大数据洞察

　　“大数据”通常用概率说话，而不是板着“确凿无疑”的面孔。整个社会要习惯这种思维需要很长的时间，其中也会出现一些问题。但现在，有必要指出的是，当我们试图扩大数据规模的时候，要学会拥抱混乱。

　　我们可以在大量数据对计算机其他领域进步的重要性上看到类似的变化。我们都知道，因为摩尔定律，过去一段时间里计算机的数据处理能力得到了很大的提高。摩尔定律认为，每块芯片上晶体管的数量每两年就会翻一倍。这使得电脑运行更快速了，存储空间更大了。大家没有意识到的是，驱动各类系统的算法也进步了——美国总统科技顾问委员会的报告显示，在很多领域这些算法带来的进步还要胜过芯片的进步。然而，社会从“大数据”中所能得到的，并非来自运行更快的芯片或更好的算法，而是更多的数据。

　　由于象棋的规则家喻户晓，且走子限制良多，在过去的几十年里，象棋算法的变化很小。计算机象棋程序总是步步为赢是由于对残局掌握得更好了，而之所以能做到这一点也只是因为往系统里加入了更多的数据。实际上，当棋盘上只剩下六枚棋子或更少的时候，这个残局得到了全面地分析，并且接下来所有可能的走法（样本=总体）都被制入了一个庞大的数据表格。这个数据表格如果不压缩的话，会有一太字节那么多。所以，计算机在这些重要的象棋残局中表现得完美无缺和不可战胜。

　　大数据在多大程度上优于算法这个问题在自然语言处理上表现得很明显（这是关于计算机如何学习和领悟我们在日常生活中使用语言的学科方向）。在2000年的时候，微软研究中心的米歇尔-班科（MicheleBanko）和埃里克-布里尔（EricBill）一直在寻求改进word程序中语法检查的方法。但是他们不能确定是努力改进现有的算法、研发新的方法，还是添加更加细腻精致的特点更有效。所以，在实施这些措施之前，他们决定往现有的算法中添加更多的数据，看看会有什么不同的变化。很多对计算机学习算法的研究都建立在百万字左右的语料库基础上。最后，他们决定往4种常见的算法中逐渐添加数据，先是一千万字，再到一亿字，最后到十亿。

　　结果有点令人吃惊。他们发现，随着数据的增多，4种算法的表现都大幅提高了。

本文摘自《大数据时代》

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　　 《大数据时代》是国外大数据系统研究的先河之作，本书作者维克托-迈尔-舍恩伯格被誉为“大数据时代的预言家”，拥有在哈佛大学、牛津大学、耶鲁大学和新加坡国立大学等多个互联网研究重镇任教的经历，早在2010年就在《经济学人》上发布了长达14页对大数据应用的前瞻性研究。维克托-尔耶-舍恩伯格在本书中前瞻性地指出，大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维，大数据开启了一次重大的时代转型，并用三个部分讲述了大数据时代的思维变革、商业变革和管理变革。
　　维克托最具洞见之处在于，他明确指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例，对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。