 多樣性 為例,資料有很多種形態,到底影響決策的資料要長什麼樣,很多人心裡也很模糊

他需要收集的資訊可能包含文字、圖片、影像、字幕、行為 ... 等等

全部丟在一起處理,就是個很難處理的大雜燴了

這也是大數據的困難點之一


阿既然都收集了這麼多數據,難道大數據還不是萬能的嗎????

到底為什麼還是一堆人在吵來吵去

「我說大數據有用就是有用!」「我說大數據浪費錢就是浪費錢!」正反派不停互相辯論著

其實如果我們能夠掌握到數據的真實性及迅速性,而且能掌握到左右決策權重最大的變因們

並不是一定要滿足大數據的定義,才可以解決問題喔!

微小、易被忽略、且變動快速的小數據有時候更顯珍貴


這當然不能說大數據沒用,只是,大家其實可以把重心更放在「數據」兩字,

當拿到一筆數據時,應該先

「思考他的來源為何,是否可信,在決策中應該扮演怎樣的地位和權重」

最後才判斷,應該用何種方法來處理它

如果很清楚如何使用並處理各類數據,大數據、小數據,的差別,也就未必這麼重要囉!!!

 

《撰文者/DMAXIMA》

 

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