第一次听到到［大数据］这个词还是学生时代的论文选题中。当时搜了很多资料，时至今日还能记住的，就只有两本畅销书了：维克托•迈尔•舍恩伯格在大数据时代和涂子沛的大数据：正在到来的数据革命。当时这两本是捆绑销售的，索性就一次性入手了，现在想想不禁觉得庆幸。 事实上，两本书也确实风格迥异。舍恩伯格版本的大数据适宜作为入门读物，它从大数据在生活、工作与思维上的变革切入，以全新的视角解读大数据的特征，从数据和价值两个维度解析大数据时代的商业变革。当然，大数据变革的不止是商业，数据主宰一切后的管理风险和隐忧也是个不容忽视的新问题。舍恩伯格的全书的思路好似数据架构一样，层层推进却也独自为阵。涂子沛的大数据更像是一副美国数据开放史的画卷，详尽讲述“大数据浪潮”的来龙去脉，解读了「大数据时代」是如何改变政府、商业和人们的日常的生活，并第一次犀利指出「数据」与「民主进程」之间的关系。 但无论如何，大数据于我，始终还只是那么一个经常挂在嘴边的陌生词语。 大数据就这么来了 准确的说，大数据提供了一种看待现实的新角度。「数据本身就是价值来源」，这就意味着在新的商业环境下，没有哪个行业能对大数据产生「免疫能」。所以从市场营销、到生产制造、到商业模式，都面临着新一轮的革新。 不过，就像马云在卸任演讲时说的那样：“很多人还没搞清楚什么是PC互联网，移动互联网就来了——我们还没搞清楚移动互联的时候，大数据时代又来了。” 虽然存在新概念的热炒因素，但不可否认大数据是信息时代的必然产物，对海量数据的处理和分析，能够揭示出事物间的「相关关系」。虽然「相关关系」不如「因果关系」那般精确，但相较于在复杂多变的环境下费时费力地去分析一个「因果」，不如利用大数据分析分析得出的「相关」快速地做出决策，效率更高而且更有针对性。这点舍恩伯格在书的第一部分便做了详细的阐述，而这个「颠覆因果，寻找关联」的论点基本奠定了全书的基调。事实上，单就为企业提供「相关关系」这点来说，大数据的商业价值已经相当明显。现在的创业者都在为了想出一个圈用户的需求绞尽脑汁，而用户背后其实也就是数据。 可以说，「数据」改变的不仅是人类接受与提供信息的方式，更带来了革命性的影响。数字就是0和1，但是这些0和1合起来就形成了无穷无尽的事物，不仅仅是互联网产品，也许文化结构会被改变，也许社会规范也因此调整。 大数据神话？泡沫？ 有人说，收集数据就像是收集垃圾，收集之前你就应该想好要怎么处理。 伴随着爆发式增长的数据，人们运用数据的能力也越来越强，行业也因这股数据风从最初的阵痛慢慢进入新生时期。 移动社交方面，社交工具和玩法越来越多，从微信到陌陌，从Nice到足记，从YY到唱吧，从美拍到小咖秀，以图片、音视频这样的富媒体数据为特点的社交方式越来越流行。 传统行业转型互联网方面，广电企业正将传统媒体与网络媒体、手机媒体、社交媒体等融合，产出支持PC、手机App等多屏全终端观看的内容。 智能硬件方面，以手机、平板和可穿戴设备在内的各类智能终端已普及，各硬件公司正做出互联网产品思维的变化。「手机+云」、「平板+云+生态」将催生出更多的产品形态，数十亿的联网设备正在涌现，数字宇宙也在不断膨胀，传统搜索引擎的作用在逐渐弱化。互联网的本质正让网站从大集合变成数据海洋。 此外，寻子App、信息化养老、无人驾驶、智能家居、智能安防等产品和技术也正解决着儿童走失、老无所养、交通安全等社会问题。而在线教育、O2O、互联网金融、电商、在线旅游等也正在对相应的传统领域进行颠覆。 这一切，都是建立在「数据」基础上的。 事实上，在整个人类历史中，信息发送和接收的革命寥寥无几。数据的历史其实就是人类试图再现大脑数据处理能力的历史。语言是数据接收和理解革命的第一步，它让人类将自己大脑里的数据传递给其他人。而随后，文字解决了长时间保存数据的问题；书籍带着数据第一次长久地走向广阔天地；复印机则解决了数据的复制难题。当复印机能抵上几百个小时的人工劳作时，书籍价格极速下降，识字革命随之飙升。因此，当数据数量呈指数式增长时，也必将爆发出惊人变革力量。 大数据下浪潮下，数据的采集、运营、分析可以帮助人们不断接近认知真相，发现更多以前不所未知的另一面世界之窗。 就像流量一样，数据就在那，有本事拿走就是。但至于生出来的是宝还是渣，那就得看功力了。正如维克托•迈尔•舍恩伯格所说：数据好比一座金山，但是数据在那里放着，这座金山就不会属于你，我们需要做的是了解并挖掘这些「金子」，成为大数据的赢家。” 大数据时代作者维克托•迈尔•舍恩伯格将会在8月29日“D-Future2015大会”为你带来Your Data，Your Future主题的演讲。就自己的经历和视角独家为你解读美国互联网企业如何收集与利用数据价值，当然还有对中国创业者的建议。大咖出席不易，自然希望多榨些干货出来，所以舍恩伯格也会参与对话环节，届时会与国内明星创业者一起就产业趋势展进行头脑风暴。 当然既然讨论的是数据的未来，所以除了聊透“前世”，还会悉数当前数据的最新应用，以及探讨数据将如何重构未来。 |
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