大数据思维的十大核心原理

互联网、移动互联网和云计算机保证了大数据实时预测的可能性,也为企业和用户提供了实时预测的信息,相关性预测的信息,让企业和用户抢占先机。由于大数据的全样本性,人和人都是一样的,所以云计算机软件预测的效率和准确性大大提高,有这种迹象,就有这种结果。

七、信息找人原理

从人找信息,转变为信息找人

互联网和大数据的发展,是一个从人找信息,到信息找人的过程。先是人找信息,人找人,信息找信息,现在是信息找人的这样一个时代。信息找人的时代,就是说一方面我们回到了一种最初的,广播模式是信息找人,我们听收音机,我们看电视,它是信息推给我们的,但是有一个缺陷,不知道我们是谁,后来互联网反其道而行,提供搜索引擎技术,让我知道如何找到我所需要的信息,所以搜索引擎是一个很关键的技术。

例如:从搜索引擎——向推荐引擎转变。今天,后搜索引擎时代已经正式来到,什么叫做后搜索引擎时代呢?使用搜索引擎的频率会大大降低,使用的时长也会大大的缩短,为什么使用搜索引擎的频率在下降?时长在下降?原因是推荐引擎的诞生。就是说从人找信息到信息找人越来越成为了一个趋势,推荐引擎就是说它很懂我,知道我要知道,所以是最好的技术。乔布斯说,让人感受不到技术的技术是最好的技术。

大数据还改变了信息优势。按照循证医学,现在治病的第一件事情不是去研究病理学,而是拿过去的数据去研究,相同情况下是如何治疗的。这导致专家和普通人之间的信息优势没有了。原来我相信医生,因为医生知道的多,但现在我可以到谷歌上查一下,知道自己得了什么病。

谷歌有一个机器翻译的团队,最开始的时候翻译之后的文字根本看不懂,但是现在60%的内容都能读得懂。谷歌机器翻译团队里头有一个笑话,说从团队每离开一个语言学家,翻译质量就会提高。越是专家越搞不明白,但打破常规让数据说话,得到真理的速度反而更快。

说明:用信息找人的思维方式思考问题,解决问题。从人找信息到信息找人,是交互时代一个转变,也是智能时代的要求。智能机器已不是冷冰冰的机器,而是具有一定智能的机器。信息找人这四个字,预示着大数据时代可以让信息找人,原因是企业懂用户,机器懂用户,你需要什么信息,企业和机器提前知道,而且主动提供你需要的信息。

八、机器懂人原理

由人懂机器转变为机器更懂人

不是让人更懂机器,而是让机器更懂人,或者说是能够在使用者很笨的情况下,仍然可以使用机器。甚至不是让人懂环境,而是让我们的环境来懂我们,环境来适应人,某种程度上自然环境不能这样讲,但是在数字化环境中已经是这样的一个趋势,就是我们所在的生活世界,越来越趋向于它更适应于我们,更懂我们。哪个企业能够真正做到让机器更懂人,让环境更懂人,让我们随身携带的整个的生活世界更懂得我们的话,那他一定是具有竞争力的了,而“大数据”技术能够助我们一臂之力。

例如:亚马逊网站,只要买书,就会提供一个今天司空见惯的推荐,买了这本书的人还买了什么书,后来发现相关推荐的书比我想买的书还要好,时间久之后就会对它产生一种信任。这种信任就像在北京的那么多书店里面,以前买书的时候就在几家,原因在于我买书比较多,他都已经认识我了,都是我一去之后,我不说我要买什么书,他会推荐最近上来的几本书,可能是我感兴趣的。这样我就不会到别的很近的书店,因为这家书店更懂我。

例如,解题机器人挑战大型预科学校高考模拟试题的结果,解题机器人的学历水平应该比肩普通高三学生。计算机不擅长对语言和知识进行综合解析,但通过借助大规模数据库对普通文章做出判断的方法,在对话填空和语句重排等题型上成绩有所提高。

让机器懂人,是让机器具有学习的功能。人工智能已转变为研究机器学习。大数据分析要求机器更智能,具有分析能力,机器即时学习变得更重要。机器学习是指:计算机利用经验改善自身性能的行为。机器学习主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识(学习)过程、创新、重构已有的知识,从而提升自身处理问题的能力,机器学习的最终目的是从数据中获取知识。