魔法师与麻瓜 只隔一个大数据的距离

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“大数据”，一个风靡全球的热门词汇。

在中国，“大数据”的背后，除了技术和工业的崛起，就像许多其他被加热的概念一样，充满了泡沫。对此，中国电子科技大学大数据研究中心主任周涛在接受《时代周刊》记者采访时表示:“现在，任何能够打开excel表格的公司都自称是大数据公司。”

什么是大数据企业？一千个读者有一千个哈姆雷特。

周涛的新书《为数据而生:大数据创新实践》中没有具体的定义。他只举了正面或负面的例子。——这是一个反例:“中国银行(报价601988，买入)似乎不像一个大数据公司，尽管它每天都浸在海量数据中”相比之下，谷歌和阿里巴巴更像大数据企业。除了处理大量数据的能力外，“他们拥有深入的数据分析工具，并将利用数据分析的结果直接指导决策，并经常在数据分析的基础上推出创新的应用程序。”

很多人都知道周涛，他是从大数据时代开始的。周涛是这部几年前风靡全球的关于大数据系统的第一部作品的中文版的翻译。2016年1月，当时刚刚获得诺贝尔奖的周涛、屠呦呦入选“2015年十大科技创新”。获奖感言中提到周涛在大数据挖掘和分析，特别是网络数据挖掘和分析方面做出了系统的贡献。

翻译完《大数据时代》之后，周涛开始为2013年的《为数据而生》的写作做准备。三年后，大数据在全球的应用呈现出新的形式。与“大数据时代”相比，“为数据而生”侧重于在大数据领域引入创新方法，并包含大量相应的商业模式和新鲜大数据企业的具体创新案例。

在探索大数据方面，中国的优势是显而易见的，那就是数据量巨大。根据中国互联网信息中心发布的《中国互联网发展统计报告》，截至2015年12月，中国互联网用户数量达到6.88亿，互联网普及率达到50.3%，移动互联网用户数量达到6.2亿。美国的互联网用户数量只有大约2.8亿。大数据之父、《大数据时代》的作者维克托·迈耶-勋伯格(Victor Mayer-schoenberg)上个月在接受《环球时报》采访时指出，“与欧洲国家或加拿大、澳大利亚等一些西方国家相比，中国做得很好。现在，世界上所有国家都还处于探索大数据的相对早期阶段，这对于中国来说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在数据收集方面优势的扩大，这些公司正在逐步开放国内大数据应用，并在相应的“大数据”策略上做出了巨大努力。

然而，周涛认为，在“大数据时代”到来之前，中国还有很长的路要走。“我们目前还没有形成具有巨大社会和经济价值的大数据应用产品，也没有实质性地推动大数据相关传统产业(Aiji、净值、信息)的转型升级，也没有为国家重大战略提供有价值的决策建议。”

在中国，目前80%的数据由政府掌握，私营企业之间的数据共享非常有限。此外，中国在数据收集方面仍然面临技术困难。“在中国，一些公司增长非常快，但它们过于关注自身的增长，没有投资于收集数据的基础设施建设。”勋伯格这样说。

忽视大数据发展的国家将发现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，全球“大数据”和业务分析等相关行业的收入将超过1870亿美元。Ibm指出，世界上每天有25，000兆字节的数据被添加到它的每日数据池中。这些数据来源各不相同，从天气监测传感器和社交媒体网站到数字图像和视频、在线交易和手机...

“在下一个时代，自动化、量化和个性化将成为主要特征...拥有大数据概念并能掌握数据和使用数据的人是下一个时代的奇才。相反，你会变成麻瓜！”周涛在《为数据而生》的序言中写道:“即使你不能掌握一门特定的数据技术，但无论你做什么，理解大数据的概念，培养大数据的思维方式都是非常重要的。工作。”

阿里，一家真正的大数据公司

时代周刊:你翻译了《大数据时代》，现在你写了一本关于大数据的书。“为数据而生”和“大数据时代”之间有什么区别或特征吗？

周涛:“大数据时代”这本书主要介绍了“大数据”本身与以前的数据分析和统计之间的概念差异。在书中，勋伯格提出了“重视相关性而不是因果关系”、“用整体数据分析代替抽样分析”、“用模糊数据代替精确数据”等观点。然而，我的书《为数据而生》并没有关注大数据的概念。在介绍了大数据发展的主要驱动力后，叙事重点关注了大数据领域的渐进式创新方法，分为分析、外化和整合三个阶段，并对每个阶段对应的业务模式和具体创新案例进行了阐述和分析。

《时代周刊》:什么是真正的大数据企业？你引用阿里和谷歌作为正面例子。阿里在大数据方面的优势是什么？

周涛:阿里在大数据方面有三个优势:其业务产生大量数据；它具有很强的数据存储、分析和应用能力。它的数据分析结果可以直接应用到自己的业务中，所以有一个非常顺畅的实现数据的渠道。

对于许多希望成为大数据的企业来说，这三个优势应该具有普遍的启发性。

时代周刊:建立一个大数据创新工厂是你的想法。这个想法目前实现的可能性有多大？主要障碍在哪里？

周涛:具体的可能性很难量化，但我觉得很难。事实上，正如《为数据而生》(Born for Data)一书中所描述的那样，我们已经开发了icloudunion，这是一个以“开放数据挖掘能力并降低将数据转化为价值的技术门槛”为使命的平台，但这仍远非我所希望的大数据创新工厂。我认为目前最大的障碍是普通企业缺乏分析能力，无法将业务中遇到的大问题分解成几个主要的数据挖掘问题，这使得针对不同企业的数据挖掘服务高度定制化。另一方面，企业无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？

《时代周刊》:在书中，你认为大数据极大地改变了科学技术，尤其是半定量科学。你为什么这么说？

周涛:社会学、管理学、心理学等。在我看来是半定量学科。这些学科的一些理论是基于没有定量支持的定性分析，因此它们不是严格科学的。此外，一些定量结果通常是通过分析少量案例或进行问卷调查、填写量表或对少数人(通常是几十到几百人)进行行为实验而获得的，这实际上是“小数据”。

现在，通过使用大数据的方法，我们可以获得数千万甚至上亿人的真实行为数据，而不会干扰个人生活和工作。对这些数据的分析可以验证或证伪许多已知的经验理论，并从根本上改变这些半定量学科原有的研究思路和研究方法。事实上，最近一些国际学者(中国也是一股不可忽视的力量)已经开始提出计算社会科学的概念和方法。

《时代周刊》:在未来，哪些传统行业更有可能被大数据所改变？

周涛:我认为是工业——主要是制造业、农业、医疗卫生(爱知、净值、信息)和生物工业。

时代周刊:在你的书中，你详细列出了成为大数据企业的措施。这八个步骤中，哪一个是中国企业目前最缺少或最薄弱的？

周涛:大多数企业都缺少八个步骤。其中，第二步是“整理数据资源，建立数据标准，形成管理规范”，第七步是“促进自身数据的开放和共享”。因为只有当数据流通时，它才能产生价值，而第二步和第七步是限制因素。当这两个步骤都解决了，解决其他问题的动机就会自动出现。

《时代周刊》:有一种观点认为，我们周围每天都会产生大量的数据，但是没有强大的it技术基础来支持有效地收集、净化和有效地使用这些数据。你同意这个观点吗？

周涛:我同意这个说法。我认为中国还没有进入所谓的“大数据时代”。事实上，到目前为止，总体而言，中国还没有形成具有巨大社会和经济价值的大数据应用产品，也没有实质性地推动与大数据相关的传统产业转型升级，也没有为国家重大战略提供有价值的决策建议。这里的主要障碍是大数据创新的四个关键要素的分离，即“核心需求”、“原始数据”、“关键技术”和“顶尖人才”。