數據監控的時代,跟上趨勢前還需要先評量「我的世界觀」是否還合用–重新丈量世界

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為什麼越精密地測量,得到的數據卻偏差越大?

我們追究得越深入,越發現科學並非精準無誤。

事實上,科學操作的模糊曖昧充滿了不確定,即使是像度量衡這麼基礎的東西,也充滿著特異性與不規則。

度量衡有多不可靠?

 

  • 海岸線悖論

研究國界邊境線長度就遭遇到這種令人困擾的不可靠:各國對於共有邊境線所採用的測量方式不同是很常見的現象,結果產生了著名的「海岸線悖論」:

也就是說,我們所使用的測量單位越長,測出來的距離反而越短。

想像一下,有人想測量緬因州崎嶇多折的海岸線。他對照地圖,以一英哩為單位,測量出來的海岸線長度是3478哩。

但如果他採用一英呎長的尺規,而且能精細地循著每一道崎嶇轉折、甚至每塊岩石測量下去,那麼海岸線便會增長許多。

結果,測量單位的長度相對於海岸線的總長度,就會呈現反比例。

就哲學意涵來看,這意味著海岸線長度在某種意義下是不可知的。

這並非指涉我們無法測量實際長度,但確實意謂著我們所使用的測量方式,跟測量出來的結果,有著千絲萬縷的關係。

所以,我們出於經驗而視為理所當然的許多事情,大部分都是錯誤的,或者存在著誤差。


為什麼巨人們都搶著監控大數據

數據的規模改變,可以創造出難以預料的新形態知識、訊息洞察與控管,

在觀察者心中,大數據不只是更多數據而已。

  • 亞馬遜的成功學

多數人都把亞馬遜公司視為零售商,商品從盥洗用品、玩具到葡萄柚,無所不包。

在過去很長一段時間,亞馬遜的獲利並不高,因此他們體認到即使可能脫離他們擅長經營的零售業,但就賺錢這個目標來說,還有更重要的事。

二○一五年十月,亞馬遜網路服務公司賺到了亞馬遜公司總收入的百分之八,令人跌破眼鏡的是,

那是亞馬遜營業利潤的百分之五十二,而它雲端事業的利潤超越了該公司其他部門加起來的總收益。

換言之,亞馬遜旗下最快速成長且獲利最高的部門,是供應網路伺服器的容量,以及企業的基礎設施,而非用無人機來配送尿布。

說到底,新形態的價值就是讓大數據有別於一般的數據,它可以是經濟回饋、數據洞察、更優質的服務、高度的客製化,或者更密切的控管。

  • Netflix 依照觀眾行為編排劇本-「紙牌屋」是由你我共同策畫的

以Netflix為例,這家公司過去的核心業務是郵寄DVD到訂閱者家裡。

後來他們發現擁有一個大寶藏,就是關於用戶對內容喜好度的相關資訊,這些資訊可以深入到觀看者在哪一處按下了暫停鍵、倒轉、快轉,或者放棄不看。

Netflix藉由每天三千萬次播放而掇拾的訊息,策畫了「紙牌屋」這部影集,並在某種程度上預測了這齣戲未來的成功,至少縮限了風險。

因為Netflix的數據分析師深知訂閱者喜歡及不喜歡什麼,雖然這齣戲的基礎並不在於訂閱者所表明的偏好,而是大量累積了訂閱者不知不覺中表現出來的真實行為。

可見,由數據所牽動的經濟格局中,儲存和數據管理正是一項關鍵性服務。


 

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2021-01-13

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