自从企业在分析竞争，市场调研，以及优化内部业务以获得最大效率方面获得了价值之后，大数据一直成为了新闻焦点。许多厂商采用数据支持的决策过程跟随行业趋势。虽然数据确实为商业世界提供了很大的好处，并在可能的情况下得到最大程度的利用，但是有一些事情要做。人们看到娱乐行业使用大数据成功收集电影，电视剧和音乐的数据，以获得一些上升趋势。尽管这可能会导致产生更成功的作品，但这并不是娱乐产业的最佳方式，至少从观众的角度来说。如今，有足够的理由相信，如果以错误的方式使用大数据，可能会导致创造性的消亡，并导致抄袭。

　　大数据应该留在商业世界

　　虽然现在几乎所有的事情都是一种商业，但是有些行业不应该完全走向商业化例，例如教育，医疗保健和娱乐行业。这些行业比其他行业影响更深。尽管提高使用数据可以提高业务效率，但在艺术背后的创意的篡改绝对不受人们欢迎。使用数据挖掘故事可能会导致作家不再想到创造新的创意，故事情节，以及叙事的方式。数据可能很快成为那么在创意领域工作的人们提出开创性的想法和内容的障碍。

　　纸牌屋的成功

　　纸牌屋是2013年2月1日在Netflix上亮相的电视剧。它在任何时候都很受欢迎，甚至在影视评论家评分中得到9分的高分。然而这个节目的制作人并不意外。

　　Netflix公司已经从其观众那里收集了很长时间的数据。这些数据用于确定观众将会发现有趣的内容，并积极地用于系列创作。虽然有些人可能会称之为“创意方向”，但实际上这与临摹已经完成的画作并没有很大的不同。其结果可能是出现另一个成功的电视节目，但其成本与失去的东西可能是完全不同的，独特的，甚至可能是成功。

　　问题是，如果娱乐生产商开始给我们真正所喜欢的内容，我们将如何面对新的，不同的和有意义的内容，我们永远不会想像我们可能会对什么感兴趣？在数据和算法决定我们必须阅读，观看或聆听的时代，艺术和创造力可能无法生存。最重要的是，我们想要看几回纸牌屋的克隆电视剧？

　　音乐将会根据喜好创作

　　音乐创作的美好时代已经过去了，因为艺术家们创造出的音乐是因为他们才华横溢。而如果音乐创作者正在敏锐地提取用户偏好的数据，用于制作下一个热门韵。你听的每一首歌都可能是你所听歌的喜好，并跟踪你的动作，如增加音量，暂停，倒退和跳过等等。然后，这些数据用于预测你喜欢的音乐类型，并创建更多这种类型的音乐。这实际上是扼杀了音乐的多样性。Spotify和Pandora等音乐流媒体服务的兴起使得收集用户数据的分析变得容易。流行的音乐识别应用程序Shazam使得更容易识别人们想要了解的歌曲及其地理位置。这些数据直接来自于用户，对音乐制作人来说意义重大。

　　音乐家AlexDaKid使用IBM Watson和Beat分析5年来的Billboard的歌曲，以确定不同的音乐元素，可以保证一定什么样的音乐更加流行。毫不奇怪，AlexDaKid的单曲“不容易”成为一个热门歌曲。

　　在所有流行音乐流媒体服务中，数据被积极用于音乐建议。例如，Pandora使用训练有素的音乐分析师运行他们的“音乐基因组计划”，在那里他们采用近450个特征来聆听和分析歌曲。这用于为他们处理的每首歌曲分配一个身份，并向用户提供建议。

　　然而，“数据创建音乐”是数据驱动音乐的逻辑延伸。而不是等待下一个伟大的艺术家出现，音乐制作人员从头开始实现工程化。这是一个可怕的想法，可能使音乐作为一种艺术形式遭到破坏。可能不久之后，音乐是所有关于算法和计算机生成的节拍。如果这样，就真成了一种悲哀。

　　数据和创造力的科学方面

　　数据和创造力之间存在着相当大的差异。数据是线性的，而创造力是非线性的。创造性涉及大量信息的并行处理，没有任何预定义的规则。例如，人类在彼此交互时使用多种记忆方式，并且非常非线性。当我们大脑中的信息处理最少到没有规则时，就会发生创造性的想法。当我们不得不处理数据和分析时，这就开始受到影响。

　　当数据和分析成为我们思维过程的蓝图时，我们认为会在一个不能逃离的盒子里。此外，重点关注的任务可能与创作过程直接相冲突，令人担忧的是，随着人们被大量数据淹没。它使人们陷入一条狭隘的道路中，改变了思维方式。专注于数据可以最大限度地减少可能性的数量并对结果产生重大影响。事实上，它遵循一定的模式，伤害了人们的创造力。

　　艺术应远离技术和数据

　　艺术的美丽在于它的不完美，冲动和抽象的方式来产生新的思想。使用大数据来识别成功的神奇的成功秘诀只会导致艺术形式的重演和过度优化。应该在组织中使用大量数据来提高效率，但希望艺术和其他创意领域还是不要采用大数据。

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