如同我们知道的：人脑的构造上两个最重要的功能，一个是记忆，另外一个是遗忘。相对于弥足珍贵的记忆功能，人脑的遗忘功能是提高大脑效率，避免伤害的最主要的功能，能极好的保护大脑机能不受到信息量过多过杂而崩溃。在现在的信息疯狂爆炸的时代，我们的困惑不再是信息过少而是过多，大量-其中绝大部分属于无用甚至垃圾信息的涌入，使得人们的记忆和耐受力都受到巨大的冲击。在某种意义上讲，海量的信息冲击使得人们接受和认知事物的效率下降，产生了应激性的反应-对信息钝化和不敏感。从营销角度和宣传角度，造成了一种死循环：大家的信息敏感度下降-宣传就采取垃圾邮件、短信、反复出现、吸引眼球等洗脑性的信息轰炸-大家勉强从信息的汪洋大海中认知某A-信息的轰炸进一步降低了大家的信息敏感度—采取更加猛烈的洗脑式信息轰炸…

      遗忘功能实际上就是一种数据获取的筛选和收集方式-迅速遗忘一些无关重要的信息，熟视无睹一些当时不关心的信息。而对大数据应用而言，首先大数据本身就具备了“海量的、庞杂的、多维度的、多载体和形式”的数据特征，虽然数据每分每秒都在客观存在和产生着，但是这对企业（应用者）而言，“遗忘”或者说数据的筛选和收集就显得极为重要。

因为，所谓大数据既不是大一点的数据，更不是越大越好

大数据并不能“傲慢”地替代传统方式搜集的数据，我们以“谷歌的流感趋势”的指标失真的事实来看大数据收集的重要和必要：

Google Flu工作原理就是使用经过汇总的谷歌搜索数据来估测流感疫情，在2008年推出时，它的时效性和准确度让CDC汗颜，但走到2013年，Google Flu预测结果将与美国疾病预防控制中心，明显高出了一倍，出现了明显的失真。分析原因是编写一个将5000万搜索关键词与1152个数据点相匹配的算法是非常困难的，以至于出现了过度拟合（将噪声误认为信号）的情况：很多关键词只是看似与流感相关，但实际上却并无关联。

收集到越干净的“原始数据”，越是对数据应用的结果的精度越高。对中小企业而言，自身由于发展速度的诉求和数据积累的单薄，大数据的失真对决策或者回馈的分析的影响就越大。

另外一个方面，互联网用户由于虚拟化的原因，本身“标榜”的标签和实际的行为之间也是存在失真的。根据北美某个最大的收费交易网站分析发现：该网站的女性用户说的和做的完全是两回事-例如女孩子说我要找高富帅，但是你看他在网上搜索没有往高富帅搜，都是按照自己的兴趣，最后约会的也不一定是高富帅，最后成的也不一定是高富帅。所以客户资料里填的东西和用户搜索行为之间就是失真的。这种现象在我国的网络用户中也非常普遍-比如标榜自己是古典音乐的爱好者，但是搜索关键词却总是“江南Style”和“小苹果”。因此　　观察一个网民的行动，他是怎么选择商品的。那么在互联网上他搜索的比较多，数据就容易产生，容易分析。

所以，在中小型企业应用大数据的时候，如何建立数据收集模型、数据收集口径、甚至数据收集标准，做“小规模”的大数据分析，才是有意义的。针对数据收集后通过进行时间的分析，不同地域的分析，不同团队的分析，才能有好的、匹配的分析结论。

所以大数据不是单纯做“大”，而是有意识做“小”，通过数据收集做到去除数据“毛刺”，实现数据应用和分析的精准，这样才能不喟叹：大数据虽好，但是与我何干？

作者系 万古科技咨询总监曹辉先生

著名人力资源管理专家，管理杂志专栏作家。曾经担任过易才集团咨询事业部总监，太和顾问 咨询业务副总经理，北方区总经理。具有多年企业运营管理经验，长期从事人力资源工作，在战略人力资源管理/组织规划，薪酬管理、绩效考核模块具有多年实践经验。对国有、外资和民营企业均 有深刻理解，曾经为多家大型集团企业成功的设计与实施了人力资源管理体系。

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