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谷歌首席執(zhí)行官拉里·佩奇時,佩奇派出無人駕駛汽車去接他。這是一輛集大量高科技設(shè)備、自動駕駛的雷克薩斯SUV汽車,車上配有雷達(dá)、傳感器和每秒可測量超過150萬次的激光掃描儀。它自助行進(jìn)了20分鐘,駛過280號州際公里和繁忙的85號州公路。汽車通過自動駕駛儀進(jìn)行自動巡航,自行校正路線,在前方出現(xiàn)車輛和行人時減速,然后又加速駛出臨近車輛的盲區(qū),最后來到距谷歌公司約32公里外的瑰麗酒店。(根據(jù)《財富》中文版2013年3月號整理)
這是谷歌正在研發(fā)的一種未來交通工具。這種無人駕駛汽車不僅借助對路況歷史和實時的計算智能地制動、并線和超車,而且做到了節(jié)約能源(因為它使交通的運(yùn)行更暢通)、提高生產(chǎn)力(可以減少數(shù)小時通勤時間用于其他事務(wù))。在你到達(dá)目的地之后,汽車甚至可以自動駛向通過大數(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)等移動終端就能指揮汽車達(dá)到預(yù)定地點。
這就是大數(shù)據(jù)的神奇之處。通過對過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,它能夠精確預(yù)測未來;通過對組織內(nèi)部的和外部的數(shù)據(jù)整合,它能夠洞察事物之間的相關(guān)關(guān)系;通過對海量數(shù)據(jù)的挖掘,它能夠代替人腦,承擔(dān)起社會管理的職責(zé)。
社會化決策的智慧寶藏
2007年,諾貝爾獎獲得者吉姆·格雷提到,數(shù)據(jù)密集型科學(xué)正在從計算科學(xué)中分離出來,成為科學(xué)研究的第四范式。而此時,一切跨國企業(yè)已經(jīng)關(guān)注到數(shù)據(jù)密集型科學(xué)的到來。比如,微軟研究院出版了《第四范式:數(shù)據(jù)密集型科學(xué)發(fā)現(xiàn)》一書,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)的研究工具: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)和計算科學(xué)一樣,數(shù)據(jù)密集型科學(xué)必將影響到社會科學(xué)研究方式?!洞髷?shù)據(jù)時代:生活、工作與思維的大變革》提出了相關(guān)關(guān)系的大數(shù)據(jù)思維。即人們可以駕馭所有數(shù)據(jù),而不是僅僅抽取小樣本;人們可以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)變最終反饋到人們思維模式和決策模式的轉(zhuǎn)變。谷歌的無人駕駛汽車就是基于大數(shù)據(jù)的分析,借助計算技術(shù)和人工智能實現(xiàn)了交通引導(dǎo)和控制功能。通過無處不在的計算和傳感器,大數(shù)據(jù)能夠解析存在于現(xiàn)實世界、虛擬世界以及虛實融合世界的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,并適時做出判斷和決策。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R、知識涌現(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)專家和技術(shù)專家的光芒因為統(tǒng)計學(xué)家和數(shù)據(jù)分析家的出現(xiàn)而變暗淡,一個非線性的、去中心化的、自下而上的、發(fā)現(xiàn)群體智慧的決策模式逐步成型。
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,正在形成非線性的、面向不確定性的、自下而上的決策基礎(chǔ)。
非競爭性生產(chǎn)要素
在人們熱炒大數(shù)據(jù)的時候,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)、移動互聯(lián)網(wǎng)和節(jié)約型社會建設(shè)等共同作用的結(jié)果,也是大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實生活中、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)的三個屬性。
一是生產(chǎn)要素屬性。對于谷歌、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,不僅決定著其銷量和個性化服務(wù),也反饋到生產(chǎn)和研發(fā)環(huán)節(jié),形成更加精準(zhǔn)的供應(yīng)鏈管理機(jī)制。作為大數(shù)據(jù)技術(shù)公司,IBM將大數(shù)據(jù)的生產(chǎn)要素功能概括為留住客戶、IT與業(yè)務(wù)融合、財務(wù)流程轉(zhuǎn)型、風(fēng)險預(yù)測與規(guī)避等四個方面。
二是數(shù)據(jù)的恒溫性。盡管IBM將真實性和準(zhǔn)確性(Veracity)視為大數(shù)據(jù)的第4個V,微軟、Oracle等大數(shù)據(jù)技術(shù)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)管理技術(shù),但是借助過去和現(xiàn)在的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的特性,讓大數(shù)據(jù)的取舍甚是艱難。
三是價值潛在性。不同于物質(zhì)性資源,大數(shù)據(jù)的價值不會隨著它的被使用而減少,而是可以不斷被處理,不斷被發(fā)現(xiàn)新的價值。這就產(chǎn)生的新的問題,數(shù)據(jù)所有者可能借助傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法,實現(xiàn)了大數(shù)據(jù)的第一次價值釋放,而價值鏈上諸多非所有者,可能通過重組數(shù)據(jù)和擴(kuò)展數(shù)據(jù),挖掘出二次乃至多次價值。
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“非競爭性”資源的特征,更多的數(shù)據(jù)整合方式、更開放的數(shù)據(jù)共享平臺,才有利于數(shù)據(jù)潛在價值的發(fā)掘。