過去兩年，在 netflix 以行為分析為基礎打造的美劇 house of cards 《紙牌屋》爆紅的同時，大資料也成了現代企業經營的顯學。無論是消費、金融、電信、交通，甚至是政治、慈善，所有的研討會上，一定可以看到大資料的身影。 似乎人類組織有史以來的行銷、管理等問題，有了 data，全部都可以解決。
事情當然沒有那麼簡單。就像任何新科技一樣，大資料並不是萬靈丹。要善用它，必須要從對的觀念出發。今天就跟大家聊聊關於 big data，我最常聽到的 6 個迷思。
1. 大資料是新時代的新玩意
事 實上，資料分析一點也不新。早從數百年前的啟蒙時代，學者們便已開始遵循科學方法，一步步拆解事物形成背後的原因。科學家先觀察，取得並分析資料，歸納出 假說，然後再經過不斷實證，逐漸形成定律。因此我們說的大資料，充其量只是科學方法的應用。跟過去的科學家相比，現代大資料更多仰賴機器去做觀察與取得數 據的工作，以求更全面、更即時的資料收集。但後續的推論、歸納工作，還是需要人為的判斷。
2. 100tb 以上才叫大資料
數 據的大小，事實上沒有明確的界線。更重要的，資料的大小，不一定有意義。資料大，也不代表一定能做出準確的** ─ 假設你擁有地球 70 億人口的姓名、性別、生日、身高、體重、膚色、視力，以及他們的上網行為等種種資料，如果題目是要**他們明年的收入分布，這個龐大的資料庫，恐怕還是無 法幫上你什麼。所以資料在精不在多，重點是要達成的任務，不是儲存的數量。
3. 資料非常客觀
採 集資料的軟硬體，是人為設計的，因此不可能做到絕對的客觀。手機停留在某個畫面，就代表你在欣賞這個內容嗎?很難說，或許你只是在跟旁邊的朋友聊天。對某 個發文點讚，就代表你真心喜歡這則資訊嗎?也很難說，說不定只是喜歡發文的人，或是手滑不小心按到。真實世界，永遠有測不准的環節，因此設計資料採集軟體 的人，很難絕對客觀的去記錄使用者行為，所以產生出來的資料，也很難是完全客觀的。對於大資料，你該有的認知是它有相當、相對的客觀性，但不可能絕對準 確。
4. 資料可以告訴你不知道的內幕
5. 大資料是資訊部門的問題
大資料的收集與儲存，的確可以歸類為資訊部門的業務。但定義該收集什麼，如何收集，收集後該如何應用，絕對是業務主導部門該負責的。要求 it 部門把大資料做好，就好像要求財務部門提公升公司獲利一樣，是本末倒置的。
6. 大資料會改變一切，不懂資料的人將會被淘汰
數 據的重點不是資料，而是解讀與**，也就是用資料驗證人類的行為模式，用以提公升產品與服務的設計，與潛在、現有客戶溝通的方法與內容。因此，懂資料不是重 點，懂人才是。在全面連網的世界，資料將會越來越氾濫，懂資料收集管理的人也將會越來越普遍。但無論科技如何發展，懂人的人，恐怕永遠是少數。人感性、容 易受到環境影響，因此難以預期。
所以，大資料是社會科學重要的進展，但企業要精準抓住未來，經理人要擁有更好的決斷力，還是要基於對不同人、不同性的理解，而不僅是科技工具的使用而已。大資料不是萬靈丹，它只是渦輪加速器，至於方向盤，仍舊掌握在你的手上。
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