社会主义三大改造造的流通体制和现在大数据时代的区别，发展趋势

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-06-07 11:11 标签： 社会主义三大改造
《大数据时代》作者：大数据的三大特点
　作者: 小野　编辑:
　　【IT168 资讯】日-12日，主题为&见智，见未来&的IBM 2013技术峰会(IBM Tech Summit 2013)在北京举行。大会围绕移动应用、大数据、、DevOps软件持续交付、应用整合、社交商务、专家集成系统等九大主题展开，吸引了来自全国各地数千名技术人和行业专家参与此次盛会。　　IBM技术峰会是目前IBM在国内举行的规模最大、涉猎领域最广泛、参加人数最多的高端技术盛会。在两天日程中，包括IBM院士、杰出工程师在内的，来自IBM全球和中国的相关领域的首席技术官、首席架构师、国内外行业企业专家带来了一系列精彩分享，以及100场技术主题演讲、28场分论坛、22场动手实验室和80个未来产品的现场演示。　　牛津大学网络学院互联网治理与监管专业教授、大数据权威咨询顾问维克托&迈尔-舍恩伯格博士出席了IBM 2013技术峰会并发表主题演讲。作为《大数据时代》一书的作者，维克托&迈尔-舍恩伯格博士分享了如何在大数据时代生存的话题。▲《大数据时代》一书的作者 维克托&迈尔-舍恩伯格博士　　大数据的三大特点　　2013年是人类基因测序首次成功的十周年庆，从年的十年间，全球花了10亿美元才将一个基因组进行了测试，而今天在实验室只需两到三天的时间，花费2000美元就能做到同样的事情。这就意味着现在测序的不仅仅是一个人类的基因组，而是几乎所有人的基因组。类似的事情还有很多，共同形成了今天的数据雪崩，并在过去25年当中急剧增加。&　　在维克托&迈尔-舍恩伯格博士看来，大数据有三个主要的特点，分别是全体、混杂和相关关系。首先是全体，即去收集和分析更多的数据。这个数据都是有关研究问题的数据，这个数据点绝对的数字并不重要，重要的是有多少数据点是和研究的现象相关。如果想要研究的现象只有6000个数据点，抓住6000个数据点就是大数据，因为这就抓住了所有数据。通过这种方式可以看到很多细节，这些细节在之前随机抽样得不到的。　　第二，混杂，即接受混杂。在小数据时代人们总试图收集一些非常干净的数据、高质量的数据，花费很多金钱和精力来确定这些数据是好数据，是高质量的数据。可是在大数据时代，就不用去追求那种特别的精确性。当宏观上失去了精确性，微观上却能获得准确性。　　第三，相关关系。因为更加混杂，因果关系转向相关关系。人们不要认为可以真正地、容易地找到因果关系，其实那只是发现相关关系。我们应该关注的是什么，而不是关注为什么。　　大数据时代 谁是成功者?　　维克托&迈尔-舍恩伯格博士表示，在生活中的很多部分都能变成数据格式，也就是数据化。当我们数据化这个世界的时候可以使用流程把数据进行存储、分析，能够从中获得价值。大数据公司的生态系统会形成一个大数据的价值链，包括三种类型的企业，即有技术的企业，有思维的企业和有数据的企业。　　大数据需要技术，技术可以在一家IT公司或者咨询公司里找到，另外需要有工具、需要知道如何组织数据。有大数据思维的公司，有一些非常具有想象力的人，他们可以利用数据做很多事情，他们有很多想法可以去重用这些数据。拥有数据的公司，通常情况下是大公司，比如像新浪、百度、Facebook、谷歌等等，或者有很多大的零售连锁企业、市政公司、金融服务公司，这些公司有很多数据，而这些数据中的价值被忽略，需要从这些数据中找到价值，而在未来很多公司都会让自己转型成为大数据公司。　　谈到在大数据时代里谁是胜利者，谁是失败者?维克托&迈尔-舍恩伯格博士表示，首先我们需要知道两点，第一，技术并不意味着成功，或者规模并不意味着成功。以往说越大越说明越成功，因为规模经济会给带来很大的效益。大数据时代有两方面的变革，这些大规模公司还会继续享有它们的优势，但是新公司比如有更多小而具有创意的公司，他们更容易成功。　　政府也逐渐看到数据的重要性。美国联邦政府提供50多万种数据给私有部门和社会，是免费使用的，很多欧洲国家也仿效此种做法。还有像国际组织，比如世行，他们认为数据是一种去推动经济发展的方式，也是一种提供人们发展的动力。在大数据时代真正的利益来自于数据而不是制造，大多数国家只是刚刚进入大数据时代，但是谁会成功，谁会成为胜者还不能知晓。
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大数据时代的机遇与挑战
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你可能喜欢大数据时代的三大思维转变
实际上，大数据与三个重大的思维转变有关，这三个转变是相互联系和相互作用的：
&&&首先，要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
&&&其次，我们乐于接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
&&&最后，我们的思想发生了转变&，不再探求难以捉摸的因果关系，转而关注事物的相关关系。
——《大数据时代》​
这三条，浓缩起来，就是《大数据时代》一书前三章的标题：
&&&不是随机样本，而是全体数据。
&&&不是精确性，而是混杂性。
&&&不是因果关系，而是相关关系。
这三条看起来很炫，冲击很大，颠覆了很多我们以往的认识。但仔细想想，这种冲击，其实只是因为这些观念与我们从小接受的教育相矛盾，与我们的思维习惯相矛盾。而当我们深入去仔细检视自己的内心需求时，却会发现，这三种思维模式，更符合我们的需求。
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假设我们来到一条街上，忽然间想买件西服。如果这条街是西服一条街，有上百间西服店，我们可能由于时间关系，只能根据人气啊、橱窗展品啊、品牌啊等依据，选择性地进入几家店挑选；但如果这条街只有三间西服店呢？我们还会只选择几家店吗？恐怕我们的最佳选择就是三间店都看一看，货比三家再做决策了。前一种方式就是“随机样本”，后一种方式就是“全体数据”。在我们的骨子里，如果能采集到全体数据，我们都会选择这种方式，&而在以往，只是因为“世界那么大”，我们无法获得“全体数据”，或者获取“全体数据”的成本太高，我们别无他法，只能选择“随机样本”。
现在，无论是数据存储技术，还是数据处理技术，我们都具备了获取“全体数据”的能力，也就是说，当我们来到上百间西服店的一条街时，假设我们不用走进店里去，而是在街口的咖啡馆，就能通过某个数字终端，一边喝咖啡一边迅速浏览每间店里的每件西服的图片与价格，我们可以用一杯咖啡的时间了解完全体数据，然后直接去看好的店里买西服，有什么不好呢？&
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其次，我们再看精确性这个问题。假设你是个卖苹果的。如果你的货架上只有10个苹果，当中有一个坏苹果，是不是特别显眼？你的次品率高达10%，你的顾客会不会因此特别不满意？另外一个假设，你不是做零售而是做批发的，你展现在客户面前的是一卡车苹果，当中不要说有一个坏苹果，就算有10个坏苹果，也不会影响你的客户关系吧？你的客户打心底里想不想每个苹果都检查一遍呢？想，但是不能。为什么？成本太高，不划算。个别坏苹果带来的损失与挨个检查一车苹果的时间损耗相比，已经微不足道了。
因此，&当我们因为技术能力，能够将全体数据作为观察对象时，就不得不放弃精确性了，不是不想，而是成本上划不来。更何况，计算机的大数据技术可以让我们在发现异常时，随时可以在异常部位进行小数据研究，那时再去追求精确性都来得及，成本也比追求全体数据的精确性要小很多。
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第三个关系：因果关系与相关关系。简单来讲，因果关系回答的问题是“其所以然”，相关关系回答的问题是“其然”。&虽然我们从小受的教育是“知其然还要知其所以然”，但实际生活中，我们在很多地方还是用“其然”来解决问题的。比如：“早霞不出门晚霞行千里”，通过动物异常预测地震，尤其是神奇的中医，通过号脉而不是解剖，就能知道你肠胃里是不是有虫子！这些都是“相关关系”的实证案例。无论因果关系，还是相关关系，都是为了预测趋势而发展起来的思维技术，我们需要因果关系，是因为在无法观测大数据时，很多事情需要依靠“推理”来进行预测，如果没有因果的研究，推理就变成了“臆测”；而当我们具备了观测“全体数据”的能力时，趋势不用推理，看看数据变化趋势就好了，就好像我们站在海边，看着水际线一点点涨起来了，还需要经过计算才能断定“在涨潮”吗？&相关关系是一种最为直接的预测方式，但是它必须建立在“全体数据”的基础上，否则就难免“盲人摸象”。而现在，我们具备了这种能力。
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综上所述，大数据时代的三大思维转变，从本质上说，并不是什么新的发现或者新的技术，它更像是对我们人类本性需求的解放。以往我们无法这样做，是因为我们缺乏大数据观测与处理的能力，而现在有了这种能力，自然行为方式会发生改变，就如同我们只有刀枪剑戟的时候，武松就是打虎英雄，而现在有了枪支大炮，再打虎就是犯罪了。
当然，个人认为，这种思维转变，并不意味着我们要摒弃小数据的思维模式。大数据的作用在于能够更快更准更广范围地洞察趋势变化，以及迅速捕捉发生异常的局部（如Google通过大数据第一时间发现流行疫情）。但是在发现异常或趋势后，我们还需要针对它们作出反应，这时就需要小数据的处理技术了。这就如同在物理学界，我们用相对论解决宏观问题，用量子物理学解决微观问题一样，&我们用大数据解决宏观的社会学问题，用小数据解决微观的社会学问题，左右逢源，相得益彰。
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。

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