大數據不是獨奏曲而是交響曲

編者按

馬云如何在管理中用人？沈南鵬如何成為投資巨擘？數據怪杰韋斯岸如何將Big Data內化為Me Data？《數據的本質》為我們披露了數據之王們的數據化思考方式，告訴我們大數據時代爆發(fā)的喧囂之后，在下半場，誰參透數據的本質，誰就能破局稱王。

星探這個職業(yè)，在過去一直是個碰運氣的活兒。有趣的是，雖然每天都有許多年輕人在做明星夢，星探卻需要“眾里尋他千百度”。

如今，大數據領域有一種方式叫“people find people”（人找人），即你只需要告訴它一個目標名單，它就能找到近似這個名單的人給你，而無須預先描述目標特征。

2016年在英國倫敦召開的一場數據大會上，有人預測：英超聯賽萊斯特城足球俱樂部的中場球員里亞德·馬赫雷斯將成為值得關注的球員。當時此人在演講中說：“根據我們的數據，目前馬赫雷斯不僅是英國最好的中場球員，也是歐洲最好的中場球員之一。我敢說，在本賽季結束時，他的價值將非常巨大。”其數據顯示，馬赫雷斯在各類足球比賽期間，先后出場35次，總體評分1118分，在歐洲排名第6位。

果然，萊斯特城足球俱樂部 2017年1月爆出超級大冷門——首次獲得英超聯賽冠軍。表現神勇的馬赫雷斯不但是最大功臣，更榮膺英超聯賽“足球先生”，成了第一位獲此榮譽的非洲球員。

這位“神算子”叫瓦萊里·博利埃，是體育運營商Oulala的聯合創(chuàng)始人兼CEO，其公司以復雜精妙的數學矩陣聞名。他們的系統(tǒng)包含了70個取決于球員位置（守門員、后場、中場、前鋒等）的不同標準，共衍生出275種或得分或丟分的方式。這些方式各類繁多，從進球、助攻到具體射中球門和成功阻截等，盡量量化了接近比賽的真實情況。

為什么博利埃能夠未卜先知，且結果如此準確？答案就是大數據和信息。

在數據科學成為炙手可熱話題的兩年后，企業(yè)管理層問我最多的問題是：如何確保有足夠多的數據來發(fā)展人工智能？需要儲備什么樣的人才？我認為，大家都忽略了大數據能力的根源來自連接，而連接的基礎是流通和標準化。老實說，“不在此山中”的企業(yè)可能還對由此帶來的痛苦沒多大感覺。

比如，有些CEO問我，如何打通企業(yè)部門之間的數據？以阿里為例，數據打通絕不是馬云一聲令下就能解決的問題。從 2014 年開始，阿里管理層數次要求各業(yè)務部門無條件地提供數據以實現互通，然而換來的卻只是表面的打通。比如，我有數據，但是我不告訴你具體是哪些；就算你知道是哪些數據，但我不保證提供給你的數據有質量。因為沒有業(yè)務關聯，對方很難長期、義務地配合你，更不會把新增的業(yè)務數據和盤托出了。

我怎么處理阿里部門間數據互通的問題呢？很簡單，首先找出大家有意愿共用的部分，我稱其為企業(yè)內的公共數據，然后安排資源把這部分先建設起來。選擇公共數據也有一定技巧，簡單歸納就是：各部門單線流通的高頻低效的數據，被重復復制到各部門的相同數據，大家都有意愿首先標準化的數據。當這些帶有公共性質的核心數據建立起來后，大家能感受到數據高質量流通的意義，要保證這些數據的質量和新鮮度也變得相對容易了。

之后，我采取的是共創(chuàng)共贏策略。我將我們部門所有的、我認為有共享意義的數據全部提供給大家，如果其他部門有人要使用的話，這些數據可“招之即來”。當然，前提是這些資源都是我先開發(fā)完的。當所有人都開始使用這些數據時，我就可以輸出技術及標準，去幫助其他部門完成更大范圍的數據打通。

這表明了什么？所有的數據流通必須建立在一個永恒不變的道理上，即互惠互利，否則你無法做到對數據進行適時修正。雖說高層掌握著權力，但要完成整體的數據戰(zhàn)略，只靠自上而下的命令是不可能的，也少不了從下往上的共建共創(chuàng)，只有這樣，才能實現合力而成的多源異構大數據。所以我一直強調：大數據是自利、利它的成品。

比如，公交車的攝像頭在行駛過程中錄下的數據能否共享給其他企業(yè)？公交公司當然不樂意：“這個數據是我的資產，憑什么無條件交出來？”如果此時一家地鐵公司表示，愿意在地鐵內提供公交車換乘信息作為交換呢？又或者，政府主動提供客流量數據，作為公交公司提供數據的相應回報呢？答案就明朗多了。

打通大數據，不管是一家企業(yè)還是一個城市，都非常需要找到利益驅動的本源，然后找出數據流通的共性。如果你一味地想通過權力來強迫他人將數據拱手相讓，那就對不住啦。

企業(yè)家推薦

大數據的無限可能

當今社會，每分每秒都傳遞著海量的數據和信息，大數據連接著你我、關聯著萬物。大數據應用帶來的顛覆性革命，重塑著一個又一個傳統(tǒng)產業(yè)的業(yè)態(tài)。變革不時在我們身邊發(fā)生，尤其是基于數據的創(chuàng)新正在使人類社會各個領域的發(fā)展產生不同以往的飛躍，這種飛躍已經遠超前人的想象。

美國在大數據應用方面已經創(chuàng)造了很多經典范例。它一方面憑借對數據的有效收集、處理和分析，實現了有效的社會治理和管控；另一方面則以數據為基礎，推進了各個領域的商業(yè)創(chuàng)新，塑造了互聯網時代新的產業(yè)形態(tài)。

中國經濟由粗放向精細、從“制造”向“創(chuàng)造”的轉型升級，離不開對大數據的挖掘和應用。對現代企業(yè)來說，洞察數據背后的本質，挖掘數據的潛在商業(yè)價值，對企業(yè)提升自身的核心競爭力具有重要意義。

目前，全球已進入第四次產業(yè)革命時代。雖然各國對產業(yè)革命的理解和實施有所不同，但背后的推手和發(fā)展方向完全一致，即全力推動大數據發(fā)展。美國提出的“工業(yè)4.0”，通過大數據分析等工具，推動數字化技術，重塑制造業(yè)。德國版的“工業(yè)4.0”則重點將信息技術融入傳統(tǒng)產業(yè)，增強生產過程中的大數據智能應用。

中國在某些科技領域與國際先進水平還存在一定差距，但令我們自豪的是，在互聯網應用領域，各種靈活的創(chuàng)新已不輸世界先進國家。對大數據應用的深度挖掘、務實操作、不斷探索和思考，一定能給企業(yè)的未來帶來一筆巨大的智慧財富。endprint