從政府到企業的美國大數據戰略

許銳

《孫子兵法·用間篇》說：“明君賢將，所以動而勝人，成功出于眾者，先知也?！薄跋戎边@一用兵之道，強調只有預先了解情況，掌握信息，進行科學分析，運籌計算，才能做出正確的情況判斷，勝負預測和定下決心，再通過主觀努力去爭取勝利。這也正符合了大數據的特性。

美國大數據研究學者表示，如今是大數據大行其道的世界，大數據可以帶來巨大的成就，在軍事、經濟及其他領域中，決策將日益基于數據和分析而做出，而并非基于經驗和直覺。正如《孫子兵法》所說：“知彼知己，百戰不殆”。所謂知者，乃數據也，數據要“未卜先知”。在大數據時代，“知彼知己”、“未卜先知”能夠更加容易地實現。

白宮里的大數據戰略

如今，美國已進入“大數據”時代?！按髷祿睂π畔⒈〞r代的嶄新描述，它的基本單位是“太”（TB），而1000個“太”則等于一“拍”（PB）。這個單位有多大？舉個例子，美國國會圖書館是世界上最大的圖書館之一，它所有印刷品的信息量加起來只有15太，而全美國僅在2010年一年的新增數據量就足足有3500拍，這比13億中國人人手一本1500頁的書加起來的信息量還要大。

奧巴馬政府意識到大數據技術的重要性，將其視為“未來的新石油”。2012年3月，奧巴馬政府在白宮網站發布了《大數據研究和發展倡議》。2012年5月，美國數字政府戰略發布，更是提出要通過協調化的方式，以信息和客戶為中心，改變聯邦政府工作方式，為美國民眾提供更優的公共服務。其中關鍵，就是政府必須保證美國民眾可以隨時隨地通過任何平臺或設備獲取政府信息和公共服務。美國國家科學基金會、國家衛生研究院、國防部、能源部、國防部高級研究局、地質勘探局等六個聯邦部門和機構承諾，將投入超過2億美元資金用于研發“從海量數據信息中獲取知識所必需的工具和技能”。

美國最重要的數據開放平臺就是奧巴馬政府在2009年推出的Data.gov，Data.gov也是美國“開放政府”承諾的關鍵部分。依照原始、地理數據和數據工具三個門類，涵蓋了農業、 氣象、金融、就業、人口統計、教育、醫療、交通、能源等大約50個門類，匯集了“從家庭和企業能耗趨勢分析到全球實時地震通知等，甚至還可以查詢從好奇號火星漫步者發回來的數據中得知火星的天氣情況”。

為了確保美國民眾能方便快捷地找到政府服務欄目，美國在各聯邦政府層面實施了“數字分析項目”，“這是政府IT部門第一次摸清公眾都在網站上尋找什么信息、在哪里尋找這些信息，以及他們是否能夠順利找到信息等情況。”政府IT部門還對聯邦政府網站在移動設備上的使用進行了優化，并開發了移動應用程序，確保美國公民隨時、隨地，通過任何設備都能獲取政府信息。

大數據戰略在企業

除了政府，美國企業也同樣擁有對于數據重視和應用的歷史傳統。

早在大數據概念火熱起來之前，美國信息技術產業在大數據產業已經有了很多技術積累，這使得美國的大型信息技術企業可以迅速轉型為大數據企業。有的企業自身是大數據技術的推出者，谷歌就是典型代表。大數據核心技術Hadoop是雅虎員工Doug Cutting根據谷歌2003年發布的學術論文研究而來。有的企業則通過收購業內已經存在的大數據企業來建立大數據業務，典型代表是IBM。自2005年以來，IBM出資160億美元收購了超過30家大數據企業。大數據不同于傳統的結構化數據，而是充斥了非結構化數據和半結構化數據，美國在結構化數據庫領域有數據庫行業的領頭羊甲骨文公司，但甲骨文公司也推出了大數據業務。甲骨文公司成為了業界首個以全面、軟硬件集成的產品滿足企業關鍵大數據需求的公司。它可幫助客戶進一步提高效率、簡化管理并洞察數據的內在本質，從而最大限度地挖掘數據的商業價值。

不僅如此，全球最大的芯片企業英特爾也進入大數據產業，而全球最大的PC廠商惠普也在精簡PC業務，2011年斥資110億美元收購英國大數據企業Autonomy公司，進入大數據業務。美國信息技術產業的大企業，從軟件企業到硬件企業，從門戶網站企業到社交網絡企業，紛紛介入大數據。因此，大型信息技術企業順應時代潮流，轉型升級為大數據企業，是美國發展大數據產業的重要推動力。美國一些大型公司已經開始贊助大數據相關的競賽，并且在為高等院校的大數據研究提供資金。

如果說信息技術企業能迅速地走上大數據的發展道路屬于“理所應當”，那么，制造業企業與零售企業也同樣注重大數據，就足以令人驚訝了。美國通用汽車衛星導航服務，提供司機和遠程車輛診斷和響應緊急情況管理，每年已經開始處理多達3PB的數據。全球最大的零售商美國沃爾瑪公司建立了一個全新的數據中心，它的存儲能力竟然高達4PB以上，已經超過了4096TB，是一個真正的天文數字。

美國著名政治評論家、大數據領域的超人Nate Silver作了一場有關大數據的演講，他告訴創業公司去尋找那些和大數據相關、容易出成果的領域?！皩ふ夷切┠阌袛祿捎?、但卻從沒有人拿這些數據進行過分析的領域，這樣競爭更小，你也更容易成功?！?/p>