在一家大數(shù)據(jù)產(chǎn)品公司做項目經(jīng)理的工作，也幫助公司升級了幾款大數(shù)據(jù)產(chǎn)品淡溯，這期間接觸了各式各樣的客戶读整，其中有一些不太了解技術(shù)但是有旺盛好奇心的一批用戶，他們對大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的“需求”值得拿來一說咱娶。
這部分用戶有個共性米间，他們不了解技術(shù)，也上了一些年紀膘侮，但是他們熱愛自己的工作屈糊，希望切切實實地通過現(xiàn)在的“大數(shù)據(jù)技術(shù)”、“人工智能”這些技術(shù)為自己的工作帶來一些深層次的改變喻喳。但恰恰是這種經(jīng)歷另玖，讓他們天生對“大數(shù)據(jù)技術(shù)”懷有一種不信任感。
何謂不信任感表伦，不信任感來自哪里谦去，為什么他們會有這種不信任感，讓我對自己所做的產(chǎn)品工作帶來了一些和之前不一樣的思考蹦哼。
一鳄哭、對“數(shù)據(jù)”本身的不信任（疑問）
首先，大數(shù)據(jù)產(chǎn)品是基于用戶需求纲熏，然后通過對海量數(shù)據(jù)的挖掘分析妆丘，得到一些可以實現(xiàn)用戶需求的結(jié)論锄俄，亦或是辦法。
那么勺拣，為了實現(xiàn)具體的需求奶赠，我作為產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該選取哪些數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)又來源于哪药有，是否被篡改毅戈，這些都是最基礎(chǔ)環(huán)節(jié)上要思考的問題。
因此對這些問題沒有很好的一個思考愤惰，必然會造成結(jié)果的不可信苇经，然后讓用戶也會產(chǎn)生不信任感。
二宦言、對“大數(shù)據(jù)算法”的不信任（疑問）
第一步扇单，我選取了可以進行分析的數(shù)據(jù)樣本，第二步就來到了如何處理這些數(shù)據(jù)奠旺，這里著重指“對數(shù)據(jù)處理的算法”蜘澜。
算法是一種為實現(xiàn)某個需求而制定的一些處理數(shù)據(jù)的規(guī)則，這些規(guī)則是否可靠凉倚，直接會影響最終計算結(jié)果的可行度兼都。算法可以分為啟發(fā)式算法和非啟發(fā)式算法，其中非啟發(fā)式算法一般是可以通過數(shù)據(jù)公式計算這些辦法進行驗證的稽寒；而啟發(fā)式算法計算出來的結(jié)果扮碧，往往被人待以一種有色眼鏡看待，甚至可能需要多年后這個算法被普遍使用了杏糙，其可信度才會被認可慎王。
所以算法這個黑盒，又會讓某些用戶對其的可信度產(chǎn)生一些疑問宏侍。
三赖淤、對“代碼”的不信任（疑問）
用戶往往是通過最終結(jié)果來倒退一款大數(shù)據(jù)產(chǎn)品或者大數(shù)據(jù)系統(tǒng)是否可信賴的，但系統(tǒng)最終計算結(jié)果的準確性不僅取決于所選取的數(shù)據(jù)谅河、用于計算的算法咱旱，最終展現(xiàn)到用戶面前的結(jié)果還是需要代碼層面的呈現(xiàn)，所以即使數(shù)據(jù)可信绷耍、算法牛逼吐限、但是最終前端代碼讀錯了一張結(jié)果表，導致最后的數(shù)據(jù)誤差褂始，也會直接讓用戶對這個大數(shù)據(jù)產(chǎn)品產(chǎn)生不信任诸典。
