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數(shù)字化管理博士研討會(huì):處理大數(shù)據(jù)集時(shí)面臨的5個(gè)挑戰(zhàn)
發(fā)布時(shí)間:2023-05-20 22:43:50


大數(shù)據(jù)給每個(gè)科學(xué)學(xué)科的研究方式帶來了前所未有的變化。研究人員的工具僅限于其領(lǐng)域的特殊性,而大數(shù)據(jù)現(xiàn)在正日益成為跨學(xué)科的通用工具。大數(shù)據(jù)集的可用性以及存儲(chǔ)和共享大量數(shù)據(jù)的能力為研究人員開辟了幾條科學(xué)探索的途徑。
作為研究工作的基礎(chǔ),數(shù)據(jù)對(duì)研究人員來說非常有價(jià)值。因此,數(shù)據(jù)洪流被大多數(shù)研究人員視為福音,特別是那些在遺傳學(xué),天文學(xué)和粒子物理學(xué)領(lǐng)域工作的研究人員。雖然大數(shù)據(jù)現(xiàn)在被認(rèn)為是一種無(wú)與倫比的科學(xué)范式,但統(tǒng)計(jì)學(xué)家建議研究人員警惕大數(shù)據(jù),因?yàn)榇髷?shù)據(jù)的本質(zhì)是多維的,并且不斷變化。研究人員已經(jīng)接受了大數(shù)據(jù),但隨著它提供的機(jī)會(huì),它也帶來了復(fù)雜性。院士在處理大數(shù)據(jù)時(shí)面臨的一些主要挑戰(zhàn)是:


1.有效管理數(shù)據(jù)很困難
存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)會(huì)給得不到機(jī)構(gòu)支持的研究人員帶來基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)問題。除此之外,管理和共享大型數(shù)據(jù)集也很復(fù)雜,因?yàn)閿?shù)據(jù)的隱私、安全性和完整性可能會(huì)導(dǎo)致涉及國(guó)際合作的利益沖突。因此,需要一種可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)模式,以克服基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn),并使數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的研究過程更加順暢。


2.數(shù)據(jù)收集優(yōu)先于研究設(shè)計(jì)
盡管數(shù)據(jù)對(duì)任何研究都至關(guān)重要,但有時(shí),收集數(shù)據(jù)的重要性高于精心設(shè)計(jì)的研究。一些研究人員傾向于誤解,認(rèn)為更多的數(shù)據(jù)與更好的研究直接相關(guān)。收集大量數(shù)據(jù)時(shí),不是關(guān)注收集數(shù)據(jù)的方式和收集數(shù)據(jù)的目的,而是假設(shè)這將加強(qiáng)研究。這方面的一個(gè)例子是英國(guó)的一項(xiàng)研究,該研究涉及20,000名兒童,以評(píng)估巴氏殺菌牛奶的益處。研究設(shè)計(jì)和試驗(yàn)規(guī)模受到統(tǒng)計(jì)學(xué)家威廉?戈塞特(William Gosset)的批評(píng)。他說,由于隨機(jī)化不足,只有6對(duì)雙胞胎的研究會(huì)更可靠。


3.大數(shù)據(jù)的分析需要特殊的工具
使用常規(guī)的數(shù)據(jù)分析工具無(wú)法分析大量數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)軟件技術(shù)通常用于分析小型數(shù)據(jù)集。然而,大數(shù)據(jù)包含的數(shù)據(jù)量如此之大,以至于傳統(tǒng)工具可能需要大量時(shí)間來分析它,或者無(wú)法處理它。因此,需要特殊的工具將數(shù)據(jù)連接到模型,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確評(píng)估。這方面的一個(gè)例子是微軟的算法FaST-LMM(因子光譜變換線性混合模型)。


4.數(shù)據(jù)洪流會(huì)使數(shù)據(jù)解釋具有挑戰(zhàn)性
大數(shù)據(jù)包含來自各種來源的數(shù)據(jù),使其具有多方面性和難以解釋性。例如,包含世界人口信息的數(shù)據(jù)集將包括基于不同地理位置、生活方式等的數(shù)據(jù)。并且可以使用不同的技術(shù)收集它。研究人員可能無(wú)法考慮數(shù)據(jù)的各個(gè)方面,導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。因此,有必要制定可靠的數(shù)據(jù)解釋程序,以克服統(tǒng)計(jì)偏差。


5.在數(shù)據(jù)中尋找模式的傾向是危險(xiǎn)的
由于大數(shù)據(jù)很大,研究人員需要將有用的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集分開。然而,在大多數(shù)情況下,人們傾向于尋找模式,而不是消除不需要的數(shù)據(jù),直到數(shù)據(jù)中的一些證據(jù)支持預(yù)先設(shè)想的想法。在進(jìn)行研究時(shí),這是一個(gè)危險(xiǎn)的陷阱。
不可否認(rèn),數(shù)據(jù)是一種寶貴的資產(chǎn)——2012年世界經(jīng)濟(jì)論壇宣布數(shù)據(jù)為新型經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)證實(shí)了這一事實(shí)——大數(shù)據(jù)在科學(xué)進(jìn)步中發(fā)揮著開創(chuàng)性的作用。然而,處理大量數(shù)據(jù)的缺點(diǎn)表明,大數(shù)據(jù)可能并不總是能帶來好數(shù)據(jù)。因此,研究人員需要平衡數(shù)據(jù)與主題專業(yè)知識(shí)和科學(xué)推理,以實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的最佳潛力。

 

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