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2013年7月11-12日，2013 IBM技術(shù)峰會(huì)在北京國(guó)家會(huì)議中心召開， 牛津大學(xué)教授、暢銷書《大數(shù)據(jù)時(shí)代》作者Victor Mayer-Schonberger博士出席大會(huì)，他指出，在新的商業(yè)時(shí)代，有著全新的成功與失敗的要素。在這樣的時(shí)代之下，無(wú)論是業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)還是IT從業(yè)者，都需要迎合“新智時(shí)代”，重新對(duì)技術(shù)投資的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行重新排序，從而釋放企業(yè)與個(gè)人的全部潛能，實(shí)現(xiàn)持續(xù)的創(chuàng)新與成長(zhǎng)。

牛津大學(xué)教授、暢銷書《大數(shù)據(jù)時(shí)代》作者Victor Mayer-Schonberger博士

Schonberger博士先給大家講一個(gè)故事，這個(gè)故事的主角是Oren Etzioni先生，他是一位大數(shù)據(jù)的科學(xué)家，其創(chuàng)建了好幾家大數(shù)據(jù)企業(yè)，其中最為有名的是Decide.com網(wǎng)站，該網(wǎng)站能監(jiān)測(cè)400萬(wàn)種消費(fèi)品的價(jià)格，使用超過(guò)250億種數(shù)據(jù)，從而幫用戶分析出什么時(shí)候最適合購(gòu)買照相機(jī)。該公司77%的預(yù)測(cè)結(jié)果都是準(zhǔn)確的，一般為每個(gè)產(chǎn)品節(jié)省100美元。Decide.com對(duì)于價(jià)格為什么變化并不關(guān)注，其關(guān)注的重點(diǎn)是大數(shù)據(jù)的分析可以為客戶節(jié)約大量的錢。

這就是所謂的大數(shù)據(jù)技術(shù)。從1993-2003年花了十年的時(shí)間才第一次完成人類基因測(cè)序，而今天人們只要花2-3天的時(shí)間，在2000美元的實(shí)驗(yàn)室里就能做到同樣的事情。這就意味著現(xiàn)在測(cè)序的不僅僅是一個(gè)人類的基因組，而是所有人的基因組。

大數(shù)據(jù)三大特點(diǎn)：全體性、混雜性和相關(guān)性

1987年，在全世界大概有26億個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，大多都是模擬數(shù)據(jù)，到2007年已經(jīng)增長(zhǎng)了100倍，而且還在繼續(xù)增長(zhǎng)，更重要的是模擬數(shù)據(jù)的數(shù)量在2000年的時(shí)候達(dá)到了巔峰。而數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)在2000年的時(shí)候，世界上3/4的信息還是模擬數(shù)據(jù)的形式，而今天它已經(jīng)不到2%了。所以可以理解，人們看到的數(shù)據(jù)就是現(xiàn)在數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)量之和，而且還會(huì)更多。Schonberger博士認(rèn)為大數(shù)據(jù)有三個(gè)主要的特點(diǎn)：全體性、混雜性和相關(guān)性。

首先，全體性，既收集和分析更多的數(shù)據(jù)。如果人們研究的現(xiàn)象只有6000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，抓住6000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)就是大數(shù)據(jù)，因?yàn)樗�抓住了所有�?shù)據(jù)。通過(guò)這種方式人們可以看到之前隨機(jī)抽樣給不了的細(xì)節(jié)，而且大數(shù)據(jù)帶來(lái)的速度可以用IBM Jase的話來(lái)描述：它帶給人們一種洞察力，這種洞察力人們從來(lái)沒(méi)有過(guò)。

其次，混雜性和相關(guān)性。在小數(shù)據(jù)時(shí)代人們總試圖收集一些非常干凈的、高質(zhì)量的數(shù)據(jù)�？墒谴髷�(shù)據(jù)不必追求精確性，人們可能會(huì)滿足于某種大的方向，而不是現(xiàn)象的點(diǎn)滴細(xì)節(jié)。當(dāng)人們?cè)诤暧^上失去了精確性，卻可以在微觀上獲得準(zhǔn)確性，因?yàn)楦�加混雜，相互加強(qiáng)作用帶來(lái)了第三個(gè)巨大的轉(zhuǎn)變：從因果關(guān)系轉(zhuǎn)向相關(guān)關(guān)系。

舉個(gè)例子說(shuō)明一下，在50年代美國(guó)國(guó)防部花了幾百萬(wàn)美元去創(chuàng)造一個(gè)計(jì)算機(jī)程序，將俄語(yǔ)翻譯成英語(yǔ)。他們是要教會(huì)計(jì)算機(jī)200種英、俄語(yǔ)法規(guī)則。而研究者認(rèn)為他們會(huì)在1960年代完成這個(gè)任務(wù)，但在1962年就失敗了，因?yàn)檎Z(yǔ)言太復(fù)雜了，他們根本沒(méi)有辦法用200種規(guī)則把它歸納。一直到1980年代我們才找到了一些希望，其實(shí)這個(gè)希望就是有著不同想法的公司的出現(xiàn)——IBM。想法就是建立起兩個(gè)非常大的語(yǔ)言庫(kù)，讓計(jì)算機(jī)自己找到統(tǒng)計(jì)的可能性或者概率，一種語(yǔ)言翻譯成另外一種語(yǔ)言的概率是多少，再考慮到它的語(yǔ)境。他們?cè)谶@個(gè)實(shí)驗(yàn)里用英語(yǔ)和法語(yǔ)翻譯了加拿大議會(huì)的辯論，他們把所有這些語(yǔ)料都給計(jì)算機(jī)，然后讓計(jì)算機(jī)做統(tǒng)計(jì)。所以在整個(gè)90年代這個(gè)項(xiàng)目取得了非常大的進(jìn)步，機(jī)器翻譯變得可行，而此時(shí)IBM的數(shù)據(jù)并不夠大。15年、20年之后，谷歌公司采用了和IBM相同的設(shè)計(jì)理念，現(xiàn)在它已經(jīng)為全世界提供了非常大的搜索引擎，現(xiàn)在人們完全可以用機(jī)器來(lái)翻譯15種語(yǔ)言，還可以通過(guò)中介語(yǔ)來(lái)翻譯多種語(yǔ)種，這也是基于相關(guān)關(guān)系的。

無(wú)處不在的數(shù)據(jù)化

當(dāng)人們數(shù)據(jù)化這個(gè)世界的時(shí)候，可以使用流程把數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、分析，能夠從中獲得價(jià)值。以圖書館為例，老式的圖書數(shù)據(jù)化方法是進(jìn)行掃描，獲得這些圖書的圖像，但是這種方式并不能讓獲得很多的數(shù)據(jù)。人們可以將最終的文本數(shù)字化，基于這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。比如一個(gè)藥物，對(duì)它的副作用進(jìn)行分析，不需要實(shí)際病人的情況，只需要在網(wǎng)上看醫(yī)生輸入的關(guān)鍵詞就能知道。地點(diǎn)同樣也可以被數(shù)據(jù)化，因?yàn)榈攸c(diǎn)有經(jīng)緯度、有GPS、有衛(wèi)星數(shù)據(jù)提供確切的位置，GPS接收器并不處理它得到的數(shù)據(jù)，如果把GPS接收器和電腦、智能手機(jī)結(jié)合起來(lái)，人們就能夠分析GPS接收的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)

很多時(shí)候發(fā)現(xiàn)消耗電能的數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生一些數(shù)據(jù)流，而且有非常大的潛在價(jià)值。當(dāng)人們進(jìn)行數(shù)據(jù)化的時(shí)候可以把它轉(zhuǎn)化成別的東西，所以現(xiàn)在已經(jīng)有一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)——大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，他們會(huì)形成一個(gè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值鏈，有三個(gè)方面的內(nèi)容：有技術(shù)的企業(yè)，有思維的企業(yè)，有數(shù)據(jù)的企業(yè)。大數(shù)據(jù)需要技術(shù)，技術(shù)可以在一家IT公司或者咨詢公司里找到，另外需要工作工具，他們需要知道如何去組織。另外需要有大數(shù)據(jù)思維的公司，有一些非常具有想象力的人可以利用數(shù)據(jù)做很多事情。這不僅僅關(guān)乎到創(chuàng)新或者企業(yè)家精神，而是關(guān)系到世界的想法。擁有數(shù)據(jù)的公司，通常情況下是大公司，比如新浪、百度、Facebook、谷歌，還有很多大的零售連鎖企業(yè)，市政公司，金融服務(wù)公司，這些公司都有很多數(shù)據(jù)，而且他們并沒(méi)有意識(shí)到這些數(shù)據(jù)的價(jià)值，只有從數(shù)據(jù)當(dāng)中找到價(jià)值才能將自己轉(zhuǎn)型成為大數(shù)據(jù)公司。

如何在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代占有一席之地

Schonberger博士認(rèn)為，在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代需要知道兩點(diǎn)，第一，技術(shù)或者規(guī)模并不意味著成功。20年前如果你有上十萬(wàn)的服務(wù)器，像亞馬遜、谷歌需要這么多服務(wù)器才能做搜索的服務(wù)，可是現(xiàn)在，在大數(shù)據(jù)時(shí)代里這些新公司因?yàn)樵品��?wù)，IBM云架構(gòu)，也可以迅速趕上上十億的數(shù)據(jù)點(diǎn)，它們可以集體在Decide.com這個(gè)公司里進(jìn)行分析，在Decide.com里有上十億的客戶，而這個(gè)公司其實(shí)只有30個(gè)員工，沒(méi)有實(shí)體的服務(wù)器。所以在大數(shù)據(jù)的企業(yè)家里，不管是大公司還是小公司，只要有創(chuàng)意就有可能成功。這些公司有兩種選擇，要么變得規(guī)模龐大，要么就是變成有創(chuàng)新精神的小公司，而且是敏捷的架構(gòu)。

第二，為了在大數(shù)據(jù)時(shí)代有立足之地需要強(qiáng)有力的工具——好的數(shù)據(jù)分析架構(gòu)。這些分析軟件可以幫人們獲得洞察力，比如IBM的分析產(chǎn)品，它可以帶來(lái)很多智能分析。幾年前谷歌選用藍(lán)色作為搜索窗口色彩，所以藍(lán)色最適合谷歌。然而谷歌的老板卻不這么認(rèn)為，因?yàn)閷?shí)際上有51種藍(lán)色，設(shè)計(jì)師需要從中分析大量的數(shù)據(jù)來(lái)找到合適的藍(lán)色，如果重新從51個(gè)藍(lán)色中選擇一個(gè)，那么這個(gè)設(shè)計(jì)師可能就得辭職了。在這51種藍(lán)色中他發(fā)現(xiàn)最好的色澤與最初選擇的藍(lán)色是不一樣的，但當(dāng)他們用裸眼比較時(shí)根本看不出如此微妙的區(qū)別。當(dāng)你用大數(shù)據(jù)測(cè)試分析的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)一種能讓谷歌損失200-300億收入的藍(lán)色，因?yàn)槠渌�藍(lán)色更有誘惑力。這就是大數(shù)據(jù)的力量，也就是擁有了大數(shù)據(jù)思維的力量。

大數(shù)據(jù)帶來(lái)的時(shí)代機(jī)遇

如果數(shù)據(jù)對(duì)于經(jīng)濟(jì)成功很重要，政府也希望發(fā)掘數(shù)據(jù)的財(cái)富。政府提供一些基礎(chǔ)設(shè)施給企業(yè)和社會(huì)，街道、鐵路、電網(wǎng)、排水系統(tǒng)等等，這都是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)。在美國(guó)，聯(lián)邦政府為私有部門和社會(huì)免費(fèi)提供50多萬(wàn)種數(shù)據(jù)，很多歐洲國(guó)家也仿效此法。還有像國(guó)際組織，比如世行，因?yàn)樗麄冋J(rèn)為數(shù)據(jù)分析是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一種方式，也給人們發(fā)展提供動(dòng)力。在過(guò)去30年里我們看到了在制造業(yè)的轉(zhuǎn)型，從西方到東方，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源泉來(lái)自亞洲，在美國(guó)導(dǎo)致很多人失業(yè)，所以?shī)W巴馬總統(tǒng)就給蘋果公司加了很大壓力，要把很多制造基地轉(zhuǎn)回美國(guó)，Schonberger博士認(rèn)為這在政治上是正確的，但并不是明智之舉。因?yàn)樵诖髷?shù)據(jù)時(shí)代真正的利益來(lái)自于數(shù)據(jù)而不是制造。所以，如果一個(gè)國(guó)家能夠在大數(shù)據(jù)時(shí)代生存和繁榮下來(lái)，它一定會(huì)成功。未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、成功源泉將會(huì)是來(lái)自于數(shù)據(jù)，而大多數(shù)國(guó)家只是剛剛進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。但是誰(shuí)會(huì)成功，誰(shuí)會(huì)失敗還不知道。