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大數據時代的思維變化（二）
2019-02-18
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在上一篇文章中我們給大家講了大數據改變人們的思維的一種方式，其中就是大數據改變了以往的分析數據的方式，大數據分析的數據量變得比以往多了很多，不再分析隨機數據而是分析所有數據，在這篇文章中我們接著給大家說一下大數據是怎么改變人們的思維方式的。


大數據分析的數據變得更雜了，對于數據不再要求精確性，而是混雜性。這是因為執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用于傳統數據庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法被利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶。而大數據的簡單算法比小數據的復雜算法更有效。由此可見，大數據需要的數據是一種更加真實的數據。


在大數據時代要求我們重新審視精確性的優劣。如果將傳統的思維模式運用于數字化、網絡化的21世紀，就會錯過重要的信息。執迷于精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物?？梢哉f，在許多技術和社會領域，大數據分析更傾向于繁雜的數據。我們不用了解正確的數據是多少了，而是在數量規模變大的時候， 確切的數量已經不那么重要了。當然，數據更新得非?？?，甚至在剛剛顯示出來的時候可能就已經過時了。所以我們就必須及時的使用數據。


當我們想要獲得大規模數據帶來的好處，混亂應該是一種標準途徑，而不應該是竭力避免的。如果接受混亂，我們就能享受極其有用的服務，這些服務如果使用傳統方法和工具是不可能做到的，因為那些方法和工具處理不了這么大規模的數據。倘若當我們的視野局限在我們可以分析和能夠確定的數據上時，我們對世界的整體理解就可能產生偏差和錯誤。不僅失去了去盡力收集一切數據的動力，也失去了從各個不同角度來觀察事物的權利。所以在大數據的時代中，我們需要的是更加真實的數據，而不是整理過的數據。這樣我們就能夠得到一個更加真實的分析結果。


以上的內容就是我們為大家解答的大數據是怎么改變人們的思維，就是我們需要分析的數據變得更雜了，對于數據不再要求精確性，而是混雜性。希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。


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