事情当然没有那么简单。就像任何新科技一样，大数据并不是万灵丹。要善用它，必须要从对的观念出发。今天就跟大家聊聊关于 Big Data，我最常听到的 6 个迷思。

事实上，数据分析数据分析查看更多

数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计单…

一点也不新。早从数百年前的启蒙时代，学者们便已开始遵循科学方法，一步步拆解事物形成背后的原因。科学家先观察，取得并分析数据，归纳出假说，然后再经过不断实证，逐渐形成定律。因此我们说的大数据，充其量只是科学方法的应用。跟过去的科学家相比，现代大数据更多仰赖机器去做观察与取得数据的工作，以求更全面、更即时的资料收集。但后续的推论、归纳工作，还是需要人为的判断。

数据的大小，事实上没有明确的界线。更重要的，数据的大小，不一定有意义。数据大，也不代表一定能做出準确的预测 ─ 假设你拥有地球 70 亿人口的姓名、性别、生日、身高、体重、肤色、视力，以及他们的上网行为等种种数据，如果题目是要预测他们明年的收入分布，这个庞大的资料库，恐怕还是无法帮上你什么。所以数据在精不在多，重点是要达成的任务，不是储存的数量。

采集数据的软硬件，是人为设计的，因此不可能做到绝对的客观。手机停留在某个画面，就代表你在欣赏这个内容吗?很难说，或许你只是在跟旁边的朋友聊天。对某个发文点赞，就代表你真心喜欢这则资讯吗?也很难说，说不定只是喜欢发文的人，或是手滑不小心按到。真实世界，永远有测不准的环节，因此设计数据采集软件的人，很难绝对客观的去记录使用者行为，所以产生出来的数据，也很难是完全客观的。对于大数据，你该有的认知是它有相当、相对的客观性，但不可能绝对准确。

就像字面显现的，数据只能告诉你不知道的数据。但它究竟代表什么样的内幕，必须要靠归纳者自行去解读。举例来说，分析你的 App 使用者资料后，发现 21-30 岁女性族群占比最大，这可能代表着你的 App 对这种人最有吸引力，但也可能代表当初推广团队在发广告时，比较针对这样的族群。究竟事实是什么?往往需要更进一步的综合比较、实验分析，才能逼近。

大数据的收集与储存，的确可以归类为资讯部门的业务。但定义该收集什么，如何收集，收集后该如何应用，绝对是业务主导部门该负责的。要求 IT 部门把大数据做好，就好像要求财务部门提昇公司获利一样，是本末倒置的。

数据的重点不是数据，而是解读与预测，也就是用数据验证人类的行为模式，用以提升产品与服务的设计，与潜在、现有客户沟通的方法与内容。因此，懂数据不是重点，懂人才是。在全面连网的世界，数据将会越来越泛滥，懂数据收集管理的人也将会越来越普遍。但无论科技如何发展，懂人的人，恐怕永远是少数。人感性、容易受到环境影响，因此难以预期。

所以，大数据是社会科学重要的进展，但企业要精准抓住未来，经理人要拥有更好的决断力，还是要基于对不同人、不同性的理解，而不仅是科技工具的使用而已。大数据不是万灵丹，它只是涡轮加速器，至于方向盘，仍旧掌握在你的手上。