到底什么是大数据企业?一千个读者有一千个哈姆雷特。
在周涛的新书《为数据而生：大数据创新实践》中，也没有给出具体的定义。他只列举了或正或反的例子。“中国银行似乎不太像一个大数据的企业，尽管它每天也一样浸泡在海量的数据中”——这是反例;相比之下，Google和阿里巴巴更像大数据企业，除了具有处理大量数据的能力外，“他们有深入的数据分析工具，并会利用数据分析的结果直接指导决策，而且经常推出基于数据分析的创新型应用”。
很多人知道周涛，是从《大数据时代》开始的。这本数年前风靡全球的大数据系统研究先河之作，其中文版的译者就是周涛。2016年1月，周涛和彼时刚刚获得诺贝尔奖的屠呦呦一起，入选“2015年度十大科技创新人物”。颁奖词提到，周涛在大数据挖掘与分析特别是网络数据的挖掘与分析方面，作出了系统性的贡献。
翻译完《大数据时代》之后，2013年起，周涛开始为《为数据而生》的撰写作准备。此间历经三年，大数据在全球范围内的应用出现了新的形式。与《大数据时代》相比，《为数据而生》更着力于介绍大数据领域的创新方法，包含了大量鲜活的大数据企业相应的商业模式和具体创新案例。
在大数据探索方面，中国的优势很明显，即数据的体量庞大。根据中国互联网信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率为50.3%，手机网民规模达6.2亿—美国的网民数量只有约2.8亿。“大数据之父”、《大数据时代》作者维克托·迈尔·舍恩伯格在上月接受《环球时报》 采访 时指出，“中国和部分西方国家，比如欧洲国家或者加拿大、澳大利亚相比，已经做得很好了。现在世界各国在探索大数据方面都还处于比较早期的阶段，这对于中国而言，也是一个非常好的机会。”事实上，随着百度、阿里巴巴、腾讯等国内互联网巨头公司在数据搜集方面的优势放大，这些公司正逐步开启国内的大数据应用，并各自在相应的“大数据”战略上下足了功夫。
但周涛认为，中国距离“大数据时代”还有很远的路要走。“我们目前并未形成有重大社会经济价值的大数据应用产品，并未实质性推动大数据相关传统产业的转型升级，并未为国家重大战略提供有重要价值的决策建议。”
在国内，目前，80%的数据由政府掌握，而私人公司之间的数据分享也非常有限。此外，在数据搜集方面，中国仍面临技术难题。“在中国，一些公司成长的速度非常快，但它们过于关注自身成长，并没有投入到搜集数据的基础设施建设当中。”舍恩伯格如此表述。
忽视大数据发展的国家将很难面对下一个时代的生存和发展。据国际数据公司预测，未来三年内，全球范围内“大数据”和商业分析等相关行业收入将增长到1870亿美元以上。IBM指出，全球每天有2.5万兆字节的数据添加到其日常的数据池里。这些数据来源各不相同，从天气监测传感器、社交媒体网站到数字图像和视频、在线交易以及移动电话……
“在下一个时代，自动化、定量化和个性化会成为主要的特征……拥有大数据的理念，能够掌握数据和运用数据的人，就是下一个时代的魔法师，反之，你就成了麻瓜!”在《为数据而生》的序言中，周涛写道，“即便你不能掌握一项特定的数据技术，了解大数据的理念、培养大数据的思维模式，也是非常重要的—不管你从事什么工作。”
阿里，真正的大数据企业
记者：你翻译过《大数据时代》，现在自己又写了一本关于大数据的书。《为数据而生》在观点上与《大数据时代》有什么区别或特点吗?
周涛：《大数据时代》一书，主要是介绍“大数据”本身与曾经的数据分析、数据统计有什么理念上的区别。在书里，舍恩伯格提出了“更多关注关联而非因果”“全体数据分析取代抽样分析”“使用模糊数据而非精准数据”等观点。而我的这本《为数据而生》一书，没有着力讲大数据概念，在介绍了大数据发展的主要驱动力之后，把叙述的重点放在了大数据领域中层次递进的创新方法上，并将其分为分析、外化和集成的三个阶段，并对各阶段相应的商业模式以及具体的创新案例进行了阐述和分析。
记者：什么才是真正的大数据企业?你列举了阿里和谷歌作为正面榜样。阿里在大数据方面的优势在什么地方?
周涛： 阿里在大数据方面的优势有三点：它的业务产生了大量的数据;它自身具有非常强的数据存储、分析和应用的能力;它的数据分析结果可以直接应用于自身业务，所以有很畅通的数据变现的渠道。对于很多希望成为大数据的企业而言，这三个优势应该是具有普适的启发意义的。
记者：建设大数据创新工厂是你的一个设想。这一设想在目前实现的可能性有多大?主要障碍在什么地方?
周涛：具体的可能性有多少，很难量化，但是我感觉非常困难。事实上，如《为数据而生》一书中所述，我们已经开发了icloudunion这个以“开放数据挖掘能力，降低将数据转化为价值的技术门槛”为使命的平台，但是这离我所希望的大数据创新工厂还很远。我觉得目前最大的障碍是，一般的企业，缺乏将业务上遇到的大问题剖析分割成几个主要数据挖掘问题的能力，这使得针对不同企业的数据挖掘服务，定制化程度非常高。反过来来说，企业也没有办法通过创新工厂提供的一些标准化服务来解决自己的问题。
大数据将颠覆哪些行业?
记者：在书中，你认为大数据对科技尤其是半定量的科学改变巨大。为什么这么说?
周涛：社会学、管理学、心理学等，是我所认为的半定量的学科。这些学科的一些理论是基于定性的分析，没有数量化的支持，因此严格来说不算科学的范畴。另外，一些定量化的结果，往往也是通过对少量的案例分析或针对一小部分人(往往是几十人到几百人)进行问卷调查、量表填写或行为实验得来的，这些其实都是“小数据”。现在，我们利用大数据的方法，可以在不干预个人生活工作的前提下，获得数千万甚至数亿人的真实行为数据，这些数据的分析，可以验证或者证伪很多已知的经验理论，并且从根本上改变原来这些半定量学科方向的研究思路和研究方法。事实上，最近国际上已经有一些学者(中国也是其中一支不可小觑的力量)开始提出计算社会科学的理念和方法论。
记者：未来，哪些传统行业被大数据改变的机会较大?
周涛：我认为是工业——主要是指制造业，还有农业、医疗健康及生物行业。
记者：你在书中详解列举了成为大数据企业的措施，在这八个步骤中，哪一步是目前中国企业最缺失或薄弱的?
周涛：大部分企业，八个步骤都缺失。其中，第二步“整理数据资源，建立数据标准，形成管理规范”和第七步“推动自身数据的开放与共享”最为关键。因为只有数据流通起来，才能产生价值，第二步和第七步就是制约因素。这两步解决了，解决其他问题的动力就会自动出现了。
记者：有观点认为，我们身边每天都会产生大量数据，但是目前缺乏强大的IT技术基础作为支撑，将这些数据有效收集起来，并加以“净化”和有效利用。你同意这个观点吗?
周涛：我同意这个说法。我认为中国现在还没有进入到所谓的“大数据时代”。事实上，迄今为止，总体上来说，中国并未形成有重大社会经济价值的大数据应用产品，并未实质性推动大数据相关传统产业的转型升级，并未为国家重大战略提供有重要价值的决策建议。这里主要的障碍，是大数据创新的四个关键要素即“核心需求”“原始数据”“关键技术”“顶尖人才”互相分离。
（完）
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雷达卡
发表于 2016-6-29 02:01:37
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