面對大數(shù)據(jù)，你準(zhǔn)備好了嗎

大數(shù)據(jù)時代的洪流滾滾而來，人人都是參與者。對于我們每一個人來說，既是大數(shù)據(jù)的締造者，因為我們的認知和行為方式都在源源不斷地產(chǎn)生各種各樣的數(shù)據(jù)；我們又是大數(shù)據(jù)的使用者，因為人的大腦幾乎每時每刻都在對所觀察到和所搜集到的各種數(shù)據(jù)進行分析，以期得出結(jié)論；我們更是大數(shù)據(jù)的直接受益者，因為通過對數(shù)據(jù)的分析和挖掘，大數(shù)據(jù)的大價值最終體現(xiàn)在指導(dǎo)人的行動并由此推動社會的不斷進步。

“趨勢所在，數(shù)據(jù)乃大?！睕坝慷鴣淼臄?shù)據(jù)對改善我們的生活方式、行為方式、消費方式、價值判斷方式甚至是人與人之間的相處方式都將構(gòu)成巨大的挑戰(zhàn)，同時這也是個人獲取和儲備更多有價值的知識從而提升自我的絕佳機會。那么，你能成為時代的弄潮兒嗎？在筆者看來，作為普羅大眾的我們不妨從培養(yǎng)自身的數(shù)據(jù)意識開始。

合理利用渠道獲取數(shù)據(jù)

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生速度飛快而且體量龐大，往往以TB或YB甚至是ZB來衡量。各種機構(gòu)、個人都在不斷地向外產(chǎn)生和發(fā)布結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜數(shù)據(jù)，并進行數(shù)據(jù)交換，如人們當(dāng)前最常用的數(shù)據(jù)來源渠道——互聯(lián)網(wǎng)，每天的數(shù)據(jù)交換量已極為驚人。

在這種情況下，由于數(shù)據(jù)傳播的速度極快，且在傳播過程中本身已有可能通過交換發(fā)生多次變換而生成了更多的復(fù)雜數(shù)據(jù)，那么，對我們普通人來說，當(dāng)數(shù)據(jù)充分融合在一起的時候就很難分辨其真正的來源。即使能夠弄清楚數(shù)據(jù)的真正來源，你又將面臨那些復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的考驗。所謂非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指“無法用數(shù)字或統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)來表示的信息，包括各種文檔、圖像、音頻和視頻等”。這些數(shù)據(jù)由于沒有統(tǒng)一的大小和格式，對其分析和挖掘的難度更大。而一些數(shù)據(jù)發(fā)布或查詢機構(gòu)能夠利用其強大的數(shù)據(jù)存儲能力和分析工具，對這些數(shù)據(jù)進行深度挖掘，把海量數(shù)據(jù)中最有價值的東西呈現(xiàn)出來。比如目前一些在線購物網(wǎng)站提供的應(yīng)用服務(wù)能夠為消費者定期反饋其消費記錄，借助這些可視化的數(shù)據(jù)，消費者能夠更清晰地認識自身的購買行為，從而指導(dǎo)自己理性消費。而作為消費者，我們應(yīng)該積極爭取獲得更多數(shù)據(jù)的權(quán)利，并善于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)發(fā)布或查詢的渠道。

培養(yǎng)數(shù)據(jù)篩選和識別能力

2011年5月，麥肯錫全球研究所發(fā)表的《大數(shù)據(jù)：下一個創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)率的前沿》報告指出，數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素?？梢姶髷?shù)據(jù)之所以大，不僅在于數(shù)據(jù)量的龐大，更在于其發(fā)揮的價值大。在以“創(chuàng)新”和“精確”為核心的大數(shù)據(jù)時代，企業(yè)如何從大數(shù)據(jù)中挖據(jù)出不同類型客戶甚至是每個客戶的異質(zhì)性，從而進行精準(zhǔn)營銷，將是其提升競爭力、獲得最大利潤的關(guān)鍵。

而對于我們個人而言，充分利用數(shù)據(jù)“洞察”自己身邊的人或物，在諸多供給方當(dāng)中精準(zhǔn)地匹配自身需求，從而最大限度地滿足自身吁求也是大數(shù)據(jù)價值的應(yīng)有之義。為此，即使是普通人也應(yīng)具備一定的數(shù)據(jù)篩選和識別能力。尤應(yīng)注意的是：由于個人很難掌握大數(shù)據(jù)的全貌，其獲取數(shù)據(jù)的途徑一般來自于各種數(shù)據(jù)傳播渠道。這些數(shù)據(jù)傳播渠道所發(fā)布的數(shù)據(jù)往往有其針對性和傾向性，甚至帶有誤導(dǎo)性，這時就需要數(shù)據(jù)使用者具備一定的甄別能力，才能真正充分利用大數(shù)據(jù)實現(xiàn)自身價值的最大化。

掌握基本的數(shù)據(jù)分析技能

大數(shù)據(jù)能夠為我所用而產(chǎn)生價值，離不開使用者具備一定的數(shù)據(jù)分析技能。當(dāng)然，普通人未必要掌握數(shù)理分析、數(shù)據(jù)挖掘等專業(yè)統(tǒng)計技能，但有必要學(xué)會對一些常用的指標(biāo)數(shù)據(jù)結(jié)合其應(yīng)用背景進行簡單分析。比如，大家熟悉的CPI、天氣指數(shù)、幸福指數(shù)等統(tǒng)計指標(biāo)，信用卡消費賬單等個人信息等，其實這些都是大數(shù)據(jù)價值的體現(xiàn)形式，要想讀懂這些數(shù)據(jù)信息并了解數(shù)字背后所反映的經(jīng)濟運行機理或個人消費行為模式，就需要對其進行一定的分析。

據(jù)悉，美國民間自2005年前后興起了名為“自我量化”的運動。為了提高對自我的認知，越來越多的美國人開始用數(shù)據(jù)記錄、研究和分析自己的行為。其實，在移動互聯(lián)發(fā)達的今天，想要做到自我量化并不難。借助各種應(yīng)用軟件、便攜記錄設(shè)備，你可以隨時隨地記錄自己的飲食、運動、消費、工作、學(xué)習(xí)等等個體行為情況。而當(dāng)你掌握了一定的數(shù)據(jù)分析方法，如分組、對比、求均數(shù)、制表等，就會發(fā)現(xiàn)自己所產(chǎn)生的看似雜亂無章的數(shù)據(jù)其實蘊含了大量有價值的信息。這些信息將有助于你重新認識自我、理性地規(guī)劃未來生活。

理性面對大數(shù)據(jù)的價值誘惑

毫無疑問，大數(shù)據(jù)時代將是商業(yè)智能“大顯身手”的時代。企業(yè)利用發(fā)達的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)正日益精準(zhǔn)地揣摩著消費者心態(tài)，并運用各種手段對其“循循善誘”。如今，當(dāng)人們上網(wǎng)購物時，只要輸入想要購買的物品，大部分商家都會依據(jù)所輸入的信息彈出相關(guān)的推薦產(chǎn)品，更有甚者還能夠利用人們的搜索記錄和地理位置信息在其瀏覽網(wǎng)頁的過程中植入符合人們需求的精準(zhǔn)廣告。

面對誘惑，你將何去何從？在這種數(shù)據(jù)價值的驅(qū)動模式下，消費者其實很容易受到那些反復(fù)出現(xiàn)的與自身消費選擇相關(guān)的信息的影響。殊不知，這些信息在提供便利的同時，也設(shè)下了“陷阱”，當(dāng)你總是不假思索地加以利用，久而久之便會產(chǎn)生惰性，那么你的行為模式就可能被商業(yè)智能慢慢控制住。因此，保持清醒的頭腦將有助于你“降服”商業(yè)智能，而不是被其臣服。你更需要做的是，善于利用大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的新知識、新價值并作為一種參考，不斷地“校正”自己的行為模式，從而完善自我、增進智慧。

隱私保護和安全防范不可少

你是否注意到：我們在參與大數(shù)據(jù)時代創(chuàng)造數(shù)據(jù)的同時，也有無數(shù)的工具和機構(gòu)在搜集我們的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)很可能就包括一些隱私信息，如搜索查詢記錄、購買商品記錄、信用卡消費記錄、網(wǎng)站登錄用戶名和密碼、個人聯(lián)系方式和地址等，在一些社交網(wǎng)站上甚至還留下了使用者精確的地理位置信息、文件分享記錄等。在大數(shù)據(jù)時代，分析者利用這些信息就能精準(zhǔn)地描繪出一個人的具體生活狀態(tài)甚至意識觀念，如果不妥善保護這些個體數(shù)據(jù)信息，就會令人們的生活無處遁形。在互聯(lián)網(wǎng)上“裸奔”一定會給我們自身及家庭帶來潛在的風(fēng)險。

保護數(shù)據(jù)的隱私信息是數(shù)據(jù)搜集者和分析者應(yīng)當(dāng)具備的基本道德和責(zé)任。但在對大數(shù)據(jù)進行價值發(fā)掘的過程中，有時候不可避免地會利用到這些隱私數(shù)據(jù)，才能實現(xiàn)價值的精準(zhǔn)匹配。在這種情況下，通過立法保護個人隱私數(shù)據(jù)信息應(yīng)是必由之路。對于公民個人而言，在享受大數(shù)據(jù)時代所帶來個性化服務(wù)的同時，應(yīng)當(dāng)加強風(fēng)險防范意識，在有可能留下隱私數(shù)據(jù)的情形下要充分考慮隱私暴露而可能帶來的不良后果，并采取相應(yīng)的防范措施。

（作者為首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院副教授）