为什么神奇的「大数据」并不能指明设计的方向？

多以，当我们刚刚始频繁听到「大数据」这个词的候，多企业和队的负责人开始认为，这是所缺少的西，是让产品和企业重振雄风的蓝色药丸。直今，大多数人仍然相，大数据能够比人类「更懂人类」，并且提供更优的解决方案。但是，遗憾的是，即使大数据相关的术已经越发的成熟，但是的产品和服并没有达想象中的峰值。

这到底什么呢？

对我言，趣的况，我们认借逻辑可以作出确的决策。过去的数据能够帮我们好确未会发什么。通俗的，就「我们从过去搜集数据以预测未」。

其里存在一个重要的问题：我们无法正有效地处理我们所获得的大量数据，它所揭示的信息到底有哪，又或者我们仅仅只是拿其中的一部分来支撑我们自己的已有的观点甚至偏见，仅此而已。面对着量数据，我们能错正的机。

量化偏见——对量化数据的盲目相信。

人们对量化数据的偏，使得对其他的非量化内容视而不见，即便你以展示明确的证据。人们对量化数据是上瘾的，当我们没有办法来掌控一件情的时，很容易陷量化偏见，想尽办法也要找一个量化的依据来证明自己。你所需要的未来，能藏在量数据中的某个角落，当你正在忙找到个能的未来的时，背的龙卷风能已经悄袭来。

图中的计，在数学上能是正确的，但是在市场营销、经济学甚至设计等学科当中，从来不遵循相同的规则。7低素质的插画是不等同一高质量的插画。

很东西看来合乎逻辑，但并非此。而且，仅仅因为某东西看来合乎某数据逻辑，也并不意味着它是有用的。在尝试拿来计的时，你能就已经背离它原的用途。—— Rory Sutherland

环境对于我们行为的影响

当我们看到消费行发的时候，不应该直接假设这用户喜好的直接反映。因很多因素影响用户决策。一家酒吧对于自家的饮品随意价，如果一小杯Johnnie Walker 的威士忌价30元，并且希望客人毫不犹豫乐下单，这肯不实的，因家都知道一瓶酒差不多也就这价格了。可，一种家从都见过的酒，假设它的字 Chateaux de Burgundy ，看起也挺不错，价 10元一箱，一箱20瓶，酒吧内价100元一瓶，这种况下，「折价」买30元一瓶，必家会很乐意享受这样的优惠吧？这种效果无疑「价设」环境的重影响下的结果。

过去的数据并不能推导出未的创新方向，也无法作决今后败的指标。相反，如何设影响用户行加重。对我言，人类作社会这一点趣的，无论创造产品，还活中决策，都离不人的社会属性行模式。

Netflix 和 「一次看完」模式

如今家对于 Netflix 旗下各剧集独特的「一次看完」模式应该已很熟悉了。Netflix 20142月行过一次调研，这次调研数据表明，73%的用户加倾向于「一次看完2~6集电视剧，甚至一次看完整季」。

其实，启这种新的播模式之，Netflix 已搜集了的待处理使用的调研数据了，那阶段，用户已始享用Netflix 的推荐系统的利了，同样的，这种基于用户观看历史的推荐系统终也使 Netflix 获得了不少好处。因此，他们甚至不惜给出100万元的悬赏，让人提供好的算法，不过，终实际的结果，这种数据算法的改，只能一一慢慢推，并翻天覆的改变。

有一天，Netflix 聘请一位人种学研究学者（主要针对人和文化系统进行研究），他们透研究现人们对狂欢的热爱，对「一次看完」的偏。并且，用户并不在种模式下产生负疚感。Netflix 的数据研究团已经能够拓展并验证数据，并且他们决定做一简单但是有影响力的情。因此，他们决定向用户推荐不同题材的相同类型的节目，并且重新设计整个观看验，鼓励用户进行狂欢式的观影。就是为什么有用户在周末失踪，甚至失踪整周来追剧。

我们都以为 Netflix 新模来于数据，是数据仅仅是作为验证和支撑，真实来于其他地。

信奉大数据的 Nokia

类学研究学者 Tricia Wang 在她 TED 演讲揭示了大数据本身所存在陷阱，在她看来，我们应该将放在「厚数据」上——那些来自线员有价值、法量化真实见解。这些东西才是真正用来作出正确商业决策内容。

大约在2009年时候，iPhone 问世不算太久， Android 正在发力。身为华裔 Tricia 刚刚移民，边从事类学和技术研究工作，边在网吧打工挣生活费，她在生活搜了许多有用数据，最令她印象深刻个现象是，即使是收入最低消费者，也愿意买昂贵智能手。

但是，在那个移端智设备尚未定性的时期，依然还有很多现实而聪明的人认为，智手机只是一种时尚，诸多可控的影响因素都会导致它的衰落甚至消亡。通大会认为：「谁会想携带一笨重而续航差的智手机呢？更何况它还那么脆弱。」

在向 Nokia 展示了低收入众对于智能机的追捧的状况和相应的调研数据之后，她建议 Nokia 加大力度生产智能机。当依然于一线品牌的芬国企业 Nokia 并没有重视 Tricia 的建议，因为她的建议「并没有大数据支持」。并且 Nokia 认为所获得的数据也没有支持这一观点的迹象，而 Tricia 的调研板仅仅只有100人，相反 Nokia 的调研板高达100万人。

但，调研调研的差异，并不只数级的差别。Nokia 的调研非常直接，直接询问用户否愿意拥或者购买智能手机。那智能手机未普及，概念都不够清晰的，绝多数的用户压根不清楚调研所指的手机他们自己所用的手机何区别，多数用户面对这样广泛粗略的调研，回答非常简单，趣。

Nokia 在2013年被微软收购，随又被抛弃。

一些公司倾向于认较的调研样本所的数据比一些小样本调研得出的数据价。——Tricia Wang

我们好的具，毫无疑问。我们所需的学会好使用他们，不单纯利用数据，根本还需人类本身的行结合起，可能发新事，改善活，创造新的可能性。