毫無疑問，數(shù)據(jù)越多幫助越大，但這并不意味著在做商業(yè)決策時你需要所有的數(shù)據(jù)。正在高效利用大數(shù)據(jù)的公司已經(jīng)認(rèn)識到，他們不需要獲得所有的相關(guān)信息。

 

幾乎每天都會涌現(xiàn)出大量新的數(shù)據(jù)源，但是并不是所有的數(shù)據(jù)都有價(jià)值。例如，電子郵件信息常常為我們提供了洞察企業(yè)狀況的寶貴信息。精明的公司正在挖掘個人信息，以評估員工的情緒，以及誰可能會辭職。但這并不是說所有的電子郵件都具有相同的價(jià)值。因?yàn)榉治隼]件沒有任何意義。你并不需要所有的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)當(dāng)然是越多越好，但是請不要浪費(fèi)時間嘗試做這一不可能實(shí)現(xiàn)的事情。

 

 

我們經(jīng)常聽到這樣一句商業(yè)格言是“處理你能夠處理的數(shù)據(jù)，并從中獲得更多信息。”我們在利用所獲信息做商業(yè)決策時會遇到許多問題。實(shí)際上，我們根本無法利用這些信息完全準(zhǔn)確地預(yù)測出公司的并購、產(chǎn)品的發(fā)布、新的風(fēng)險(xiǎn)投資，以及員工入職等情況。

 

但這并不是說，存在不確定性，大數(shù)據(jù)就不能為我們提供幫助了。請不要將減少不確定性和消除不確定性混為一談。大數(shù)據(jù)能夠幫助我們消除不確定性的這一天還沒有到來，可能這一天永遠(yuǎn)也不會到來。對海量非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)進(jìn)行分析或許能夠幫助公司更好的理解客戶的情緒。但是請不要誤認(rèn)為大數(shù)據(jù)能夠?yàn)槲覀兣懦械目赡苄浴Ｉ臒o常和業(yè)務(wù)的起伏將會破壞我們制訂出的完美計(jì)劃。

 

 

Nate Silver可以說是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域中的代表人物，至少在他離開《紐約時報(bào)》之前是這樣。在2012年的美國總統(tǒng)大選中，盡管許多人預(yù)測奧巴馬和羅姆尼在得票率方面將旗鼓相當(dāng)，但是身為統(tǒng)計(jì)學(xué)家的Silver卻預(yù)測，奧巴馬將以90%的選舉人票贏得2012年的美國總統(tǒng)大選。由于Silver的預(yù)測模型極為精準(zhǔn)，以至于如今許多人在遇到事情后都來向他尋求幫助。

 

雖然大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)的定義在今后幾年仍然不會確定下來，但是可以肯定的是，人們在2013年消費(fèi)的數(shù)據(jù)量超過了2012年所消費(fèi)的數(shù)據(jù)量。許多公司已經(jīng)認(rèn)識到了大數(shù)據(jù)的重要性，拒絕大數(shù)據(jù)可能將會導(dǎo)致公司在競爭中被淘汰出局。