大数据背后不可忽视的人

2019-12-12 19:43:47 来源:曲靖物联网+平台 阅读量:0

大数据背后,不可忽视的“人”中国IDC圈6月6道,当下中国,大数据是个热词无人汽车、人工智能、生物医疗,各种新科技中,大数据的身影无

大数据背后,不可忽视的“人”

中国IDC圈6月6道,当下中国,大数据是个热词

无人汽车、人工智能、生物医疗,各种新科技中,大数据的身影无处不在,它像一把万能钥匙,开启了很多不为人知的空间

但在人们热捧大数据的同时,却常常就数据论数据,甚至堕入数据膜拜,而忽视了大数据背后的人的因素大数据是怎样发挥价值的那些不会说话的数据又是怎样讲述鲜活的故事的关注到腾讯近日发布的大数据报告《95后迷之隐私观大揭秘》,走进位于深圳的腾讯总部,走进那些让数据活起来的人

大数据给不出解释

弄大数据研发,不就是坐在实验室、电脑前,整天对着数字噼里啪啦地运算可腾讯公司用户与市场研究中心调研员韩娜,更多地是奔走在见调研对象的路上

韩娜讲了一个对于她来讲家常的故事

一年冬季,她从南方的深圳赶到北方的沈阳,约了一个孩子做用户调研本来知情的父母临时有事不在,孩子的姑姑不让韩娜进门韩娜拿出身份证、工作证、介绍信,反复解释,但所有证明一概无用,对方就是不肯相信

最终,韩娜被砰的1声拒之门外

类似的经历,韩娜所在的团队几近人人都遇到过

很多人不理解,一个互联公司怎么还用上门调研这种老土的方式

的确,具有7.62亿月活跃账户、8.77亿月活跃账户的腾讯,并不缺乏用户社交的大数据,但光有数字就行了吗

大数据给出了结论,但给不了解释用户与市场研究中心总监谭池举了一个他自己的亲身经历

多年前,他曾经参与过初期苹果一代的调研当时,老外们通过大数据惊讶地发现一个现象:苹果的几种输入法中,中国人特别偏爱某一种可是老外想不通,这是为何

谭池说,为何往往是大数据的盲点,而产品改进的关键,有时候恰恰就在于这个为何想要找到答案,目前,还只能依托传统的人对人询问

当时,经过传统调研,谭池找到了缘由:中国抽烟人口比西方国家多,许多公共场合更是想抽就能抽,人们一只手拿烟时,只好单手握着打字,因此中国的苹果一代用户,特别偏爱单手型、单指型的输入法知道这个为什么以后,相干产品的开发,开始更多斟酌单手模式了

数据会抛出许多令人惊讶的结果但结果意味着什么,人们依然一无所知可以说,人与人交换的传统模式,不仅没有被掩埋,反而在大数据时代,被一个个数据又激发出来

大数据读不出场景

滴滴访谈室里充满此起彼伏的电子音研究员们有些震惊

事情缘起于产品经理想做一个无障碍功能的设计研究员朱丹招募了6位盲人进行访谈起初,大家做好充分准备,以为盲人们可能不会使用智能,不会用APP,需要先教一下

但没想到,这群盲人使用互联产品相当熟练他们利用智能的读屏功能,并且每个人都把声音调到最快档,只听见发出滴滴这样短促的电子音,常人的耳朵根本听不懂是什么,但6位盲人却在怪诞的声音中,熟练地使用互联,让在场的小伙伴都惊呆了

原来络对他们的帮助比我想象中大很多朱丹感慨有位盲人告知她,比如移动支付,对正常人来讲只是多了一种支付手段,但对他们而言是一种颠覆式的设计,大大方便了盲人消费

大数据常常会这样,提供了一个结果,但它并不知道用户在使用产品时,身处什么样的场景,怀揣怎样的心情,有着怎样的需求这一切,惟有人与人面对面,才能知晓

还有一次,谭池找到了成都的1名用户,兴高采烈跑到对方家里目的是为了知道,用户使用产品时,真实的生活场景什么样一番交换和观察后,他忽然觉得不太对劲:这户人家冰箱里只有6罐可乐,没有过剩的食物,房间里也找不到水壶或饮水机谭池发短信给同行的同事:留意一下,这是否是他真的家

等到双方聊得很开心以后,对方果然露出了口风,原来他确切不住在这儿,这间屋子的主人是他父母,目前租给别人,这次为了接受调研,临时借用了一下

这样一来,我视察他的生活场景,有一半信息就没用了,比如小区、邻里关系等谭池遗憾地说

进一步说,比起直接的数据,如何解读数据背后的意义,才是把大数据用活的重头戏用户真正的使用情形,他们的耽忧、开心、困惑与不爽,目前的大数据读不出来数据再大也是死的,只有人能激活它

大数据不知道怎样做

多年前,有一位调研员曾接过一个项目,对方要求调研某产品在用户心中是多少分,如果得分在80分以下,全部相干团队就要被撤销其实,给79分还是80分,有很大区别吗谭池反问,不谈评分机制,就算根据数据得分,判了一个团队的生死又怎样问题还是在那儿,依然没有得到解决

大数据本身,并不能给出一个既定做法面对数据运算的结果,以后的步骤可能更加重要

调研员小迪同时负责个调研项目,一般9点半从公司出发,去深圳市里与用户一对一访谈中午回公司

,下午另外一个项目的招募和策划会议又开始了,当中偶有空隙,他就回到座位写一些访谈总结这就是1名调研员每天的工作日常

每一年,研究中心负责调研的项目数以百计,这些课题并不是调研员自己拍脑袋想的,大部分来自产品策划的需求方,比如产品经理,改进一个产品功能时可能会冒出一个问题,希望通过调研来解答

韩娜说,刚入这一行,自己与产品经理交换时,常常需要磨合比如一名产品经理很纠结,关于签到有两种改进方案,究竟95后用户更喜欢哪一种呢他不知道他可能先去找数据师,去调相关的大数据大数据显示,95后更热衷于每天上签到但是他们签到究竟是出于什么心理,获得了甚么满足,数据并不懂

因而,产品经理接着找韩娜,请她进行用户研究结果显示,95后乐意签到,更多是为了满足自己的情感需求,尤其是刷存在感可是知道了这一点后,产品经理仍然没法决定,究竟哪一个方案更好

时间久了,韩娜渐渐明白,自己做完调研,不能仅仅解答为何,用户怎么想,还要给出怎样做的建议

固然,再细致的调研,最终也不一定能找到产品经理想要的答案有时候,答案是有了,但考虑到成本营收、缺少供应商、缺乏可操作性等因素,改进方案依然不了了之大数据和访谈就都白做了

另一位调研员马建说,自己工作最开心的那刻,就是调研的建议被采用,最终体现到产品中

今天的企业、政府,乃至整个社会,很容易通过大数据对市场一目了然,但一目了然之后怎么做漠视它、改正它、还是适应它

大数据未必懂得价值

罗英、何文是数据挖掘师但这份工作想做得好,单纯依托算数据并不够,其实还要动用情商

比如,音乐有一个功能叫猜你喜欢根据用户的数据,软件会自动推荐一些陌生歌曲,它们常常符合你的音乐品位这类推荐,显然是基于大数据平台一般我们以为,只要提供一些算法,大数据平台照此运算就成,但事实没那么简单

首当其冲的是准确率猜你喜欢究竟能猜对多少首歌不同的数据师,可能会设计不同的算法,有的人效果明显比较好,他把年龄的数据用起来,而另外一个人没用,就会致使二者准确率差很大

究竟需要斟酌哪些数据维度,荐歌才会最符合心意呢没有标准答案,不同数据师有自己的判断一样的大数据库,一个运算下来比较准确,一个不准,其中唯一的变化就是人

第二个问题是,为何有人能想到年龄,而有人却想不到凭仗的也是个人经验或说,凭仗的是人对事物的理解,考验的正是数据师的情商

在我们行内有一个不等式:业务知识数据算法罗英解释,而业务知识就是你的理解能力用同行的话来说,就是你的架构是否合理

没什么课题的时候,数据师的常规工作十分枯燥

每天上班第一件事,就是低头看上,已装有数据展示的平台,到点就会自动发布一些基本情况,比如当天登录用户数多少,这些已无需太多人工干预

但是一旦看出今天的数据有异常波动,数据师就要马上查找原因,比如去各个相关部门询问,是不是因为今天有大型活动如果有,那算是荣幸的比较辣手的情况是,今天更新了一个新版本,而用户在新版本上,上传照片的完成率很低,那也是一种异常,需要赶忙找原因

如果产品经理提出一个课题,需要与小火伴们凑在一起开会讨论,那数据师的工作会略微有趣些

比如最近,产品经理提出:能不能根据大数据,视察每座城市的人口迁移,随后做一份《城市年轻指数》报告

策划会上,数据师们给出了这样一些数据:用户的登录地,再比对他们的年龄信息等最后给出来的数据,大家一看都觉得有价值,《城市年轻指数》报告就这样出炉了

当然,更多时候,理想很完善,但运算出来的数据却没什么变化,被判定数据价值不大,议题便会不了了之

大数据就好像是一杯水,我们需要去厨房煮菜,水只是材料之一我们不能直接把水卖给客户,我们需要煮好一碗菜,才能端给客户罗英形容

何文则说,他工作的成就感,不在于运算大数据,而在于最终能给出有价值的数据

大数据还能做什么

第一张与家人的合影、第一张旅行的照片、第一张宝宝的笑容

已活跃了11年的社交平台空间有着丰富的用户数据,最近,腾讯运用这些数据,为个人生成一份社交回顾互动H5,比如显现出你第一次注册空间的时间,跳出第一张上传的家人合照

其实也捏了一把汗,这对图片的数据解读要求非常高从事空间运营的琪琪说,试想,第一张与家人的合影,万一大数据判断毛病,跳出来的照片是与男同事的合影,岂不是很为难怎样抽取数据,让数据判断准确很重要

小迪做调研时遇到一名初中男孩,对方很有倾诉欲男孩告诉他,自己有5个号,4个已经被妈妈破解了,可能是因为密码太简单,都是生日之类,妈妈太容易猜到于是他想出了第5个密码,复杂到连自己也记不住他把密码放在带锁的储钱罐里,再把储钱罐藏在床底下,每次用这个账号登录时,他都要先从床底下把密码翻出来才行即便如此,为了屏蔽父母,他还准备再注册一个账号

这个故事,后来被小迪写进了《95后迷之隐私观大揭秘》报告中该报告揭示,95后是一群非常重视隐私的群体,近4成95后认为,自己的隐私遭到过侵犯,他们为了保护隐私采取过各种小手段

然而隐私报告诞生后,也让一些媒体和学者产生了危机感报告既有大数据的样本分析,这点比高校科研的取样还大;又有案例故事,这点又与媒体的角度重合长此以往,是否是一家互联公司就能自己完成科研报告了大数据会不会让一些科研机构被取代呢

除了活动、推荐、科研,大数据目前已用来进行精准的广告投放比如一个平台,经大数据分析,把1000万流量分成两半,一半是对汽车感兴趣的人,一半是对奶粉感兴趣的人只需要把500万流量给车商打广告,它的转化率就非常高

而最让人期待的是,大数据在某个领域正发挥着超乎想象的作用城市公共空间的实时数据检测

类似功能,其实上已有了打开个人钱包,选择城市服务,右下方有一条城市热力图点击进入,热力图能实时显现你所在的位置附近,有多少人流,它意味着交通是否拥挤固然,扩大使用的话,它还能实时监测某块区域,是不是短时间内人流密度过高,及时提出预警

也是基于相同的原理,近几年腾讯发布了春运迁徙报告,实时监测每年春运的迁徙情况

以上这些,都是已使用大数据的方面,而未来,很多人都对大数据赋予了想象空间

当每个人的身体信息都能被实时收集,构成个人的大数据时,人会怎样当整个社会被大数据连接起来,形成一个庞大的系统,不但交通、运输,整座城市管理,都可以用大数据运算出一个最佳方案时,城市又会怎样

我们已迈入一个大数据的时代有人说,终究有一天,数据的价值将超过土地的价值但是也有人说,世界就是一个黑盒子,永远没法窥测内部的秘密

远古时期,宇宙对人类就是一个巨大的黑盒子如今,科学技术正在解开一个又一个黑盒子,可是大数据的终解会通往哪里目前依然没人说得清楚

技术是有局限性的当我们一直在展望科技的无限可能时,反倒是这些一直与大数据打交道的人,不断强调着这一点

(文中的人名均为化名)

对话

人始终无法被替代

解放周一:企业对大数据的估值一直都很高,不会轻易公开你们怎么会想到免费对公众发布一些大数据的社会报告这本身就是一种试验吗

李航(腾讯集团市场与公关部总经理):这几年,社会上的大数据报告很多,每家互联公司各有偏重

社交平台本身就是一个浓缩的小社会,社会的新变化、新趋势,都会在这个平台有所反应比如,大家越来越觉得,当代年轻人变得无法定义了,他们仿佛喜欢追星、喜欢消费,他们究竟是怎样一群人呢能否做出一些描述那末,在我们的社交数据平台上,是不是可以观察到年轻人的一些变化意想到这是一个社会共同关注的话题,我们就基于大数据发布了相干的报告

另一方面,大数据是个很大的盘但是这个大盘上也可以有许多小的切面和故事大数据未必一定要生成一个宏观的大报告,从特别的角度切入,以小见大,也是一种尝试这次我们推出95后的隐私观,那么下次可以继续推出当代年轻人的审美观、择业观等,延续聚焦一些可长期跟踪的社会话题

解放周一:这份报告既有宏观数据,又有微观故事,看起来似乎抢了高校和媒体的活,您觉得,你们做的调研,与高校和媒体的调研本质区别在哪里

李航:我们是一个平台,或许从能力上,我们可以做到像高校那样,或像媒体那样,但从本身的定位来说,我们尽可能只做平台该做的,那就是客观陈述有些洞见,不轻易进行价值判断社会现象一击即中讲清楚便可这些大数据发布出去以后,如果高校、媒体引用,进一步就这个社会现象深入分析下去,我们也很高兴

大家知道,腾讯一直在做平台服务,提倡开放,这个思路也适用于传播我们现在的社会类报告,大数据依然是开放状态,未来外部机构可以一起策划做下去,共同搭建一个发掘数据价值的生态圈

解放周一:是否是由于互联行业变化太快,所以你们对社会的细微变化很敏感,也因此对调研投入了很大精力

李航:Pony(指马化腾)曾说:巨人倒下的时候,身体还是温的互联这个行业,分分秒秒都在变化,特别让人畏敬,所以我们始终有一种危机意识基于此,我们专门有课题研究社交如何改变人今天,我们愿意开放一部分资源和数据,也是希望能与全社会一起去解读互联的动向,可以说是为了社会,同时也是为了我们自己的生存前景

解放周一:那么您对大数据的未来怎么看有了人工智能、深度学习,未来人还有用武之地吗

李航:目前看待和处理大数据有几种方式一类是对年龄、性别、星座等基础结构型数据进行出现和总结第二类是视频数据、语音数据、图象数据我们有像优图这样世界领先的技术团队,他们在音频、人脸、图片识别等领域都有深入研究现在我们正在研究,如何让语音数据与图像数据结合进行分析第三类就是人工智能,它的想象空间非常大,或许通过深度学习,未来人工智能自己会对数据产生洞察力,理解数据背后的意义、原因、提供建议,一切皆有可能

未来或许人机之间有新的协作模式,但我相信人没法被替换人性很复杂,即便人与人的当面交流,所知也是有限的人的情感、动机、心理,这些都是目前机器解读不了的

越是与大数据打交道,我越是对人性保有畏敬之心

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