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大數(shù)據(jù)給每個科學(xué)學(xué)科的研究方式帶來了前所未有的變化。研究人員的工具僅限于其領(lǐng)域的特殊性，而大數(shù)據(jù)現(xiàn)在正日益成為跨學(xué)科的通用工具。大數(shù)據(jù)集的可用性以及存儲和共享大量數(shù)據(jù)的能力為研究人員開辟了幾條科學(xué)探索的途徑。
作為研究工作的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)對研究人員來說非常有價值。因此，數(shù)據(jù)洪流被大多數(shù)研究人員視為福音，特別是那些在遺傳學(xué)，天文學(xué)和粒子物理學(xué)領(lǐng)域工作的研究人員。雖然大數(shù)據(jù)現(xiàn)在被認(rèn)為是一種無與倫比的科學(xué)范式，但統(tǒng)計學(xué)家建議研究人員警惕大數(shù)據(jù)，因為大數(shù)據(jù)的本質(zhì)是多維的，并且不斷變化。研究人員已經(jīng)接受了大數(shù)據(jù)，但隨著它提供的機(jī)會，它也帶來了復(fù)雜性。院士在處理大數(shù)據(jù)時面臨的一些主要挑戰(zhàn)是：

1.有效管理數(shù)據(jù)很困難
存儲大量數(shù)據(jù)會給得不到機(jī)構(gòu)支持的研究人員帶來基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)問題。除此之外，管理和共享大型數(shù)據(jù)集也很復(fù)雜，因為數(shù)據(jù)的隱私、安全性和完整性可能會導(dǎo)致涉及國際合作的利益沖突。因此，需要一種可持續(xù)的經(jīng)濟(jì)模式，以克服基礎(chǔ)設(shè)施挑戰(zhàn)，并使數(shù)據(jù)驅(qū)動的研究過程更加順暢。

2.數(shù)據(jù)收集優(yōu)先于研究設(shè)計
盡管數(shù)據(jù)對任何研究都至關(guān)重要，但有時，收集數(shù)據(jù)的重要性高于精心設(shè)計的研究。一些研究人員傾向于誤解，認(rèn)為更多的數(shù)據(jù)與更好的研究直接相關(guān)。收集大量數(shù)據(jù)時，不是關(guān)注收集數(shù)據(jù)的方式和收集數(shù)據(jù)的目的，而是假設(shè)這將加強(qiáng)研究。這方面的一個例子是英國的一項研究，該研究涉及20，000名兒童，以評估巴氏殺菌牛奶的益處。研究設(shè)計和試驗規(guī)模受到統(tǒng)計學(xué)家威廉?戈塞特（William Gosset）的批評。他說，由于隨機(jī)化不足，只有6對雙胞胎的研究會更可靠。

3.大數(shù)據(jù)的分析需要特殊的工具
使用常規(guī)的數(shù)據(jù)分析工具無法分析大量數(shù)據(jù)。標(biāo)準(zhǔn)軟件技術(shù)通常用于分析小型數(shù)據(jù)集。然而，大數(shù)據(jù)包含的數(shù)據(jù)量如此之大，以至于傳統(tǒng)工具可能需要大量時間來分析它，或者無法處理它。因此，需要特殊的工具將數(shù)據(jù)連接到模型，從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確評估。這方面的一個例子是微軟的算法FaST-LMM（因子光譜變換線性混合模型）。

4.數(shù)據(jù)洪流會使數(shù)據(jù)解釋具有挑戰(zhàn)性
大數(shù)據(jù)包含來自各種來源的數(shù)據(jù)，使其具有多方面性和難以解釋性。例如，包含世界人口信息的數(shù)據(jù)集將包括基于不同地理位置、生活方式等的數(shù)據(jù)。并且可以使用不同的技術(shù)收集它。研究人員可能無法考慮數(shù)據(jù)的各個方面，導(dǎo)致錯誤的結(jié)論。因此，有必要制定可靠的數(shù)據(jù)解釋程序，以克服統(tǒng)計偏差。

5.在數(shù)據(jù)中尋找模式的傾向是危險的
由于大數(shù)據(jù)很大，研究人員需要將有用的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)集分開。然而，在大多數(shù)情況下，人們傾向于尋找模式，而不是消除不需要的數(shù)據(jù)，直到數(shù)據(jù)中的一些證據(jù)支持預(yù)先設(shè)想的想法。在進(jìn)行研究時，這是一個危險的陷阱。
不可否認(rèn)，數(shù)據(jù)是一種寶貴的資產(chǎn)——2012年世界經(jīng)濟(jì)論壇宣布數(shù)據(jù)為新型經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)證實了這一事實——大數(shù)據(jù)在科學(xué)進(jìn)步中發(fā)揮著開創(chuàng)性的作用。然而，處理大量數(shù)據(jù)的缺點表明，大數(shù)據(jù)可能并不總是能帶來好數(shù)據(jù)。因此，研究人員需要平衡數(shù)據(jù)與主題專業(yè)知識和科學(xué)推理，以實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的最佳潛力。