牛津大學維克托邁爾舍恩伯格談大數據

牛津大学维克托·迈尔-舍恩伯格谈大数据

大数据就在我们身边，今天我们所搜集的数据比以往任何时候都更庞大，事实上，我们所能收集的数据的增长率已远远超过了经济的增长率，其增长速度几乎和我们当今处理和存储数据的能力增长速度一致我们之所以收集大量数据，是由于我们的传感器以及搜集数据的能力都得到了优化和提升我们之所以搜集大量数据，是由于收集数据很简单我们之所以收集大量数据，是由于人们现在更多地依赖于络我们之所以搜集大量数据，是因为数据有价值通过这些数据，我们可以更好地洞察我们生活、工作的方式、社会运行的方式，提升健康指数的方式以及提升教学质量的方式所以我们确实有充足的理由去搜集数据

如今，有很多人都在谈论大数据他们说大数据其实就是指数据规模大，指我们搜集数据的速度快，指我们分析数据会更容易他们是对的但是他们的说法却仅仅是描述这一现象，而在我的书《大数据时期》中，我想要讲的更多在書中，我想為你們，各位讀者，解讀這場復雜的大數據革命的真相，從而使得你們可以在大數據時代取得實踐上的成功让你们在这个极富挑战性而同时有趣、迷人又重要的时代，拥有可用的技术、思想，从而在这个行将到来的大数据时代获得成功

那末什么是大数据时代呢?我们该如何面对大数据时期?是什么让大数据时期如此特殊?在书中，我们探讨了让大数据时期与众不同的三个方面

首先，我们现在搜集了多于以往任何时候的数据;其次，我们现在需要的数据量大但对精确度的需求较低;第三，由于有了数量充足而精确度相对较低的数据，我们可以通过相干关系而非因果关系来进行数据分析

这意味着什么呢?又该如何运用呢?请允许我来举几个例子

如今我们掌握着多于以往任何时候的数据量，可以就某一现象搜集到更多数据想一想看，在过去，医院的护士会一天三次来收集病人的生命体征数据，包括体温、血压、心跳而在数字化的大数据时代，我们每天能收集的关于病人每分钟生命体征、官能的数据点达1200个，可以得到更多的数据和细节来判断病人的康复进程，从而更好地肯定他们之后的医治重点

再来看看科学方面，十年之前，用最新型的望远镜视察星空，投入使用的头一年能观察到的信息数量比之前天文学家所观察到的信息总量还要大那是极大量的数据然而4年以后，又有新的望远镜问世了，这个望远镜5天观察到的数据量要比之前2000年生产的望远镜一年内观察到的都要多

或再来看看这个事实，谷歌每天都要搜集处理巨大量的数据，这些量甚至要比整个国会图书馆世界最大的图书馆所有存书的信息量还要大这就是我们现在拥有的数据量，也是我们对某一现象能搜集到的复杂的数据正因为拥有大量细节，我们现在能接受这些信息中有一部分不那么准确，即有一定的不精确性

设想你有一个葡萄园，为酿酒种植葡萄在过去，你会用一个传感器来测量温度，但如今，你可以为每棵葡萄树都安装一个传感器，为每一棵生长葡萄的树都配备一个传感器这意味着甚么呢?这意味着我们总共有成百上千个数据收集点，为我们提供关于湿度、温度、水量的精确数据，由此我们可以完美地、有针对性地对待每棵葡萄树，从而最大化的地提高酿酒质量但同时，并不是所有传感器都能收集到绝对准确的数据，比如有时候阳光会正巧照射在某一传感器上，使得指针稍有变化，而其他的传感器可能在暗处，所以有些数据可能不是完善的，但是因为我们掌握超大量的数据，所以这一点是可以被接受的

在大数据时期，一定程度的不精确性是可以被接受的，这跟以往的小数据时代是非常不同的在小数据时代，我们具有的数据量非常少，很少的数据点让我们陷于数据饥荒中，我们生活在信息匮乏中，因此我们要求每个数据点都是精确的，也必须极精确地、高质量地来处理以及呈现它们而如果我们具有足够的数据，我们就不需要那末做了，我们可以更宽容地对待它们，用不那么精确的态度来对待它们

这就提供了我们重新分析数据的能力人们分析数据已有几个世纪的历史，人们尝试通过数据来探索事物的缘由，所有科学家都是这么做的在商场，人们试图探索现象背后的缘由：为何有的产品就比其他的卖得好呢?但是也许我们无须这么做在大数据时期，我们认为可以放弃追寻原因;相反，去利用丰富大量的数据，用相关关系进行分析相关关系分析法非常简单，它就是说跟另外一件事物相比，这一件事物有没有价值，如果其中一者的价值上升或下落，而另外一者也会随之变化，那我们就知道这两件事物之间存在关联，因此我们就可以利用一个去预测另一个的发展

举例来说，亚马逊利用用户过去的点击记录和购物信息来预测顾客未来可能会想买什么这样一来，亚马逊就能向我们推荐我们可能会买的书籍、光碟及其他东西亚马逊在这项服务上做得非常出色，以至于其收入的三分之一都来自于这个推荐服务这是一个极其简单而又极为有效的技术

像这样的公司是如何运作的呢?它们所做的就是自动阅读各种页，抓取几十万不同商品的价格信息，从相机到电脑到洗衣机以目前的价格信息为基准，再继续抓取此类价格信息如今，他们拥有500亿价格信息当他们进行相干关系分析时，可以看到某一商品在未来一到两周内价格变动的可能性，这一服务对顾客的用处是极大的，他们可以登录搜索某一产品，比如相机，就可以看到相机目前价格怎样，变化趋势是什么，在接下来一周将要增长还是下落，以此决定是现在就购买还是再等三天或一周在这一方面也做得非常不错，100次中能有77次，帮助每位顾客平均节省了100美元他们不需要知道价格为何变化，他们在这一方面也没有研究，但是只知道甚么，知道价格会不会改变就足够了

这就是大数据的未来，通过相干关系搜集更多数据点，接受不精确性，我们可以更好地预测未来，更好地理解和洞察社会、世界和生活这使我们不仅比现在做得更好，还让我们可以去做那些我们认为永远不可能做到的事，这就是大数据的发展前景

因此，鉴于大数据的能量如此之大，它将会改变什么呢?将会发生什么呢?谁将会是赢家而谁又是战败者?我们能做什么?我们应为大数据时代做怎样的准备?这些就是我在《大数据时代》这本书中所讲的这本书不单单描述和分析了大数据，帮我们了解了大数据是什么，也帮我们了解未来需要掌握怎样的技能，哪些公司将脱颖而出，和我们的生活将发展向何方

在大数据时代，拥有数据的公司无疑将获得巨大的成功因为他们具有洞察力，大数据会提供他们全新的洞察力但是为了使大数据的价值彰显出来，这些公司需要清楚这其中最根本的改变过去，在前大数据时代，数据不被认为是商品，而是追求结果的工具更有效的生产需要数据，在商场中找到适合的买家需要数据，提高生产工艺需要数据，但数据本身并不被认为是可以贩卖的商品，并不被认为是创造收入的资源而这一观点将会改变未来，数据将成为重要的资源，就像资金、劳动力一样的资源

但是第二点，也是更重要的一点，在小数据时期，也就是在过去，我们只为了单一、直接的目的来使用数据，比如账单数据是为了付款，市场数据是为了推销新产品，生产数据是为了提高生产力一旦这些直接目的达成了，这些数据就会被弃掉但在大数据时代，这将会非常非常的不同，由于在大数据时期，数据的价值其实不体现在达成直接目的，而是体现在间接目的上，体现在那些我们甚至在收集数据时都没想到、而在后来才想出的无与伦比的用处上

让我来给你们举一个例子，谷歌每天都要接受很多搜索要求，事实上，谷歌每天要接受30亿个搜索要求对待这些数据的原始方法是处理搜索要求、找到搜索结果、呈现搜索结果，然后把之前的搜索要求抛到脑后但是谷歌不是这样做的谷歌将每个搜索要求另做他用比如，他们会用搜索要求数据来提高他们的拼写检查功能，这样他们可以在你输入单词时快速查错他们还用搜索请求数据来提高关联搜索功能，在你输入搜索关键词时自动联想出相关搜索如此以来，他们从已有的数据中得到了更大价值，并应用于不同目的

某种程度上，在大数据时期来临之前，数据的价值只是部份地体现了出来，就像冰山一角，就像只啜饮1小口，就把一瓶上好的葡萄酒扔掉一样然而在大数据时期，我们会喝掉并享受整瓶酒因此，有了这能量巨大的价值资源，商业以及社会的哪些方面将会产生改变呢?方方面面都将产生改变生活的方方面面都会改变

以卫生保健为例，目前我们都是以以往病人的平均情况来为每个人用药，有了大数据，我们可以为每位病人定制针对其个人的治疗计划，从而保证治疗是最高效及最有效的

以教育为例，在教育方面，我们可以利用大数据收集学生们读书、理解程度的信息，将结果反馈给老师，而教学效果也将因此而得到提升，学习效果会得到提升，知识将得到更好的传播

在商业方面我们能做的也是令人惊异的，大数据可以为顾客提供更高的透明度在顾客得到实惠的同时，商家也将从中取得丰厚的利益在这个系统中，低效率被改变了，我们对于事物的作用机制有了更深了解而从社会这个大方面上看，我们可以提升我们的生活方式、生活质量、和谐程度，从而降低个人在群体中所面临的风险

大数据的使用有太多种方式，因此没有任何一个方面不会被包括，没有任何一个方面不会被改变这本由湛庐文化出版的《大数据时期》目前亚马逊已有售书中，我们对为未来给出了指点，有了这个指点，作为读者的你就可以在未知的未来中披荆斩棘，驶向成功的彼岸

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