“从事后到事前”的转变——谈粒数据的概念的影响力

2024-01-01 16:32

本文主要是介绍“从事后到事前”的转变——谈粒数据的概念的影响力,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

最近在写关于数据质量的文档,一直在脑中有个问题,数据到底怎么给评价质量乃至数据价值?如果从数据完整度或数据一致性的角度来说,很多垃圾数据的表现并不差,就算是考虑到数据与业务的相关性,那也是需要建模进行描述性统计分析,这其中的时间成本和人员素质要求可不低。

之前参加过几次信标委的数据标准研讨会,出席的专家大部分时间所讨论的,于我上面所讲的数据质量分析方法并无本质的区分。更有位中科院专门研究数据质量的专家称,数据质量不可严密考证,因为数据价值不可估量。

是的,我非常同意数据价值要通过数据质量来体现这个观点,激进一点说,考虑到数据复制成本几乎为零,对照商品质量与商品价格的关系,可以认为数据质量等同于数据价值。但我们已经知道,数据价值并不是依靠数据本身来实现的,数据与其他的数据进行关联,做成产品,能够应用开来,解决业务痛点,数据的价值必须要升华为一种服务的能力。质量再高的数据如果没找到合适的应用途径,也是无用;我们可以给服务定价,但数据本身,是很难定价的。

考虑到一种情况,如果数据在被生产的同时,已经带有了场景属性呢?比如说,一次购物行为,涉及到的对象:顾客、商家、银行,关键点:商品、网页点击、物流、顾客满意度等。暂且不问这些数据是怎么汇集起来的,光看结果,这个完整的数据集质量,其实是很高的。它几乎可以拿来就用,还可以相互比对,交叉验证等。可以说,这个数据集在质量上是接近完美的(考虑到数据采集的误差和人类参与整理的不可预知风险)。

这就是中国大数据技术与应用联盟副理事长赵平生先生提出的粒数据概念,我把它做了下延伸。粒数据最大的革新在于,它让数据质量管理从事后转向了“事前”,严格地说应该是事中,事情发生过程中。再也不要面对数据的质量管理,而是数据产生参与各方的同心协力,“以合法、合规的方式产生一条真实的电子数据...一旦产生即不可被修改”。听听,是不是觉得有点像区块链技术?去中心化的记录,可扩展、安全可靠等,与其靠一个人来搜集维护,不如大家一起,形成一个联合共享式的数据仓库。
粒数据一旦产生,将产生连锁效应,其联结的范围可以扩充至全世界、联结的深度可以贯穿全行业。它的魅力如此之大,以至于每家企业共享出来的数据可以得到潜在的几倍乃至几百倍的业务收益回赠。粒数据一出现,天然就带有革*min的诉求,它甚至带有某种共产主义的特质,一起劳动、一起收获,没有垄断和私自占有,全社会合作化大生产,听起来,很美好不是吗?

这也是粒数据或者说是区块链的局限之处,为什么?有利益的地方就有人的“贪心”在作怪。参照比特币的安全性,区块链从技术上来说是接近完美的,然而,对于面向应用的区块链,一旦其赖以生存的加密机制被暴力破解或者某些参与者人为恶意制造假数据,致使整个区块链的参与者都要承担巨大的风险。看看各大金融机构对区块链的态度,基本都是在做前沿调研,谁也不敢真放开了做落地。没有绝对的安全,只有绝对的利益,从数据共享开放回滚到封闭自足,技术恐怕从来都不是决定因素。

粒数据的概念,应该说是很超前的。就算在当下,市场监管和经济环境支撑不起粒数据的全面应用,在某些特定的领域,粒数据还是具有相当大的启发性的:比如说政府部门和企业内部,以产生数据的事件为一个集合,形成大数据应用的基本数据单位,而不是之前,把数据采集完了之后再去做关联。同时,这也有助于引导我们养成数据思维的好习惯。


参考资料:
区块链将彻底改变人工智能 | 熵、区块链和人工智能
http://mp.weixin.qq.com/s?src=3&timestamp=1487570404&ver=1&signature=SUYadu4nEUpBWl2JafkdEZFJwx7q8Ze1ZuhTNVgM0s2JlTDHdJKzznCHgGjuyLY0SybgwimguvhLLKO50fO61r*vOU-1GAId0Rh2Urw0XSPcGYTGhxUB6e2e*yx3OPrGNtmohuJsGMxH0FIbGcQzZ-gfiOr5O8KeETFSM8TK*vo=
一文详解“粒数据”-大数据领域最新研究成果
http://www.cbdio.com/BigData/2017-01/09/content_5426759.htm
《DAMA数据管理知识体系指南》,p214-p230

这篇关于“从事后到事前”的转变——谈粒数据的概念的影响力的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/559847

相关文章

解决pandas无法读取csv文件数据的问题

《解决pandas无法读取csv文件数据的问题》本文讲述作者用Pandas读取CSV文件时因参数设置不当导致数据错位,通过调整delimiter和on_bad_lines参数最终解决问题,并强调正确参... 目录一、前言二、问题复现1. 问题2. 通过 on_bad_lines=‘warn’ 跳过异常数据3

C#监听txt文档获取新数据方式

《C#监听txt文档获取新数据方式》文章介绍通过监听txt文件获取最新数据,并实现开机自启动、禁用窗口关闭按钮、阻止Ctrl+C中断及防止程序退出等功能,代码整合于主函数中,供参考学习... 目录前言一、监听txt文档增加数据二、其他功能1. 设置开机自启动2. 禁止控制台窗口关闭按钮3. 阻止Ctrl +

java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性

《java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性》这篇文章主要为大家详细介绍了java如何实现高并发场景下三级缓存的数据一致性,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 下面代码是一个使用Java和Redisson实现的三级缓存服务,主要功能包括:1.缓存结构:本地缓存:使

在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析

《在MySQL中实现冷热数据分离的方法及使用场景底层原理解析》MySQL冷热数据分离通过分表/分区策略、数据归档和索引优化,将频繁访问的热数据与冷数据分开存储,提升查询效率并降低存储成本,适用于高并发... 目录实现冷热数据分离1. 分表策略2. 使用分区表3. 数据归档与迁移在mysql中实现冷热数据分

C#解析JSON数据全攻略指南

《C#解析JSON数据全攻略指南》这篇文章主要为大家详细介绍了使用C#解析JSON数据全攻略指南,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、为什么jsON是C#开发必修课?二、四步搞定网络JSON数据1. 获取数据 - HttpClient最佳实践2. 动态解析 - 快速

MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法

《MyBatis-Plus通用中等、大量数据分批查询和处理方法》文章介绍MyBatis-Plus分页查询处理,通过函数式接口与Lambda表达式实现通用逻辑,方法抽象但功能强大,建议扩展分批处理及流式... 目录函数式接口获取分页数据接口数据处理接口通用逻辑工具类使用方法简单查询自定义查询方法总结函数式接口

SQL中如何添加数据(常见方法及示例)

《SQL中如何添加数据(常见方法及示例)》SQL全称为StructuredQueryLanguage,是一种用于管理关系数据库的标准编程语言,下面给大家介绍SQL中如何添加数据,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录在mysql中,有多种方法可以添加数据。以下是一些常见的方法及其示例。1. 使用INSERT I

Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧

《Python使用vllm处理多模态数据的预处理技巧》本文深入探讨了在Python环境下使用vLLM处理多模态数据的预处理技巧,我们将从基础概念出发,详细讲解文本、图像、音频等多模态数据的预处理方法,... 目录1. 背景介绍1.1 目的和范围1.2 预期读者1.3 文档结构概述1.4 术语表1.4.1 核

MySQL 删除数据详解(最新整理)

《MySQL删除数据详解(最新整理)》:本文主要介绍MySQL删除数据的相关知识,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧... 目录一、前言二、mysql 中的三种删除方式1.DELETE语句✅ 基本语法: 示例:2.TRUNCATE语句✅ 基本语

MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD

《MyBatisPlus如何优化千万级数据的CRUD》最近负责的一个项目,数据库表量级破千万,每次执行CRUD都像走钢丝,稍有不慎就引起数据库报警,本文就结合这个项目的实战经验,聊聊MyBatisPl... 目录背景一、MyBATis Plus 简介二、千万级数据的挑战三、优化 CRUD 的关键策略1. 查