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厚数据vs大数据:你应该知道的一切

硬件 时间:2021-11-16 19:00:07 匿名用户

这里是厚数据和大数据之间的区别

做决定可能很有挑战性,尤其是在面临模棱两可的情况下。尽管如此,公司决策者每天都面临着重要的决策,其中一些决策对消费者具有重大影响。因此,他们自然希望做出可能的最佳决策。然而,这样做经常需要他们对未来做出几乎不可能的预测。决策者甚至可能无法使用大数据和厚数据相结合来预测未来,但他们能够接近。

 

什么是厚数据?

粗数据在其最基本的层面上是定性信息(如观察、感觉和反应),它提供了对消费者日常情感生活的洞察。在远程用户测试期间,当麦克风和摄像头打开时,通常使用人种学研究方法收集。

厚数据很难量化,因为它试图发现人们的情绪、故事以及他们所处环境的表现。它是糊状的,只收集了少量,但这并不意味着它无关紧要或无关紧要。尽管如此,密集的数据提供了前所未有的视角、意义的复杂性和充满情感的故事,这些故事可以影响公司决策并增加客户的同理心。

因此,当与大数据相结合时,它可以提供更全面的消费者需求、要求和偏好。但在我们开始之前,让我们先定义大数据。

 

什么是大数据?

由于种种原因,大数据与厚数据是截然相反的。它本质上是定量的,也就是说,它与数字和数字一起工作,这一事实是显而易见的。大数据的特点是收集规模如此之大,并且随着时间的推移继续呈指数级增长,以至于大多数计算能力无法收集、存储和分析大数据。这就是它的工作原理:有一个1389亿美元的产业致力于此。

由于大数据收集量如此之大,因此很难对其进行分析,必须对其进行规范化、标准化、定义、聚合等。然而,一旦这样做了,数据科学家就可以通过关注大量数据中的某些特征来分离趋势并做出预测。这是不可思议的,也是有益的,但有一个缺陷:大数据缺乏背景和情感。

通过提供使大数据有用时被浪费的关键上下文和情感,厚数据可以填补大数据所揭示的运动中的空白。

 

为什么大数据需要厚数据?

这就像只使用大数据或厚数据就关闭了你的五种感官之一。你的每一个感知本身都很重要,为你提供了关于你周围世界的知识,但当它们一起工作时,它们对任何场景都有更全面的看法。数据也是如此。组织可以通过合并大而密集的数据更全面地显示客户需求。

这是因为不同类型的洞察是由庞大而密集的数据产生的,它们相互补充。如前所述,大数据使用来自数百万客户数据点的大量数据来大规模识别模式,而厚数据使用较小的客户选择来更深入地揭示以人为中心的趋势。

或者,厚数据试图在数据点之间培养同情心和对人类的理解,而大数据则通过分离因素来识别模式。

 

有多厚的数据可以填补这个空白?

许多企业宣称客户是其运营的中心,但他们是否真的关注客户信息?如果是,他们的数据在多大程度上反映了消费者的真实感受、社会和情感动机以及愿望?

为了对信息进行分类、组织和传播,大数据必须规范化、标准化,并根据特定的特征和假设进行定义。其模型的可行性取决于具体假设。如果基本假设不正确,则整个结果可能不正确。厚数据有助于缓解这种危险。大数据基于机器学习,而厚数据基于数据点互联的社会背景。它超越了大数据来解释人们的日常生活方式以及为什么他们有特殊的品味。这减少了数据在用于分析之前所经历的折旧量。

在企业继续投资大数据技术的同时,以人为中心的研究支出正在大幅削减。他们必须密切关注人种学研究,以掌握不断变化的客户习惯和相互差异。

 

平衡法

如果我们最终得到错误答案,我们的大数据支出将毫无用处。”这就是厚数据可以帮助恢复平衡的地方。查看不可量化的对象可以帮助我们制定正确的问题,并查看过去的数字。信任、脆弱、恐慌、贪婪、欲望、安全和其他社会、情感和文化方面都可以用来更好地了解消费者。

总而言之,企业不应该被大数据淹没,而应该采取系统的、有说服力的措施。他们必须认识到,数字本身并不能捕捉消费者在日常生活中体验到的情感和体验,人种学数据对于理解影响数字的心理方面至关重要。

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