大數據時代,人類生活面臨顛覆
對於IT領域來說，最近有很多非常新的概念，比如雲計算、物聯網，當大家剛剛對這些概念開始有清晰的認知時，又壹個全新概念出現了——大數據。什麽是大數據？大數據概念究竟指向何方，大數據背後能怎樣改變我們生活？會不會給我們的生活和工作帶來困擾？
本報與第壹財經頭腦風暴節目合作探討大數據時代下的問題。參與這次討論的嘉賓有大數據概念的提出者、牛津大學教授維克托·邁爾·舍恩伯格，微軟亞太研發集團、雲計算操作系統首席架構師徐明強，上海市信息化專家、專業委員會專家、復旦大學計算機學院院長王曉陽，科爾尼管理咨詢全球合夥人孫健，復旦大學現代哲學研究所所長俞吾金，啟明創投合夥人童士豪，著名財經評論員石述思。
1 到底什麽是大數據？
維克托：我認為它就是新黃金，我覺得是21世紀最主要的資源，這種資源對社會、企業、個人是否能成功，還是會受苦受難有著很重要的作用。解釋壹下，雖然此前我們都有數據，可把它們整理在壹起然後分析是非常昂貴的，因此我們更多的註意力都放在了實體資源上，就是真正的黃金、金塊，像勞動力這種資源。但只有最近我們才靠人的知識、創新來創造財富，更靠前壹步，我們可以根據數據來進行，因為數據收集以及分析，成本上升的程度都已經改變了，然後我們的數據就可以達到壹定規模。最後，大家所尋求的不管妳是壹個人、壹個公司、壹個組織，還是這個社會，無外乎就是這種所謂的新黃金。
為什麽最近黃金的價值會跌得很厲害？因為老黃金不值錢了，沒有新黃金有價值。
童士豪：我的觀點有點類似，第壹個是雲，第二個是關系，第三個是未來。像剛才維克托先生提到的，因為雲時代到了，儲存的大量數據的成本非常低，所以能讓大家去利用大數據做工作分析，最近由於很多事情的關系，有更多的關系被理解，所以能去預測未來狀況。用自己的話說，就是在聆聽上花很多時間，看了很多朋友，大家尋找工作機會也好或者是認識對工作有幫助的合作夥伴也好，在這麽大的信息裏，這麽多人把他自己的信息放在上面，就是做了壹件事，就是分析。如果妳40歲想當創意公司的CEO，妳現在20歲，未來20年該怎麽規劃？這就是非常有意思的壹件事。
最後可能有不同的可能性，最後會不會給妳找到壹個最好的方法，那是自己決定的。可能性放在面前，是機會率最高的，怎麽選還是個人決定，所以大數據並沒有抹殺個人的意識。
石述思：大數據首先改變的是我們看待世界的方法，它會對這個時代的很多的價值觀產生劇烈沖擊。舉例來說，因為過去我們東方人特別喜歡壹個詞叫因果，我們認為善有善報、惡有惡報，其實根據交管部門調查的數據，在街頭遭遇橫禍的人其實跟道德無關，秦檜的壽命是嶽飛的兩倍半，很多貪官在發現之前，那過的確實是令人無限羨慕的生活。因此，通過大數據我們能用壹種全新的觀念來看待這個世界，這個世界是有關聯來建構的壹個新型的關系，只有科技發展到壹定水平，才能達到這樣的高度。
與此同時，在大數據時代，我們該恪守的底線還是要恪守，但它的確在告訴我們真相，因為科學就是在告訴我們真相。我有壹個願望，就是剛才講的大數據是新的黃金，我希望它更多地用於社會公益事業，比如，去挽救地震局。這樣能避免很多人道主義的災難和財產的損失，結論是我們過去認為上帝是哲學家或者叫哲人，現在發現他老人家是個老頑童。
2 大數據究竟有沒有對各領域的工作和生活產生影響？
王曉陽：大數據影響了智慧。怎麽理解呢？大數據本身的概念是數據采集和處理，到了壹定的程度使我們的社會也好，管理者也好，都能獲益——從城市來講，壹個管理者可以聚集這些數據和處理方式，使得我們能用智慧來管理城市，可以從交通管理、公***衛生，還有其他各個方面來管理，這管理是需要數據，數據產生了智慧，然後反過頭來能管理我們的模式。
比如，在公***衛生方面，采集數據到了目前為止其實已經進行了好多年，它的數據采集原來並不是為了大數據來做的，其實是為了壹個方便——方便大家去看病。而且妳的電子病例等，讓妳看病更人性化，或者對醫生來講能更快、更方便地去熟悉病情，但在這種情況下，這個數據壹旦采集起來使得我們對整個城市的健康狀況就能進壹步了解，所以，剛才講的看病的數據其實是原本的用意，大數據壹來其實我們就能看見原來看不見的問題。比如壹些比較大趨勢方面的問題，流行病在哪個地方比較多，或者它怎樣流傳的，等等。這些事情我們原來是看不到的，這種情況就是大數據對我們的幫助。
徐明強：先舉個例子，有壹個球和壹只螞蟻，球跟螞蟻說，做三維世界的事物太好了，妳看這條線上有多少個螞蟻我壹眼就看見了，螞蟻說我真的不信，我得按照這條線爬，爬到頭計數器沒有出故障我才知道有多少螞蟻。這能看到三維和二維差了壹維，就差了這麽大，所以大數據首先它不是數據大，不是同樣的數據多了就變成大數據，而是在原有的二維、原有的數據庫基礎上，再建立壹維，給它壹個全新的看點。舉例說明，妳如果在美國，妳是欠了債的，除了債主對妳感興趣，還有人會對妳感興趣——如果妳欠了債，突然妳可以還債了，那麽銀行會對妳感興趣。在11年前，美國資本壹號就發明了壹種大數據的應用，它可以找到哪些人是欠了銀行的錢、欠了信用卡的錢，然後它就會觀察妳的消費數據，當它發現妳可以開始還的時候，他立刻把妳再買過來，從此以後他就吃上了妳的利息。資本壹號這個公司在2001年時，每個季度的增長率是20%，就是因為它大數據的程序，它可以高命中率地發現這個，它是從哪裏找來的數據呢？從沃爾瑪、從各種各樣的消費數據中找到的。從這個實例我們可以看出，大數據這個原有的數據分析商務智能上加了壹層，商務智能不能告訴我們別人將要並且能做什麽。
關於我們公司對奧斯卡頒獎的預測，除了對李安的預測沒對，其他都對了。其實，我們的預測是把所有人員都做了壹個概率，所以做了19個預測對的，是我們放在第壹概率的獲獎人，下面還有4個是第二概率，所以李安導演我們放在第二概率，我們把他放在後面。
這個預測跟大數據很有關系，首先做大數據需要有IQ，智商，就是說，這個模型要非常好。我們公司做IQ的人叫加戴維·羅斯查爾德，是我們研究部門的壹個人。還有其他人，我要講講，他這個人的IQ有什麽差別？他這個人的IQ用了壹個非常簡單聚合的模式，除了IQ還有什麽呢？智商以後還要有勤商，勤奮的勤。勤商就是說，他非常勤奮地去找數據，要找多種數據，還要找非常實際的數據，所以他在網上、社交網上都有找。有壹些找不到的數據，怎麽辦？他找人做調查，然後找人來做，所以他又有智商，又有勤商，夠不夠呢？還不夠，五年前這種事情做不到，為什麽？五年前他要做這樣大量的數據的話，自己作為壹個研究生的小預算是做不到的，但雲計算的出現，他就可以做到了。可以延伸這些數據，用很多處理器來處理，現在他就是用了雲做這樣壹個計算，最後成功了。
孫健：我寫的是機會加危險，就是危機。我同意維克托的結論，說這是壹個新的金礦，或者有說法叫新的機會，但不要忘記那同時會帶來很多危險。如果我們不能很好地去處理大數據的話，特別是像在我們日常工作中接觸到的很多中國企業，它們大多數甚至在最基礎的數據分析方面還比較落後，這就意味著，我們該怎樣很快地過渡到大數據時代去，去面對大數據挑戰，如果準備不好，那我很擔心，這會像以往很多新技術來了以後的情況，很容易造成很多企業邯鄲學步——連走路都還沒學會，就要學跳，壹下子邁到大數據時代，企業不知道怎樣真正地讓大數據發揮作用。
在我們的行業裏，因為大數據而做了很多產品創新。談到大數據時代的破壞型創新，實際上也是談了同樣的問題，因為在創新的同時，事實上要推導、顛覆原來的很多東西，包括我們咨詢行業的很多服務和產品都要做更新，也要跟上時代。比如，我們有壹家很大的全球性零售企業，它每天要處理海量數據，那麽在海量數據之前，雖然有了技術手段，它仍需找到壹個很好的切入點，去解決大數據該怎樣應用到業務中，改變業務模式，給業務創新帶來價值。因為要把這個大數據加以更好地利用，再便宜還是投資，還是要改變，硬件、軟件各方面要做配置，甚至對應的組織要做調整，壹個企業要做進壹步調整才能適應大數據時代的需求，才能讓大數據發揮作用。所以我們做的工作就是幫助企業找到它的價值創造，建立業務模式，來證明在這方面做這樣的投資，讓大數據發揮作用是值得的。
俞吾金：我想提出不同看法，就是因為人類的思維有壹個特點，他把覺悟的東西誇大為全球的。比如妳看到三只天鵝是白的，但其實有壹千只天鵝都是白的，可在澳大利亞發現了壹只黑天鵝，就把壹切天鵝都是白的這個原理給推翻了，我覺得大數據這個問題是重要的，但如何正確看待它，不能走極端。大數據反映了人們從數量關系去理解生活的壹種思維方法，從古代開始就非常重視，當然古代沒有使用大數據這個概念。
數字本身對生活的重要性越來越大。從哲學上看，它有實踐性，比如數學中的π，圓周率，它等於3.1415926……它就把所有大數據都囊括進去了，更容易理解的是三分之壹，三分之壹的另壹種寫法就是0.333333無限被延伸，所以黑客在邏輯學裏就強調，這個無限包容在三分之壹這個有限中，有限中包含著無限的壹個展開，包含所有數據的展開，這就體現了實踐精神。從這個實踐角度看這個數據，我認為大數據在當代的變動中有重要地位，但看它要有眼光，不要誇大也不要縮小。
3 怎麽理解三分之壹就把壹生所有數據都概括了？
維克托：我不同意俞老師的觀點。數字的歷史很悠久，但是，以前我們對這些數字的處理方式非常有限，光有技術是不夠的，能對數據進行分析，比如像數字，它對妳只是壹個數字，這個意義不重要，妳也可以用壹個漢字或壹個字母來表示，那從這個角度來看，大數據不過是壹個很長很長的數字，妳可以用心記住就可以。
但其實，大數據的價值在於，在整個數據的收集過程中，需要運用分析才可以了解。比如，如何進行預防性的維修，如何能夠防止爆發等，我們不是把這個數字簡單地記下來或背下來，而是要通過分析，通過數據統計的分析，通過把它進行整理了解之後分析，這不是妳背下來壹個數字就可以了，這是非常大的區別。
4 大數據時代究竟會給生活帶來什麽樣的顛覆？
維克托：首先從商業來講，我覺得有三個元素要記住：壹個是在商業世界中決策將發生變化，會越來越清楚地證明，要靠數據說話。
在美國，最大的互聯網公司大概是谷歌，每天都有30億搜索請求。有壹天他們屏幕上準備用藍色，然後他們就選了壹個特別的藍色，但他是要測試41種不同的藍色，來看到底哪壹種最受歡迎。他本來想自己來決定：我是首席設計師啊，我就選了壹種藍色。但他的老板說：不行，我需要實證來告訴我們哪壹種藍色最受歡迎。但這個谷歌的首席設計師就辭職了，他說我是首席設計師啊,我是最清楚的。通過很多測試發現，有壹種藍色的藍是裸眼看到和設計師選的藍色不太區別得開，但另壹種通過測試所產生的藍色，更受歡迎，有更多點擊量。通過實證做出來的決策更有效。類似例子有很多，都說我做這行已經幾十年了，我說的肯定沒錯。這種傳統的社會觀念和思維方式會受到挑戰，我們的決策必須要靠數據說話，這是第壹點。
第二，就是在我們出去說話時，我們要註意不能誤讀數據，錯誤的數據是不行的。也就是如果原來的材料不對，原料是垃圾，出來的東西肯定也是垃圾，這個公司出這些數據的話都是比較容易理解的，但可能不是妳應該熟悉的數據。
第三個是挑戰。就是普通產業，尤其是計算機產業，數據會超越它們，這個可能是有壹種挑戰式的說法。如果沒有足夠的數據，妳也趕不上壹個大量數據的比較平庸的模型，也就是為什麽說數據會超越那些產業。比如機器翻譯這件事，在六七十年代，IBM花了很多錢想用機器翻譯，它要弄壹些語言的規則輸入到機器中，但效果不太好，它就有了壹個新想法，它不是把壹種語言的語法規則輸入機器，而是把加拿大議會中的英法雙語的互譯輸進去，把成千上萬的翻譯資料輸入進去，它就有了大量的累計組織上的數據庫，這個效果就好得多。而谷歌又在這個領域有更多數據，壹下子這個翻譯就更成熟、效果更好。可以說，是這個數據使它超越了這個軟件。因為今天這個大數據的力量，可以很容易地獲得想要的資訊，但大概在十年前，需要五十萬個服務器，大量的儲存以及處理數據的模式，妳才能開始壹個新業務。今天如果要輸入業務，用雲計算來測試就可以了。比如有壹個叫蒂塞德的公司，它有很多產品及價格，它收購壹些數據來預測到底壹個產品是上架還是下架，雖然他們擁有大量客戶，可這個公司的員工只有13個人，因此它的服務器有很多，他們擁有大量的數據。可見，這個舞臺不僅可以讓大公司來做，而且創新的小公司也能以平等的地位來競爭。
王曉陽：其實講到改變了我們整個思維方式，所謂的就是實驗這個思維，比理論思維更重要，這壹點我不是太懂。其實維克托先生剛才舉的例子，是在很多情況下，是我們用數據去驗證以前想要能夠有的東西，有壹些智慧確實是在數字裏挖掘出來的，這個可能是壹個語言來自不同的地方，怎麽講呢？基於在大數據的情況下，其實有壹個所謂的循環概念，等於說妳有了智慧以後去驗證，驗證數據裏又產生了各種各樣的智慧來做這樣的理解，所以從這個角度來講，我覺得是大數據的情況下面，沒有顛覆，而是說壹個改進，對我們認知世界的改進。就公***衛生這個話題來說，我們舉的最多的壹個例子就是在谷歌，有壹個所謂的趨勢預測，它就是用了網民們搜索的詞來預測。
所謂的預測流感，怎麽做？很簡單，就是它去分析了以往的數據，說在流感發生的地域，地域的那個時間大家是用什麽詞去搜索，這樣就可以做統計。做了統計以後，反過頭來用這些搜索詞來預測這個流感，這種情況下是什麽意思？並不見得是說這種數據或大數據的情況就能使我們對這個流感突然有壹個新的認識，其實不然，其實是谷歌的那些工程師們有壹個想法，認為我們好像流行流感，這和大家有關，而每個人都會用搜索來獲取壹些跟流感有關的信息，就有了這樣的關聯。這個關聯怎麽去發現？這就要用數據去發現，用所謂的大數據的做法，去實現我們已有的壹些概念的東西，把它實現了之後，就能做預測。所以從這樣的角度講，並不見得是有了大數據，我們就可以把所有的智慧都丟掉，我們不用IQ了，只要數據就好了，這肯定是不行的。壹定是IQ加上數據，然後能讓它有個正反的概念，這是大數據所應該幹的事情。
童士豪：我有不同想法，我覺得剛才維克托先生講的壹點很有意思，就是對智慧的要求，大數據時代是不壹樣的。在大數據時代，對智慧的要求可以低壹點，都能產生更好的結果，這是壹個有意思的事情。他剛才提了壹個例子，之前要做翻譯是很難的，妳的規則必須特別強、精簡、完整，才能有60%、70%的準確率。但在大數據時代，我們不用想那些，不用花智慧講那麽復雜的規則和套路，幹脆把幾億個已翻譯好的文章交給電腦，用統計學的方式找到哪種情況下，翻譯的字的另外壹個意思是比較對的。這對於智慧的要求其實是降低了，但效果可能會更好。
孫健：可能我們對智慧的理解有歧義。我覺得維克托先生講的我理解，因為他有另壹本書叫《Delete》，裏面專門講了這個三重智慧，談了取舍問題。因為隨著存儲技術、因特網的發展，他講的更多的是知識，知識的要求可以低，但對智慧，我覺得理解不壹樣。我理解的智慧是，妳判斷壹個事物的根本的、真正的洞察能力。就是，妳對壹個事物的洞察能力還是需要有，不會因為大數據的存在而削弱或不需要了，而恰恰因為大數據的存在才更需要洞察力。
5 大數據時代到底真正來臨了嗎？
王曉陽：大數據時代來不來臨要看妳怎麽度量、衡量。現在這個數據的量和種類，以及采集的方式、手段，處理的手段，絕對已經達到了“前無古人，後無來者”的感覺。這個情況下，我們從這個數據采集以及數據處理這個能力方面來講，我們的大數據時代來臨了，但我們使用數據利用數據這個才是剛剛開始，只是剛起步。
而大數據改變我們生活的時代，還沒有完全到來，但為這個我們已經做了很多準備，這是城市的管理問題。我們為大數據時代做了很多準備，比如在數據采集方面已經做了很多準備，怎麽樣利用這個數據來做我們這個智慧城市，這是壹個最大的問題。
徐明強：從商業角度來看，我從運用上說，個人認為是來臨了。舉個例子，墨客這樣壹個藥材公司，他可以根據天氣性質，比如如果今天冬天特別冷，很多過敏性動物就會冬眠，四五月份突然轉熱時，花粉也開始多了，今年有很多人會過敏，等等，它就通過市場進行營銷，把比如克敏能這種藥材發布出去。
維克托·邁爾·舍恩伯格：美國總統奧巴馬曾說，盡管政府也嘗試，但他總是落後於企業，落後於社會的其他壹些群體。所以說搞這種活動能充分激發數據，提供給大眾，而且公司也可以拿這些數據，讓公司能利用這些數據有更多創新。這是壹個想法，也許有壹些做法，比如商業方法，我認為能通過發揮企業的智慧，發揮像微軟這樣的壹些聰明企業的智慧，還是有幫助的，包括和政府的合作來管好社會。
石述思：我有壹個感受，當商業巨頭面對屌絲談大數據時，我們都有壹種不寒而栗的感覺，因為盡管大數據時代我們每個人都是公平的，我們可以說小公司可以獲得公平競爭待遇，但其實掌握大數據的都是壹些巨頭，他們有得天獨厚的優勢來搶我們錢包裏的錢，我們很難，因為公司的定義就是在法律允許的範疇中唯利是圖。但我們倒是渴望政府部門能利用大數據為我們提供普惠性的服務，可就像壹些智慧城市沒法真正做到智慧管理的案例壹樣，所以我對大數據來到中國的前途深表憂慮。還有，即使優秀的公司利用大數據，它也要面對壹個現實，比如我們像電視臺做廣告的壹樣，為什麽現在人依然很多，因為中國貧富差距特別大，如果妳掌握了所有消費者的數據，而大多數在今天是無效數據，所以妳還是有壹個有選擇的大數據的過程，叫有購買力的大數據，所以各種各樣的問題就會出現在我們面前，就是社會本來是我們需要，但它存在很多幕後看不清楚的東西。我們擔心被商業巨頭利用，來完成對消費者進壹步的盤剝。
孫健：我覺得從企業角度來看也是同樣的問題。我前面想表達的意思就是，第壹我們今天中國很多企業實際上並沒有準備好迎接這個大數據，因為我們現在還停留在比較初級的基礎數據分析時代，我們很多的基礎數據今天都沒有被運用，不要說大數據，就是小數據今天也沒有很好的利用。還有很多假的數據，是因為對這些數據的輸入管理非常不成熟，我自己在工作中接觸很多企業，企業今天做的幾件事大家都在做，有ERP系統，有數據庫，有了數據就往裏面存，但我發覺，有很多中國企業兌現的數據管理沒有規範化的感覺，更沒有很好的利用。這就存在這樣的擔心：最後大數據時代來了以後，我們本來中國企業在這個數據分析的利用上就不擅長，今天有了大數據以後差距會變得更大，以後國際巨頭有壹個成熟的數據分析方法，很多健全的商業模式，它會把這個差距變得越來越大。
6 在大數據時代，下壹個預言會是什麽，下壹個判斷會是什麽？
維克托：接下來怎麽能讓生活比現在更高效，就是要讓城市變得更加智能，這是可行的，為什麽？我強調的是，我們有可能改善我們的公***衛生，改善教育，我們有能力收集數據，公***交通的通化能真正滿足市民的需求，而不只是政客，而且能源消耗也會得到更好的檢測、預測和管理，這樣我們的城市就會更加智能，讓城市的生活更加好。在150年前，曾有預測如果是在城市生活，壽命會更短；在農村生活則壽命長。而150年之後的今天，壽命更加長了，有了大數據我們會更加美好，可是有壹個條件，就是那些決策者，他們壹定要使用這些數字才可以。
下壹步是專家怎麽來做。其實這涉及到在數據時代，數據點是有限的，那麽我們收集的數據，只要我們收集足夠的數據來解決問題就可以了。因為非常復雜、數據點非常少，所以我們的數據點收集起來必須是要高質量的，現在不是這樣的，現在的是更加的多、更加的亂。解釋壹下什麽叫更多更亂，更多就是有數據點，關於我們想要研究的壹個現象，我們可以更多的進行數據統計，比如在美國，妳有DNA基因圖譜，那麽只要2000美金就可以知道妳的整個基因圖譜當中的30億這個東西是怎麽組成的，這樣妳就可以知道那些30億個精對，現在如果說有壹個基因組成可能會導致什麽樣的癌癥，就可以查基因圖譜，說我是不容易生這個病的，這是為什麽可以預測是否患癌癥的原因。那麽有更多的數據便會存在壹定的不準確性，所以，我說更多且更亂，所以這裏允許壹點點的不準確，或者可以亂壹點，這個所謂的亂就是指，不是說每壹個數據點都要達到最高的準確度，這個結果就是，不是百分之壹百完美，但在大數據這樣壹種方向，或者說，我們在正確的數據點上要知道壹個方向。知道方向比晚壹點知道完美的數據更有效。比如交通預測，也許當下看到的交通預測比實際運用中要晚了20分鐘，可能看起來太晚了，但如果這是預測壹個星期的信息，就夠了。
王曉陽：大數據時代對我們這個城市更加理解，所謂的理解就是妳知道這個城市裏發生了什麽，這非常重要。在以前，這個城市的管理都是壹拍腦袋，有的時候拍腦袋拍出很好的來，拍腦袋也能拍出非常棒的壹個城市來，但是有的時候呢？拍腦袋可能太離譜，這種情況下在大數據時代我們怎麽樣利用好，就是我們所講的。而為了政績也可以用大數據來考慮，說這個數字到底對它的政績有沒有好處？就是名義是壹個很大的方面，大數據方面不光是理解我們這個城市發生了什麽，而且還能了解我們城市裏的民眾在想什麽？這點對城市管理來說非常重要，城市不光是壹個硬件設施，不光是地鐵和高樓，人在裏面非常重要。
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