大数据是如此的热门的词汇。在一年之前的 IBM 报告中曾提到,我们每天产生 2.5 EB 的数据,过去两年产生数据量相当于世界上所有数据的 90%。而今后随着越来越多的自我量化,智能家居中各种传感器记录数据,以及其他新技术的出现,数据的增长速度只会越来越快。但是这些大量增加的数据是否就直接代表着我们理解,掌握,和运用这些数据的能力增加了呢?我认为并不是这样的。 思考人所不能思考(Think the unthinkable)Bret Victor 是一个设计师,程序员,工程师。他曾经是 Apple 的设计师,参与了 iPad,iPod Nano,Mac OS 的许多 UI 设计。他也设计了 Al Gore 的“我们的选择” iPad/iPhone 交互电子书中很多数据呈现。Bret 的很多设计中都体现了这样一个观点:用直观的设计来理解非常复杂的系统。
在 MIT media lab 的讲座中 Bret 提到,美国数学家理查德·汉明(Richard Hamming)曾说过:
和这种想法类似的是,大数据同样是人们无法直接理解的。我们的大脑并不能处理海量的数据,所以需要其它的工具来帮助我们理解大数据。比如说 Infographic,就是一个非常好的可视化大数据的形式。模型化是理解并运用大数据的另一个重要的方面,也是是否能从大数据中找到规律并对未来做出合理判断的决定因素。 带着问题看大数据Ben Elowitz 在 All things Digital 的一篇文章中提到了几个关于大数据非常有意思的观点。尤其是对于想要利用好大数据的企业家,创业者有启发意义。Ben 提出了企业应该问大数据的五个问题:
客户想如何得到它? 第二个问题是渠道。当了解了用户的需求后。如何找最合适的供应渠道。比如 Netflix 在研究用户数据后发现,许多人在看电视的时候倾向于一次看很多,而不是每周追更新。所以很多人是攒着几个星期不看,然后一下子看好几集。基于这个数据结果,Netflix 决定把 House of Cards 这个新剧集一次性把一季的内容发出来。