这段时间，没有什么概念比“大数据”更能打动企业家和投资者了。持这一想法的人认为，我们现在能从人们的网上行为和移动电话上收集到大量信息，这使得我们能越来越具体的预测他们的行为以及购买倾向。

但这些假设真的成立吗？彼得·费德就是怀疑者之一。他是美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院的消费者分析计划（Customer Analytics Initiative）的负责人之一，同时也是该校一名市场营销学教授。费德在接受记者李·戈麦斯的采访时谈到了一些他的顾虑。

科技创业： 对于技术群体中流行的“大数据”的观点，您会如何描述？

费德：“多多益善”。如果你可以给我更多的客户数据--如果你能获取到他们行为的更多方面、他们与别人的联系、他们的兴趣所在等等--我可以很准确地判断此人的一切。我可以预测他们会买什么、什么时候买、以什么价钱买，以及通过什么渠道买。

那么这种观点到底哪儿不对？

这让我想起了很多在15年前发生在CRM（客户关系管理）领域的事情。当时的想法是：“哇，我们可以开始收集所有这些不同的交易和数据信息，然后，伙计，想想我们能做出的所有预测吧。”但现在随便问问别人，当说到“CRM“时他会想到什么，你会听到“挫折感”、“灾难”、“昂贵”和“失控”。它实际上成了IT界一场轰动的竹篮打水活动。而现在恐怕我们的“大数据”也走的是这条道路。

近来似乎有不少企业都承诺，可以利用一些Twitter上的数据流或Facebook上的评论来做出一些预测：预测股票价格，或产品的市场接受度等等。

这都是信口开河。如果你能给我细致的数据：例如一个人发的Twitter文和此人的交易记录，让我可以看到他们如何互动，这是另一回事。但是，现在不是这么个情况。人们太专注于性感的社交媒体上的东西，追捧的过了头。

有人说，你描述的这种对数据的崇拜，在与移动计算相关的创业公司中很常见。你认为这是真的吗？如果真是这样，这是不是意味着，此后一两年内，会有很多的企业家和风投人要失望了？

每种新的可追踪技术都会引起一场“数据崇拜”，从90年代的电子邮件和网络浏览一直到如今的移动通信和地理定位服务，都是如此。太多的人认为手机是一个“全新的世界”，能提供过去不可想象的对行为的绝妙理解方式。可有许多基本行为模式在这些平台上都惊人的一致。这不代表它们乏味或不重要。但是，有一些基本方法可以帮助我们在移动世界里理解和预测这些行为（因而需要关键数据来完成这些任务），这些方法并不像大家想象的那么激进。

但移动计算不是可以提供某些特别有用的数据吗？比如一个人的位置信息，比如你在某个时刻正在商店购物这一事实。这样的信息似乎是非常有价值的。

一点不错。我不是一个彻底的数据“勒德分子”（Luddite，害怕或者厌恶技术的人）。毫无疑问，新技术将有能力提供许多从前获得不到的真正有用的数据。关键的问题是：这样的数据，我们到底需要多少呢？例如，我们需要一个购物者每分每秒的位置信息吗？把观察到的这一系列情况与其他行为数据（例如，购物者仔细看了哪些商品）整合起来，会不会更有帮助？还是只是因为能够知道这些感觉很好？在顾客的行程结束后，这些数据我们应该保存多少？

一个真正的数据学家会有很好的感觉来回答这些问题，并把部分眼光放在实际决策上。但是，大数据的狂热爱好者可能会说，“全保存下来，你永远不知道什么时候会派上用场，也许将来进行数据挖掘时用得着。”这就是“老派”和“新派”分析师之间的区别。

你应该不反对机器学习吧？这种技术为语言翻译等领域带来了革命性的进步，还带来了像Hadoop这样的新的数据库工具。

我要确保我的博士生们学习所有这些新兴的技术，因为他们都对某些任务至关重要。机器学习非常善于分类，善于把不同东西放在不同的桶里。如果我想知道这个人下次会买哪个品牌的东西，或者他将投票给共和党还是民主党，没有任何东西比机器学习更适合了，而且它始终在不断进步中。

问题是有很多不那么容易“分类”的决策，例如，当要决定“何时”而不是“哪一个”的时候。机器学习在执行这些任务时可能会发生戏剧性地崩溃。掌握机器学习和数据库管理之外的多组技能，是非常重要的。但许多搞“大数据”的人不知道自己的盲点所在。

你似乎认为，有些数据学方面的最出色工作在很久以前就完成了。

行为预测的黄金时代出现在40或50年前，当时的数据非常稀缺，企业不得不尽可能的从有限的数据中挖掘出尽量多的启发。

想想莱斯特·旺德曼（Lester Wunderman），他在20世纪60年代创造了那句“直销”。他搞的是真正的数据学。他说过，“让我们把所知道的一切关于这些消费者的内容写下来。他们买了什么，我们送了什么商品目录，他们为哪些商品买了单”。这是很困难的，因为他没有一个Hadoop集群为他干活。

那他发现了什么？

他（和其他老派的直销商）留给我们的是强大依旧的RFM分析法：最近一次消费（R），消费频率（F），和消费金额（M）。

其中“F”和“M”是很浅显的，并不需要什么科技。“R”的部分最有趣，因为它并不那么显而易见。最近一次消费或最后一次交易的时间，甚至不见得应该位列这三大关键测量值之一，更别说名列榜首了。但研究发现，最近有过购买经验的客户，即使买的不多，也比很久不活跃的客户更有价值。这非常令人惊讶。

有些古老的模型真的很惊人，即使到了今天也是如此。向任何从事直销的人询问RFM，他们都会说：“说点我不知道的吧。”但如果你问任何一个电子商务业的人，他们很可能会不知道你在说什么。或者他们会使用很多大数据，并最终重新发现一套新的RFM，而且可能还不如原版好用。

大数据和数据学家看上去好像很受尊敬。

在投资界有“技术图表派”。他们眼看着（股票）价格弹上去又跌下来，落到所谓30块钱的“阻力位”或20块钱的“支撑位”。这些人光盯着数据，却并没有为这些变化和活动的原因提出一个基本解释--比如，其实股价的变化和公司的管理质量有关。

在金融学者中，图表派往往被视为庸医。但很多搞大数据的人和他们完全一样。他们说：“我们只是盯着数据寻找模式，然后在发现模式之后再采取进一步行动。”简言之，我们称之为“数据学”的东西里没什么真正的科学含量，这是一个很大的问题。

有没有哪个行业在这方面做得比较好的？

有，保险业。精算师可以很有信心的说出跟你特征相同的人中，能活到80岁以上的人的比例。但是，他们绝对不会预测你何时离世。他们知道界限在哪里。

哪怕对过去的行为了如指掌，我们也往往没有足够的信息来对未来做出有意义的预测。事实上，我们掌握的数据越多，就会生出越多虚假的信心。我们的预测准确率不仅不会完美，还将低的出奇。作为科学家和商人，最重要的是了解我们的局限所在，并用使用最合适的科学来填补空白。全世界的所有数据都无法为我们实现这一目标。

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