大資料」一詞早在20世紀40年代就出現了。全世界的公司都在竭盡全力地探索它的潛力。全球的科技巨頭們都在大幅增加大資料技術的支出。公司從大資料身上看到了一線生機，讓他們可以利用任何大小的資料。智慧型手機、gps、感測器等在收集資料方面都發揮著作用。每一位元的資料都被收集起來然後處理成對我們(客戶)有價值的資訊。這種趨勢在主要行業的競爭者間還在加劇。
在大資料不斷給人們帶來效益的時候，人們沒有看到它 「不能」 做的事情， 也讓我感到驚訝。但是我很快意識到，大資料不斷的補充我們的商業直覺卻絕不會成為替代品。
80:20法則
這個法則說的是：「花80%的時間從過去的資料建立故事，20%的時間花在用現在的商業把這些故事串聯起來」。
公司必須意識到，正確的將成功的商業分析與需要的商業視覺的比例是80:20。
如果我們建立乙個故事用80%的時間分析過去的資訊以求得對未來的預期，我們需要投入20%的時間思考這些資訊對我們的業務有沒有幫助。我們必須想到一些可以改變我們的將來和滿足更廣泛的業務目標的方法。這需要很強的商業理解力和良好的業務規則的知識。
這條法則中20%的成分是無可替代的。因此，人類的介入是為了解決這20%的問題，機器是不能滿足的。即使是人工智慧也不行。因為，人類的創造力是在無拘束的思考中誕生的。我相信創造力是機器無法帶給我們的。
大資料可以做到的事情
1.診斷分析:當乙個事件發生的時候，我們發現對尋找起因感興趣。比如，設想在沙漠a掛起了沙暴，我們有沙漠a地區的各種引數：溫度，氣壓，駱駝，道路，汽車等等。如果我們能將這些引數跟該地區的沙暴聯絡起來，如果我們知道一些因果關係，我們可能就會避免沙暴。想象下大資料的威力。
2.**分析:**分析是根植在我們的dna裡的。比如，我們在全球有乙個酒店連鎖。現在我們需要找出那些酒店是沒有達到銷售目標的。如果我們知道的話我們就可以將努力集中在他們身上。這成為了**分析的經典問題。
3.在未知元素間尋找關聯:比方說銷售雇員的數量跟銷售額真的沒有關係嗎。你可能會減少一些雇員來看看是否真的對銷售額沒有損失。
4.規範的分析:比如說我們嘗試著**乙個在大眾目標的恐怖襲擊然後安全的將人們轉移的策略。做出這個**，你需要做出在那個時候那個地點的遊客人數，可能會被**所影響到的地區等各種**。
5.監控發生的事件:行業中的大部分人都在做監控事件的工作。比如，你需要檢測乙個活動的反饋找到強烈和不強烈的部分。這些分析成為運營乙個企業的關鍵
大資料不可以做到的事情
1.**乙個確定的未來:使用機器學習的工具我們可以達到90%的精度。但是我們無法達到100%的準確。如果我們可以做到的話，我可以確切的告訴你誰才是目標以及每一次100%的響應率。但可惜的是這絕不會發生。
2.歸咎於新的資料來源:在任何分析上，歸責耗費了大部分時間。我相信這就是你的創造力和商業理解的**。可能的是，你無法擺脫在你的分析中最無聊的部分。
3.找到乙個商業問題的創新的解決方案:創造力是人類永遠的專利。沒有機器可以找到問題的創新的解決方法。這是因為即使是人工智慧也是由人們去編碼的產物，創造力是不會從演算法自己學習而來的。
4.找到定義不是很明確的問題的解決方法:分析學最大的挑戰就是從業務問題中形成乙個分析問題模型。如果你能做得很好，你正在成為乙個分析明星。這種角色是機器無法取代你的。比如，你的業務問題是管理損耗。除非你定義了響應者，時間視窗等，沒有**演算法可以幫你。
5.資料管理/簡化新資料來源的資料:隨著資料量的增長，資料的管理正在成為乙個難題。我們正在處理各種不同結構化的資料。比如，圖表資料可能更適合網路分析但是對活動資料是沒用的。這部分資訊也是機器無法分析的。
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