如同我們知道的：人腦的構造上兩個最重要的功能，一個是記憶，另外一個是遺忘。相對于彌足珍貴的記憶功能，人腦的遺忘功能是提高大腦效率，避免傷害的最主要的功能，能極好的保護大腦機能不受到信息量過多過雜而崩潰。在現在的信息瘋狂爆炸的時代，我們的困惑不再是信息過少而是過多，大量-其中絕大部分屬于無用甚至垃圾信息的涌入，使得人們的記憶和耐受力都受到巨大的沖擊。在某種意義上講，海量的信息沖擊使得人們接受和認知事物的效率下降，產生了應激性的反應-對信息鈍化和不敏感。從營銷角度和宣傳角度，造成了一種死循環：大家的信息敏感度下降-宣傳就采取垃圾郵件、短信、反復出現、吸引眼球等洗腦性的信息轟炸-大家勉強從信息的汪洋大海中認知某A-信息的轟炸進一步降低了大家的信息敏感度—采取更加猛烈的洗腦式信息轟炸…

      遺忘功能實際上就是一種數據獲取的篩選和收集方式-迅速遺忘一些無關重要的信息，熟視無睹一些當時不關心的信息。而對大數據應用而言，首先大數據本身就具備了“海量的、龐雜的、多維度的、多載體和形式”的數據特征，雖然數據每分每秒都在客觀存在和產生著，但是這對企業（應用者）而言，“遺忘”或者說數據的篩選和收集就顯得極為重要。

因為，所謂大數據既不是大一點的數據，更不是越大越好

大數據并不能“傲慢”地替代傳統方式搜集的數據，我們以“谷歌的流感趨勢”的指標失真的事實來看大數據收集的重要和必要：

Google Flu工作原理就是使用經過匯總的谷歌搜索數據來估測流感疫情，在2008年推出時，它的時效性和準確度讓CDC汗顏，但走到2013年，Google Flu預測結果將與美國疾病預防控制中心，明顯高出了一倍，出現了明顯的失真。分析原因是編寫一個將5000萬搜索關鍵詞與1152個數據點相匹配的算法是非常困難的，以至于出現了過度擬合（將噪聲誤認為信號）的情況：很多關鍵詞只是看似與流感相關，但實際上卻并無關聯。

收集到越干凈的“原始數據”，越是對數據應用的結果的精度越高。對中小企業而言，自身由于發展速度的訴求和數據積累的單薄，大數據的失真對決策或者回饋的分析的影響就越大。

另外一個方面，互聯網用戶由于虛擬化的原因，本身“標榜”的標簽和實際的行為之間也是存在失真的。根據北美某個最大的收費交易網站分析發現：該網站的女性用戶說的和做的完全是兩回事-例如女孩子說我要找高富帥，但是你看他在網上搜索沒有往高富帥搜，都是按照自己的興趣，最后約會的也不一定是高富帥，最后成的也不一定是高富帥。所以客戶資料里填的東西和用戶搜索行為之間就是失真的。這種現象在我國的網絡用戶中也非常普遍-比如標榜自己是古典音樂的愛好者，但是搜索關鍵詞卻總是“江南Style”和“小蘋果”。因此　　觀察一個網民的行動，他是怎么選擇商品的。那么在互聯網上他搜索的比較多，數據就容易產生，容易分析。

所以，在中小型企業應用大數據的時候，如何建立數據收集模型、數據收集口徑、甚至數據收集標準，做“小規模”的大數據分析，才是有意義的。針對數據收集后通過進行時間的分析，不同地域的分析，不同團隊的分析，才能有好的、匹配的分析結論。

所以大數據不是單純做“大”，而是有意識做“小”，通過數據收集做到去除數據“毛刺”，實現數據應用和分析的精準，這樣才能不喟嘆：大數據雖好，但是與我何干？

作者系 萬古科技咨詢總監曹輝先生

著名人力資源管理專家，管理雜志專欄作家。曾經擔任過易才集團咨詢事業部總監，太和顧問 咨詢業務副總經理，北方區總經理。具有多年企業運營管理經驗，長期從事人力資源工作，在戰略人力資源管理/組織規劃，薪酬管理、績效考核模塊具有多年實踐經驗。對國有、外資和民營企業均 有深刻理解，曾經為多家大型集團企業成功的設計與實施了人力資源管理體系。

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