大數(shù)據(jù)價(jià)值：決策支持系統(tǒng)作者： 本刊編輯部 　　2012年秋天，全球廣告巨頭WPP集團(tuán)首席執(zhí)行官蘇銘天爵士約訪google首席執(zhí)行官拉里佩奇時(shí)，佩奇派出無(wú)人駕駛汽車去接他。這是一輛集大量高科技設(shè)備、自動(dòng)駕駛的雷克薩斯SUV汽車，車上配有雷達(dá)、傳感器和每秒可測(cè)量超過(guò)150萬(wàn)次的激光掃描儀。它自助行進(jìn)了20分鐘，駛過(guò)280號(hào)州際公里和繁忙的85號(hào)州公路。汽車通過(guò)自動(dòng)駕駛儀進(jìn)行自動(dòng)巡航，自行校正路線，在前方出現(xiàn)車輛和行人時(shí)放慢，然后又加速駛出臨近車輛的盲區(qū)，最終來(lái)到距google公司約32公里外的瑰麗旅店。（根據(jù)《財(cái)富》中文版2013年3月號(hào)整理）

這是google正在研發(fā)的一種未來(lái)交通工具。這種無(wú)人駕駛汽車不但借助對(duì)路況歷史和實(shí)時(shí)的計(jì)算智能地制動(dòng)、并線和超車，而且做到了節(jié)約能源（因?yàn)樗�使交通的運(yùn)行更暢通）、提高生產(chǎn)力（能夠削減數(shù)小時(shí)通勤時(shí)間用于其他工作）。在你抵達(dá)目的地之后，汽車甚至能夠自動(dòng)駛向通過(guò)大數(shù)據(jù)導(dǎo)航的停車位。如果你還需要出行，只需借助手機(jī)等移動(dòng)終端就能指揮汽車達(dá)到預(yù)定地點(diǎn)。

這便是大數(shù)據(jù)的神奇之處。通過(guò)對(duì)過(guò)去和如今的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，它可以精確預(yù)測(cè)未來(lái)；通過(guò)對(duì)組織內(nèi)部的和外部的數(shù)據(jù)整合，它可以洞察事物之間的相關(guān)關(guān)系；通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘，它可以代替人腦，承擔(dān)起社會(huì)管理的職責(zé)。

社會(huì)化決策的智慧寶藏

2007年，諾貝爾獎(jiǎng)獲得者吉姆格雷提到，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)正在從計(jì)算科學(xué)中分離出來(lái)，成為科學(xué)研討的第四范式。而此時(shí)，一切跨國(guó)企業(yè)已經(jīng)關(guān)注到數(shù)據(jù)密集型科學(xué)的到來(lái)。比如，微軟研討院出版了《第四范式：數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)》一書(shū)，并延伸出“用海量數(shù)據(jù)重新定義生態(tài)科學(xué)”、“讓我們更接近太空：海量數(shù)據(jù)中的發(fā)現(xiàn)”、“地球科學(xué)的研討工具：下一代傳感器網(wǎng)絡(luò)和環(huán)境科學(xué)”等相關(guān)科研課題。

像經(jīng)典力學(xué)、量子力學(xué)和計(jì)算科學(xué)一樣，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)必將影響到社會(huì)科學(xué)研討方式。《大數(shù)據(jù)時(shí)代：生活、事務(wù)與思想的大變革》提出了相關(guān)關(guān)系的大數(shù)據(jù)思想。即人們能夠把持所有數(shù)據(jù)，而不是僅僅抽取小樣本；人們能夠挖掘更具混雜性的數(shù)據(jù)，而不用苛求數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性；人們只需知道“知其然”的相關(guān)關(guān)系，而不需深究“知其所以然”的因果關(guān)系。

科研范式的轉(zhuǎn)變最后反饋到人們思想模式和決策模式的轉(zhuǎn)變。google的無(wú)人駕駛汽車便是基于大數(shù)據(jù)的分析，借助計(jì)算技能和人工智能實(shí)現(xiàn)了交通指引和抑制功能。通過(guò)無(wú)處不在的計(jì)算和傳感器，大數(shù)據(jù)可以解析存在于現(xiàn)實(shí)世界、虛擬世界以及虛實(shí)融合世界的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，并適時(shí)做出判斷和決策。這種決策模式遵循數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)樾畔�、信息轉(zhuǎn)變?yōu)橹�識(shí)、知識(shí)涌現(xiàn)出智慧的流程。區(qū)別于此前專家、精英、權(quán)威主導(dǎo)的戰(zhàn)略決策，大數(shù)據(jù)決策讓行業(yè)專家和技能專家的光芒因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)家和數(shù)據(jù)分析家的出現(xiàn)而變暗淡，一個(gè)非線性的、去中心化的、自下而上的、發(fā)現(xiàn)群體智慧的決策模式逐漸成型。

大數(shù)據(jù)所具有的在區(qū)域之間、行業(yè)之間和企業(yè)部門(mén)之間的穿透性，正在顛覆傳統(tǒng)的、線性的、自上而下的精英決策模型，正在變成非線性的、面向不確定性的、自下而上的決策基礎(chǔ)。

非競(jìng)爭(zhēng)性生產(chǎn)要素

在人們熱炒大數(shù)據(jù)的時(shí)候，合作型消費(fèi)或分享型經(jīng)濟(jì)正在興起。分享型經(jīng)濟(jì)是社交網(wǎng)絡(luò)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和節(jié)約型社會(huì)建設(shè)等共同作用的結(jié)果，也是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中、分布式共享中的典型應(yīng)用。分享型經(jīng)濟(jì)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用的交互關(guān)系，揭示出大數(shù)據(jù)的三個(gè)屬性。

一是生產(chǎn)要素屬性。對(duì)于google、亞馬遜這樣的大數(shù)據(jù)掌控公司而言，數(shù)據(jù)已經(jīng)被視為一種新的生產(chǎn)要素，不但決定著其銷量和個(gè)性化服務(wù)，也反饋到生產(chǎn)和研發(fā)環(huán)節(jié)，變成更加精準(zhǔn)的供應(yīng)鏈管理機(jī)制。作為大數(shù)據(jù)技能公司，IBM將大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)要素功能概述為留住客戶、IT與業(yè)務(wù)融合、財(cái)務(wù)流程轉(zhuǎn)型、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)與規(guī)避等四個(gè)方面。

二是數(shù)據(jù)的恒溫性。只管IBM將真實(shí)性和正確性（Veracity）視為大數(shù)據(jù)的第4個(gè)V，微軟、Oracle等大數(shù)據(jù)技能公司都將數(shù)據(jù)清洗作為大數(shù)據(jù)分析的重要一步，甚至Teradata推出了多溫度的數(shù)據(jù)管理技能，然而借助過(guò)去和如今的數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的特性，讓大數(shù)據(jù)的取舍甚是艱難。

三是價(jià)值潛在性。不同于物質(zhì)性資源，大數(shù)據(jù)的價(jià)值不會(huì)隨著它的被使用而削減，而是能夠不時(shí)被處理，不時(shí)被發(fā)現(xiàn)新的價(jià)值。這就產(chǎn)生的新的問(wèn)題，數(shù)據(jù)所有者可能借助傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法，實(shí)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的第一次價(jià)值釋放，而價(jià)值鏈上諸多非所有者，可能通過(guò)重組數(shù)據(jù)和擴(kuò)展數(shù)據(jù)，挖掘出二次乃至多次價(jià)值。

總之，以分布式、交互性為特征的大數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出明顯的“非競(jìng)爭(zhēng)性”資源的特征，更多的數(shù)據(jù)整合方式、更開(kāi)放的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，才有利于數(shù)據(jù)潛在價(jià)值的發(fā)掘。

第三次工業(yè)革命戰(zhàn)略資源

杰里米里夫金提出了第三次工業(yè)革命的觀念。在他看來(lái)，通訊技能和能源技能的基礎(chǔ)設(shè)施的變革是工業(yè)革命的主要推動(dòng)力，并引發(fā)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的轉(zhuǎn)型。互聯(lián)網(wǎng)技能與可再生能源的聯(lián)合，正在孕育第三次工業(yè)革命的基礎(chǔ)設(shè)施――能源物聯(lián)網(wǎng)。

2012年4月21日，《經(jīng)濟(jì)學(xué)人》專題討論了第三次工業(yè)革命，并強(qiáng)調(diào)3D打印是第三次工業(yè)革命的核心推動(dòng)力。如同第一次工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)了機(jī)器生產(chǎn)對(duì)手事務(wù)坊的替代、第二次工業(yè)革命實(shí)現(xiàn)了規(guī)�；�生產(chǎn)一樣，以3D打印為代表的數(shù)字化制造將推進(jìn)新軟件、新工藝、機(jī)器人和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的普及，最后實(shí)現(xiàn)大規(guī)模定制化生產(chǎn)、分散式就近生產(chǎn)。

無(wú)論是以智能電網(wǎng)為基礎(chǔ)的能源物聯(lián)網(wǎng)，還是以3D打印為基礎(chǔ)的數(shù)字化制造，大數(shù)據(jù)都是以第三次工業(yè)革命的“新石油”形態(tài)存在。能夠想象，未來(lái)云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)將成為基礎(chǔ)設(shè)施，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、觸控電腦和3D打印技能將成為共性平臺(tái)，AppStore、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器人等人工智能抑制將成為服務(wù)手段。那么，數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的“按需分配、恒值供給、多次挖掘”將成為新經(jīng)濟(jì)形態(tài)的不竭動(dòng)力，而大數(shù)據(jù)技能和應(yīng)用成為決策的輔助系統(tǒng)。

第一范式：實(shí)驗(yàn)和觀察科學(xué)。由伽利略、他之前的哥白尼以及同時(shí)代的開(kāi)普勒創(chuàng)建的實(shí)驗(yàn)觀察模式，被稱為科研第一范式。

第二范式：模型推演和理論科學(xué)。以牛頓微積分和經(jīng)典力學(xué)為代表的模型推演和理論精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，是科研的第二范式。這一范式相信，只要知道宇宙中所有粒子的當(dāng)前位置和速度，原則上就有可能預(yù)測(cè)它們?nèi)魏螘r(shí)刻的情況。

第三范式：仿真模擬和計(jì)算科學(xué)。 20世紀(jì)初，量子力學(xué)和混沌理論的發(fā)展否定了模型推理和理論預(yù)測(cè)的可行性，并以電子計(jì)算機(jī)的誕生為契機(jī)，演變出科研的第三范式――計(jì)算科學(xué)。

第四范式：數(shù)據(jù)密集型科學(xué)。隨著小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)尺度網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研討的深入，以及計(jì)算能力和傳感器的無(wú)處不在，數(shù)據(jù)密集型科學(xué)從計(jì)算科學(xué)中分離出來(lái)，成為科學(xué)研討的第四范式。

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