大数据容易陷入怎样的误区？

Ulf-Dietrich Reips 和 Uwe Matzat 在 2014 年写道，大数据已成为科学研究的“时尚”。研究人员达纳赫博伊德（Danah Boyd）对科学中使用大数据感到担忧，他忽视了原则，比如选择一个有代表性的样本，因为他太担心处理大量的数据。这种方法可能会以某种方式导致结果偏差。跨越异构数据资源的整合 - 有些可能被认为是大数据，有些则不是 - 提出了巨大的后勤和分析挑战，但许多研究人员认为，这种整合很可能代表了科学领域最有前途的新领域。在一篇颇为犀利的的文章《关于大数据的关键问题》中，作者称大数据为神话的一部分：“大数据集提供更高形式的智能和知识，具有真实的光环，客观性和准确性“。大数据用户往往“迷失在庞大的数量中”，“处理大数据仍然是主观的，而且它量化的东西并不一定更接近客观事实。”商业智能领域的最新发展，例如主动报告，特别是通过对无用数据和相关性的自动过滤来改善大数据的可用性。

与分析较小的数据集相比，大数据分析通常较浅。在许多大数据项目中，没有发生大数据分析，但挑战在于提取，转换和加载部分数据预处理。

大数据是一个流行词和一个“模糊词”，但与企业家，顾问，科学家和媒体同时成为“痴迷”。 Google 流感趋势等大数据展示近年来未能提供良好的预测，夸大了流感爆发的两倍。同样，仅基于推特的奥斯卡奖和选举预测往往比预期的要少。大数据通常与小数据一样提出相同的挑战，增加更多数据并不能解决偏见问题，但可能会强调其他问题。特别是像 Twitter 这样的数据来源并不代表总体人口，从这些数据中得出的结果可能会导致错误的结论。

其实什么物质都具有两面性，所以大数据也不例外，在一个科技可以掌控大部分的时代，数据也是可以造假的，大数据的来临也会产生很多的虚假信息来充斥在真实的数据中，所以今后的大数据是很厉害，但是当我们的数据有大量的虚假信息的时候，我们还需要来处理这些虚假的信息，会越来越复杂，我们已经进入了一个自己的闭环，想出来是困难的，就像现在让我们回去种地，我估计已经有很多人不会了，没有机械式的耕种，我们已经完全忘记怎么种植，什么时候浇水，什么时候除草，什么时候收割等等一系列我们的必须，今后没有机器来辅助我们将不会干任何的事，这就是我们的闭环，看似繁荣富强，其实是很脆弱的，我们只有不断的提高，自由不断的前进，我们才可以有未来，因为我们没有了退路，想想我们是从采猎开始的， 我们还有多少的技能会采猎，我们还会叉个鱼吗，我们还会怕个树吗，我们还会圈养个牲口吗，我们不会了，今后会更加的不会，这就是大数据今后给我们的误区，我们还是要有工匠精神，我们还是要继承我们的传统，我们还是要我们饥饿的坚挺，我们还是要我们美丽的蓝天，我们今后经渴望我们曾经的慢节奏，将渴望我们之前的物质匮乏的时代的美好。这就是我们的大数据给我们一个欣欣向荣的未来，但也给了我们一个迷茫的提升和追求。

谢请!

大数据时代的来临，带给我们的是可视化，大数据的计算可以从产品的成产——检测——出厂——销售——物流——使用，进行全程追踪，对于产品的所有数据进行计算，可以为厂家改进，销售选择，使用，反馈做出指导。

但大数据产生的误区也在于“界定”，大数据产生于编程，虽然已经可以称之为“自动化跟踪”，但编程都是人操作的，对于任何事物的界定都无法做到完美!

误区一：大数据就是在窥探隐私

误区二：只要大就好 海量数据＝有用数据

误区三：大数据是万能的

大而笼统 概率统计

有一定的参考性

大数据是一种数字化人生的体现，是一把双刃剑。别的就不说了带后来人评判吧。

"大数据"已经在当今社会上的一个高频词，其应用已渗透到当今每个行业和业务职能领域，其意义是为人们认知，判断，决策提供的一个崭新工具。"大数据"变得无处不在，似乎每个人都想收集，分析大数据，并从中获利，同时也有人在夸耀或者害怕它的巨大影响。将现代计算技术和数字时代众多的数据结合起来，似乎可以解决任何问题:犯罪，公共卫生，用语的变化，约会的危险等等，只要我们把这些数据利用起来。但任何事物都有两面性，有利肯定有弊。大数据的弊端是隐私被泄露的危险，还有大数据只是一个辅助工具如果误用或滥用数据会造成很糟糕的后果，所以我们使用这个辅助工具的时候要清醒的认识到大数据只是一种每个人都可以分析的重要资源，并不是什么新技术。

大数据的收集可以促成云共享，没有大数据就不会有数据共享，没有数据共享就不能实现智慧城市，智慧医疗，智慧交通。数据资源共享其实就是未来发展的趋势，得数据者得天下

大数据的起点是人通过所谓理性函数设计起来的，落脚点是计算分析人的机械化机器化程度！

一种所谓的科学理性唯物信仰！它的信仰便是它的瓶颈！

问题是，如何保证轨迹的可预测，可预期？

贪痴嗔疑慢，是建立在文化，习气上的产物，用科学的硬性铁布衫金钟罩能罩住水流？

大数据是一种做事方式。我们最应该记住的是不要为了方式而忘记方向。做什么比怎么做更重要，目标比方法更重要。如果我们选错了目标，用再好的方法，实现了这个目标，可能也是得不偿失，甚至是追悔莫及。因为有一些目标了根本就是我们应该逃避的灾难，根本就不应该成为我们的梦想。大数据也好，人工智能也好，很有可能不是我们的梦想，而最终会成为我们的梦魇。我们避之唯恐不及，但是现在却是我们极力追求的。大数据会挑战我们很多道德的底线，传统习惯的底线。在法律上规定一个人只为自己已经犯过的错误负责，只为已经造成的损失负责。而大数据了就可以根据一些资料，根据一些数据来判断一个人，将来有犯罪的可能，这种可能性几乎达到百分之百。这个判定之下，就应该把这个人控制起来。但是这个人并没有犯罪，为什么要控制他？这就是执法犯法，但是却没有其他选择。这些始料未及的情况可能会频繁发生。