原创清华教授陈国青：大数据带来的冲击、挑战和机遇( 四 ) 原标题：清华

第三，我们处在数据的海洋之中，但与我们企业或个人相关的数据相对说来是很少的，所以是低价值密度的（Value）。即，数据量的分母太大，对企业或个人决策有价值的数据占总量的比例就很小。所以这里有一个重要的含义，即如何从低价值密度的数据海洋中挖掘出有用信息，成为企业数据分析的关键。

第四，大数据的实时性强（Velocity）。数据就像开着的水龙头一样，源源不断地出来。比如上传图片、下载图片，都需要得到及时响应，而不是等很久才能完成。数据是连续的，实时的，流涌的。这种流数据是时时刻刻（Real-Time）的，构成了大数据之“大”和无时不在。

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大数据的问题特征

关于什么问题是大数据问题，还要看它的问题特征。

陈国青教授认为，大数据的问题特征主要从三个方面来衡量——粒度缩放、跨界关联和全局视图。

粒度缩放指的是问题的要素是否被数据化了。数据粒度就像一个个小像素，这些像素使得问题的要素不仅能够被描述，而且能够被精确测量，也能够像地图那样放大缩小。如果问题里有人，就需要考虑人能不能通过数据进行测量，如何进行测量。

大数据问题还引入了新的视角，即需要进行跨界关联，将传统视角和边界之外的相关要素纳入到管理决策中。 “比如管理学中，传统企业管理最常见的就是怎么把业务流程做好，优化流程，提高质量，同时改进人力资源环节、财务环节，制定企业战略，基本是站在企业内部看不同的部门，站在里面稍微往左看一看是供应商，稍微往右看一看是客户。企业花了很多努力，突然有一天一个人在网上拍了一板砖，说这个企业产品有问题、服务不好，还没有容得辩解，成百上千万跟贴，瞬间就把企业的产品、形象、品牌定格成了某一个形象、某一个状态，然后企业可能还很委屈，因为觉得这些人既不是我的客户，也不是我的员工，他们好像就是原本跟企业没有联系的社会大众，但是他们的口碑却对产品、质量、品牌、形象产生影响。因此，当管理决策的视角不仅是考虑内部，而且要考虑外部和企业相关的因素时，这个问题就开始变成大数据问题了。你要跨界，跨出你的传统边界。 ”