| 摘要：大数据的HPC遗产扎根于高校和科研院所，以其超大的碳排放量和运作成本维持着超级计算。但是，一般的大型企业和中小企业并不适合运营这样的空间。 |
当您有一个明确的问题需要解决，并针对可能发生的状况有足够的理论支撑时，定量研究的确是一套很有效的方法。一旦定义了问题，需要针对问题的假设进行探索，数据科学专家将遵循这一众所周知的定量研究的科学方法，用一系列的数据来支撑您的想法。
如果一切顺利，您的预感将变成不只是一种预感，因为您有很好的统计数据作为支撑，以保证您的想法成为现实。这能够帮助您建立良好的信心，不会选择错误的战略路径。
另一方面是定性研究，有时将其称为解释学。持有这一研究理念的研究人员在开始研究问题时没有预制的假设，而是使用归纳推理的方法，从部分到整体的进行观察描述。而不象那些定量研究人员那样通过控制实验进行分析，而是通过问题存在的环境观察和解释现象。
您会在很多生物的研究看到这种定性研究的广泛应用，研究人员通过营造接近物种栖息地的环境，试图提取更深的见解，并力图不打扰现有点生态系统。
当您对于您企业收集的相关数据信息所能够揭示出什么有价值的东西没有任何想法时，定性数据科学专家就能派上用场了。例如，您可能已经收集了企业业务部门在过去五年的事务日志，但您不知道这些信息里面能否提炼出任何有价值的东西，进而转换成信息产品。如果您将您的这一问题告诉一个解释学主义者，他们会试图探讨您的数据，这样您就可以更好地理解这些数据了。
他们不是要在您的数据信息中寻找什么特别的东西，也肯定不是想证明什么。他们只是想办法帮助您更好地了解您的数据是什么。
我认为对于定性分析必须采取非常谨慎的态度，因为其经常在企业战略制定时被滥用。毋庸置疑，在您企业制定大数据发展策略时，定性分析有可能是非常重要的，您只需要了解如何正确使用它，而不至于白白投资了大量资金。
现在，有一种混合型的分析方案，将定性和定量研究方法结合起来。这有可能在您制定的大数据战略时非常有帮助的。但是，也有人认为这并不是灵丹妙药，大多数企业第一次尝试这一方案是也发现其不是万能的。
混合研究方法是新兴的、同时也是复杂的，您不会希望因为采用了混合研究方法而让您企业的大数据发展策略充斥着风险吧。此外，这种研究方法还没有形成自己的研究体系，其只是两种研究类型方式的结合。例如，针对一个问题，您可以从定性研究开始然后又转向定量研究。
责任编辑：余芯
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