大數據在中國
這本書要解決的第一個問題是，我們應該如何理解“大數據”？大數據的英文表達是BigData，意思是“海量數據”。數據的規模大到了已經無法用當前的技術和工具來處理，那就必須突破瓶頸，從而產生數據革命。對數據的處理包括很多方面，有收集、整理、分類、存儲、分析、預測和輸送等等。
大數據就這么簡單嗎？當然不是。數據如同人體的血液，大數據則是整個人體系統與血液有關的部分。最早涉及這個概念的是天文學和基因學領域，因為這兩個學科非常依賴對數據的分析方法，尤其是對“海量數據”的分析。它也是電腦和互聯網結合的產物，因為電腦實現了數據的“數字化”，讓它們像數字一樣容易儲存，互聯網則實現了數據的“網絡化”，讓它們通過網絡可以自由快速地傳輸。
從此，大數據才真正擁有了無窮的生命力。互聯網的技術不斷發展，滲透進我們的工作和生活，加上移動網絡、物聯網與其他各種聯網設備的出現與普及，一個必然產生的現象就是數據的迅速增長。有90%的數據是互聯網出現以后才產生的，它以指數級的速度在我們的生活中不斷增加，從海量至于無窮大，世界正被數據淹沒。
我們需要更加關注的，是數據從量變開始質變，并且體現在多個方面，觸發蝴蝶效應，推動其他領域的變化。
第一，催發數據性思維。一種全新的思維模式，這首先是大數據時代的到來帶給我們的。思維方式的改變，推動產業的根本性變革。這種變革甚至是顛覆性的，因為思維是最大的生產力，也是社會文明進步的決定性力量。
歷來的商業變革，其發端都不是某種技術，而是思維方式的轉變。思維產生需求，需求推動技術。人們有了新的思考，有了新的視野，才開始低頭審視舊的經濟體制和傳統的商業理念，去思索和創新商業邏輯，研究更實用、先進和高效的模式。反之，如果人們不能與時俱進，吸收并且創造順應潮流的新思維，再通過新思維去重新組織資源，建立架構和制定策略，那么貌似強大的體量反而會變成繼續前進的累贅--就像19世紀的清帝國。
這種通過新思維來顛覆舊秩序的案例，不僅發生在國家的競爭之間，還在信息技術領域頻繁上演。它總是最先由信息與技術的新思維起步，然后滲透到傳統領域，繼而蔓延到全社會，改變每一個行業和每一個人。
相關案例到處都是，比如黑莓、摩托羅拉、諾基亞、柯達、雅虎等公司，比如華為、聯想、中興、百度、360、中國移動以及它們的競爭對手--谷歌、思科、微軟、三星、西門子等。
數據性思維表現在：
1.對全部數據進行分析，而不是隨機抽樣；
2.并不過于追求精確性，而是重視數據的復雜性；
3.更多挖掘數據的相關性，而不是因果關系。雖然對于后兩條在不同的領域存在爭議，在不同的需求面前也存在側重點的區別，但就數據性思維而言，這三條特征足以讓我們的世界天翻地覆。當然，許多超級巨頭的沒落也并不是因為它們沒有數據性思維--原因總是很復雜，但它們歸根結底總是倒在自己的思維上。它們被新的思維超越，并且徹底擊倒；如果不奮起直追，就會被淘汰，退出歷史舞臺。
昔日巨人在感慨自己未及早行一步，追趕者在嘆息何處尋覓超級思維人才。而在今天，數據性思維就是最新的智慧，雖然它的威力還沒有進化到可以導致巨頭轟然倒下的地步。不過，需要警告的是，如果你今天不給予它足夠的重視，在下一撥沒落帝國的名單中，你的名字將會赫然在列，成為失敗者中的一員。哪怕你現在風光無限，在被超越和打敗的時候，也會無能為力。
第二，產出“數據資產”。思維充分展示了它的力量，而在大數據時代，另一個變化是數據成為一種資產并被產出。這是因為，當我們需要更加全面的數據來提高預測分析精度時，就必須制造更多的便宜、方便和自動的數據工具，收集、加工或生產數據。就像你住的房間越大，需要的傭人就越多，他們的工作量就越大，而你的需求是傭人最好不犯錯誤，干活越快越好，越多越好，給你提供完美的生活。
這些工具包括什么呢？上網時我們使用的瀏覽器、軟件、窗口和后門工具，它們會記下你的各種個人信息數據；生活中我們使用的智能手機、GPS導航器、智能手表或其他數碼產品，時刻都在產生數據；還有路由器、智能玩具甚至電視機、冰箱等，如果它們聯入網絡，在為你服務的同時，也在產出無數的數據。
當你和女朋友出去購物時，你需要刷卡、移動上網，那么超市收銀的刷卡器、路由器、無線WLAN和3G網絡、銀行ATM以及監控攝像頭，都在收集和產生與你有關的數據。
除非你躺在家里什么都不干--扔掉手機、電腦、固定電話和所有的銀行卡，也不出門購物，變成徹頭徹尾的隱居者，從這個世界消失，否則你時刻都是一個產生數據的源頭，并被接入一個無限大的數據互聯網。全世界幾十億人共同組成了一個龐大的數據生產工廠，提供了幾乎無法計量的數據資產。
為什么我說這是一種資產呢？因為數據在互聯網領域意味著流量，而流量就代表著財富。流量拿來變現，可以是廣告，可以是游戲，也可以應用于電子商務。擁有這些數據的人或企業，就能由此獲得巨大的利益。這時，商機就產生了。
因此，在大數據時代開啟之前，意識到數據的資產價值的公司就已開始布局。它們早就盯上了數據生產的源頭--消費者，通過出售數據工具來把人們接入互聯網，獲得人們的數據流量。
第三，數據資產可以變現。雖然在事實上，任何資產都是可以變現的，但沒有哪種資產的價值可以超過“數據”。我們擁有了數據資產，就必須通過分析來挖掘它有多少價值，通過預測來確定價值的方向，通過整理來劃分價值的類型，最后再“變現”為用戶價值、股東價值乃至全社會的價值。
在這個過程中，核心環節就是預測--這也是大數據分析的目的。數據是海量的，也是復雜的；數據無孔不入，無所不至，怎樣采取實用技術來進行劃分？如何通過數學建模來從數據中整理價值走向，建立價值鏈？最關鍵的是，我們要預測事態發生的可能性，然后制訂相應計劃，采取合理措施。
這方面的應用十分廣泛，像流行病、股價、經濟走勢的預測。當預測可行并成為一種機制時，人們就有了更進一步的可能--通過適當的干預，來引導事情向著期望的方向發展。
例如，針對用戶的個人喜好和對消費能力的統計，電商網站向他們推薦不同的商品，引導他們多消費。游戲公司會在游戲運行過程中對玩家的行為數據進行分析，及時調整針對不同玩家的計費點和關卡難度，也對玩家的消費欲望和能力進行分析，最大化地從玩家身上獲得收入。現在所有的網絡公司都已擁有了“精準營銷”的能力，通過恰當的技術手段向不同的用戶展現不同的廣告（個性化廣告），以此來提高廣告收入，也幫助自己的廣告用戶提高產品銷量。
這些例子都很好地證明了數據資產的價值，以及價值的可塑性。它也是一個巨大而完善的產業鏈，它的分析、預測和控制技術，亦廣泛地應用于其他行業，對我們個體的生活、工作和思維的提高都有不可估量的幫助。
本書拋出的第二個問題是：大數據非常熱，但如何才能把它變成一個廣泛實用的利器而不是階段性的泡沫呢？
我們都有這樣的感覺：大數據正在逼近和包圍我們，因為現在人人都在討論，企業在探討，政府也在研究，新聞鋪天蓋地，理論遍地開花。數據也在不停地產生，個人、企業、政府機構、互聯網，都在產生數據。各式各樣的數據正在沖擊我們，頗有“亂花漸欲迷人眼”和“身在廬山”的感覺，難免感到迷茫與困惑。
我們究竟應該從大數據中挖掘到什么？企業和組織怎樣通過大數據完成蛻變和轉型？大數據技術應該怎樣實用化、有效化，讓它適用于每一個人？這些是人們普遍關注的問題，要想實現這些具體的目標，我們必須先破除障礙。障礙既是技術上的，又是心態和認知上的。技術障礙最容易攻克，心態和認識上的障礙往往很難在短時間內消除。
從國內這幾年大數據發展的現狀來看，人們從數據中已經發現了新的價值，在技術層面也已經做足了準備，但之所以大數據市場還未能大規模地啟動（除少數幾家公司外），原因在于心態、認知的滯后和舊觀念的羈絆。
上海一家IT公司的經理朱先生拿他親身經歷的一件事舉例。不久前，朱先生開車在路上行駛，被一輛摩托車剮蹭了，由于肇事者拒不認賬，朱先生只好請求有關的交管機構調取馬路上的監控視頻，希望對這場事故責任有準確的認定。這當然是一個好的方法，但他得到的答復是：“你的請求是可以的，不過需要將你的汽車押在交管部門15天，相關數據也要在15天后才能調取出來。”
朱先生很苦惱：“明明一件很容易、很迅速就可辦到的事，為何弄成這樣？”
這就是觀念或心態的問題。我們知道，即便在中國一個較小的縣城，馬路上和關鍵的區域也都裝上了攝像頭；在大的城市比如北、上、廣、深，傳感器早已經星羅棋布，到處都是。收集和記錄視頻是一件信手拈來的易事，這些數據也具備了為社會、為民眾提供更多優質服務的可行性。同時，現在的大數據技術也已經完全可以高效處理和分析這些數據。可事實往往相反，人們依然無法從中獲益，有的機構最在乎的是自己擁有多少權限，而不是提供多少服務。當然，相關的機構也對此有怨言，他們也有自己的理由和無奈之處。原因就在于人們服務意識的缺乏，以及舊的思維和心態的頑固影響，這便構成了一個牢固的阻力場，讓每個人深陷其中，都想出來，但又都拔不動腿。
大數據不僅應用空間廣泛，也有巨大的需求空間。不論在醫療、交通、航空、電力、電信、金融、城市管理等公眾服務領域，還是在制造業、創新行業等各式各樣的企業當中，都存在從數據中發現新價值，提供更個性化、更有價值的服務的需求。也就是說，我們已經完全準備好了技術，但還沒有準備好觀念和意識。現在中國正大力推進智能電網建設，雖然智能電表安裝很快，但后端的數據整合遠遠跟不上，導致用戶雖已裝上了智能電表，但得不到應有的服務。比如當電表只剩下最后幾十度電時，都無法獲得短信提醒服務。這和朱先生的遭遇如出一轍，不是技術上做不到，而是觀念需要改變。大數據方興未艾，正在源源不斷地釋放出更多的能量，推動我們的產業升級、社會轉型和企業轉型。我們要想從中獲益更多，就需要全民參與、全民破冰、全民轉變觀念。只有這樣，數據才會成為我們的“新能源”，而非“燙手山芋”。只有首先破除這些障礙，大數據在我們的生活中才真正具有無限廣闊的應用空間，成為推動社會發展的核心動力。
要想成功破冰，更新舊的觀念，我們必須從內部數據和內部問題切入。只空喊口號、形而上地研究似是而非的問題是起不到多少實際作用的。在不同目標、不同狀態下的企業、部門和個人，其實都可以開啟自己的大數據之旅，從大數據中挖掘到更多價值，但一定要腳踏實地，拒絕空談，從實際出發，從小處做起，從細節開始，打下堅實的基礎。
只有從現有的數據入手、以擁抱客戶為核心任務、以解決內部問題為基本的出發點，才能切實地推動我們的大數據發展，成功開啟破冰之旅。比如公交系統，在整合了各種公交平臺的信息體系后，將公交車、地鐵和出租車的出行進行“三位一體”的融合，人們就可以用手機實時地查詢正在等待的公交車還有幾分鐘到達，確認實時的路況和交通擁堵信息，靈活選擇自己的出行工具和路線。
當前，大數據對于企業與機構的顯著應用效應主要體現在兩個維度：一是在前端發現更多的商機，對客戶實現全方位的關照，挖掘和拓展更大的增值空間；二是管控風險、提高效率和降低成本。
有一位在電信公司任職的項目經理對我說：“現在電信之間的競爭日趨白熱化，市場也將飽和，怎樣快速地掌控市場和用戶的動向，制定個性化和針對性的營銷方案，就成為在激烈的競爭中獲勝的關鍵。我們在采用新的大數據方案之后，直接提升了服務速度和個性化的服務效率，數據中心的反饋時間從原來的兩周縮短到現在的不到兩天。這樣一來，我們的客戶經理就能夠實時獲取大量信息，更有效地分析客戶的使用習慣，占領服務客戶需求的先機。”
這就是在解決問題的基礎上成長，在挖掘數據價值的前提下破除障礙。對大數據在現實中的具體應用，尤其對企業來說，首先必須以客戶為中心，制定戰略規劃和自己的大數據藍圖。其次是根據自己的業務優先級，建立數據分析體系，逐步提升大數據的分析與應用能力。最后就是定制可量化的指標，獲得投資回報率。
從目前的大數據實踐來看，我們的應用主要體現在對現有數據的整合、挖掘，進而去提升客戶端的應用價值和帶動企業的效率。如果想讓數據革命真正變成席卷全球的第三次工業革命，產生新的生產力，還有很大的創新空間。
對中國而言，一個偉大的時代才剛剛開始。
趙偉2014年元月10日北京