嗯！“回到”未來

樂之

大數據之于企業管理，具有決定性的作用，就像本書封面引題所言：“管理‘專家再也無法指手畫腳，數據的力量將決定未來的企業管理”。管理大師戴明和德魯克雖然在諸多問題上都持對立觀點，但“不會量化就無法管理”的理念是兩人智慧的共識。

簡而言之，有了大數據，管理者可以將一切量化，從而對企業業務盡在掌握，進而提升決策質量和業績表現。

看看零售業吧，實體店的書商們也能追蹤圖書銷路，但僅此而已。一旦購物行為移至線上，店主們對顧客的了解會相當驚人：賣家不僅能追蹤顧客買了什么產品，還知道他們查看了其他哪些產品，他們如何瀏覽網站，他們在多大程度上受促銷活動、其他買家對產品的評論與頁面布局等影響；賣家還可以交叉對比個體消費者之間與群體消費者之間的相似性等等。在此之前，賣家已經開發了一套運算方法，推測哪些書目是哪些用戶樂意閱讀的——每當用戶忽略一本圖書推薦，這種算法就會更優化一步。傳統零售商是沒法輕而易舉獲得這些信息的，他們的銷售行為既孤立又盲目。所以，亞馬遜把那么多實體店踢出局一點也不意外。

大數據必將帶來管理革命，比如說對統計理論的挑戰。在傳統概率統計學中，因為做不到對總體進行采集，所以設計了許多抽樣方法，要用到測度（如均值、方差）這些概念。在大數據背景下，很多基礎的假設都需要重新檢驗和審視：哪些被顛覆，哪些可能還可以用。在所有管理學理論中，統計是最基礎的方法，所以這種審視很重要。

再者，對信息處理的挑戰。傳統的信息處理技術要應對具有4V特征的大數據是極有挑戰性的，一方面是測度、信息處理的基本方法，另一方面是搜索、推薦等應用方法。大量的信息處理方法都只能處理結構化的數據，而無法處理富媒體數據，因而需要重新審視。譬如，30和31不相等，兩個數字易于比較；而兩篇博文可能只是相似，意義相接近，等等；視頻和圖像的比較，更需要判斷其相似性而非“等于”。此時，數學上的“等于”就變成特殊的個例了，多種情況下是“約等于”，或者說相似關系。但是，已有的大量算法并不是基于“相似性”，需要重新檢驗……

其他的挑戰還涉及數據傳輸與存儲技術、社會分析與計算技術、模式識別與語義分析技術等諸多領域。

當然，這是眾多有關大數據的書中的一本，不過這并不會使其淹沒于“蕓蕓眾生”中。作者本·瓦貝爾是“社會傳感器”的開發者，此項開發曾被《哈佛商業評論》評為年度最具突破性的創意研究之一，可見作者在該領域的地位。

也因為作者對社會溝通造詣之深，本書對大數據時代的分析更多是從社會、人性的角度出發，最后一章的暢想也頗具人文意義：“尋找未來，‘回到未來”。

的確，大數據可以引領人類“回到”未來——人與人之間的關系可能就像從未被流水線分工過那樣回到親密無間的狀態——因為大數據能在很大程度上凸顯人們個性、合作的重要性，從而使得人性的光芒得以彰顯，人將不再被視作冷冰冰的工作機器。

就像麻省理工學院教授謝里·蒂爾克對本書的評價：“本·瓦貝爾沿著‘數據面包屑的新軌跡循序漸進，用全新的視角觀察這個世界。技術引領未來，本書提供了一種更為清晰的觀點，讓我們看到如何采取以人為本的方式，有目的設計企業的未來。這本書富有可讀性。”