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这是一个数据大爆炸的时代,但“数据污染”随处可见,仅仅有行动主义还不够.
宋辰
岁末年初,总有一些关键词会引起广大社会阶层的共鸣,毕竟,这是一面镜子.
2016 年,“后真相时代”成为牛津年度词汇.“后真相时代”,它的含义是——事实发生什么不再重要,人们对事件所产生的情绪超过了事实本身.标志性事件是让人大惊失色的“意外”——英国居然脱欧,特朗普居然当选.
这些“意外”的背后,居然是数据在“作祟”.
问题的症结在于分析的过程.网络和用户行为会产生大量数据,但是应该从哪里开始分析？如果企业正在收集这些数据,那他们需要数据驱动的力量,这样才能将数据转化为洞见——这意味着,需要寻找一种数据分析和呈现的方法,尽可能让更多的人能够使用,无论是在业务环境中还是别的环境中,而且非常形象、易于理解.
充分发掘数据背后隐藏的整个故事,更关键的是以开放的思想去理解,而不是搜寻具体的答案.通过研究和互动真正理理这些数据,并获得意料之外的洞见.这就需要更多的投入和技巧的掌握.
在数据爆炸的时代,数据是杂芜的.社交网络时代也带来数据污染,真伪信息都可以被轻松分享到社交媒体平台.“英国不脱欧”、“美国总统选举希拉里获胜”都是通过数据分析得出的,但实际结果恰恰截然相反.“Facebook和微信只有点赞,没有unlike,根据你以往的浏览记录,你越来越会收到自己喜好的数据,而并不是全面、清晰的事实.这就是数据偏见.”可视化分析厂商Qlik 公司大中华区董事董经理潘应麟表示,“数据偏见有可能带来你对某一方面远远不懂,因为你并没有看到反对的声音.”所以,仅仅有“行动主义”还不够.
那么, 在实践中, 如何甄别数据的真伪和管理数据？潘应麟表示,首先应该扫除“数据文盲”：“驾驭数据的能力,在个人与个人、企业与企业间的差距很大.仅靠数据科学家、数据工程师、物联网专家来推动是不足够的,数据素养应该是广泛的.”
落到企业层面,如何提高数据素养？据了解,目前Qlik 正在思考如何与提供数据服务平台的合作伙伴合作,建立机会去给企业提供教育过程,比如,将成功案例中的某些场景给企业分享,这会专注在行业和场景方面的经验分享,此外,也会考虑与合作伙伴运营中文社区,通过线下和线上分享.
潘应麟表示,2017 年将会有10 个趋势引领我们养成“数据化”意识.根据麻省理工学院和爱默生大学的定义,“数据化”包括阅读、操作、分析和讨论数据的能力.具体来看,这10 个趋势分别是：
1、可视化概念将从“仅限于分析”向整个信息供应链转变.从数据语义学和目录,到数据准备、可视化分析、叙事和写作四个环节形成更易于可视化和信任的整个信息供应链,而不是现在单一的或者是某一些的动作的数据可视分析.
2、语义学进步将把大数据焦点从规模转向组合,从而实现“大数据”到”大洞察”.大数据分析变得更加以解决方案为导向,提升了”可能的艺术“,并提供更佳数据质量.
3、从本地到云端.2017年,云端部署将达到50% 的引爆点,但其分布仍不均衡.接受云端部署将消除启动成本,并带来规模化
4、BI 商业智能到AI 人工智能：2017 年,智能增强将把“先进分析”转向“超前分析”.通过引入预测模型以及围绕数据准备、发现模式和分享发现的智慧加快获得洞察的时间.
5、数字和实体世界将开始交汇于分析.地理空间、增强现实和物联网将为实体世界中的分析提供情境,捕获空间和时间中的“位点”.
6、自服务可视化变为提供给所有人的商品.以个人的要求、以个人对于数据分析的个性化发展的必要趋势就是成本会降低,基本上每个人都非常容易拿到他们需要的工具、平台,而且是免费的,在网上可以免费用.我们在网上登记来做可视化探索的工作.这些方面是我们觉得未来很重要的一个趋势.
7、现代BI 取代传统BI成为新的参考架构,规模化平台将被弹性开放平台代替.
8、焦点将从转向分析应用和应用中的分析.分析能力会嵌入到一些业务部的流程或内网的应用.
9、2017 年, 混合云和多环境将变为主导模式.就企业IT 来看,数据扩展到内部和外部；计算扩展到内部、公共、私有和边远计算；用户扩展到集中发布的的嵌入式和个人创造的；业务从堆栈供应商、专家工具扩展到开发平台和生态系统.
10、2017 年, 生态系统将证明其实力.数据、人、计算、生态系统连接成网络.
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