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大數(shù)據(jù)開啟大時代
2013-08-22   作者:劉奧南  來源:中國證券報
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作者:維克托·邁爾-舍恩伯格 肯尼思·庫克耶
出版:浙江人民出版社
    如果把“數(shù)據(jù)化”視為信息社會的初級階段,,則名不見經(jīng)傳的英國科學家維克托·邁爾-舍恩伯格,,用他別具洞見的天才新著《大數(shù)據(jù)時代》首次告訴我們:人類正在進入“數(shù)據(jù)顛覆傳統(tǒng)”的信息社會中級階段,。

    在此階段,信息無所不在無所不包,,其無限膨脹的天文海量催生了“統(tǒng)計+分類-推理分析=決策”的計算機處理程序(有點像刷卡消費一步到位,,節(jié)省了算賬找補等繁瑣環(huán)節(jié)),悄然挑戰(zhàn)“去粗取精,、去偽存真,、由表及里、由此及彼”的傳統(tǒng)認識論模式,,冥冥之中潛移默化,,對我們的生活、工作與思維,,對人類“階級斗爭,、生產(chǎn)斗爭、科學試驗”三大實踐活動產(chǎn)生著重大而深刻的影響,。

    大數(shù)據(jù)點燃大智慧

    美國政府曾為定期公布消費物價指數(shù)CPI以監(jiān)控通脹率,,雇用了大量人員向全美90個城市的商店、辦公室進行電話,、傳真拜訪,,耗資2.5億美元搜集反饋8萬種商品價格的延時信息。然而麻省理工學院兩位經(jīng)濟學家采取“大數(shù)據(jù)”方案,,通過一個軟件在互聯(lián)網(wǎng)上每天搜集50萬種商品價格即時信息,。2008年9月雷曼兄弟公司破產(chǎn)后,該軟件馬上發(fā)現(xiàn)了通脹轉(zhuǎn)為通縮的趨勢,,而官方數(shù)據(jù)直到11月才發(fā)現(xiàn),。之后該軟件被暢銷到70多個國家。這一案例充分體現(xiàn)出“大數(shù)據(jù)”顛覆傳統(tǒng)的力量和變革思維的智慧,。

    “小數(shù)據(jù)”時代追求精準,,竭力避免不精準信息誤導誤判。然而95%被傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫拒絕接受的非結(jié)構(gòu)化(非標準)數(shù)據(jù),,在“大數(shù)據(jù)”時代的模糊化數(shù)據(jù)庫中發(fā)揮了重要的作用,,因為數(shù)據(jù)越模糊越全面,才能有效避免誤導誤判,。

    從因果關(guān)系到相關(guān)關(guān)系的思維變革,,是“大數(shù)據(jù)”顛覆傳統(tǒng)認識論模式的關(guān)鍵。電腦畢竟不是人腦,,電腦永遠搞不懂氣候與機票價格之間有什么因果關(guān)系,。公雞打鳴和天亮之間雖無因果關(guān)系,但古人通過公雞打鳴來預報天亮卻很少失敗,�,!叭绻麛�(shù)百萬條醫(yī)療記錄顯示橙汁和阿司匹林的特定組合對癌癥治療有效果,,那就用不著通過一次次實驗來探索其具體的藥理機制了”�,!疤O果之父”喬布斯就主動試用過一些醫(yī)療記錄有效但未經(jīng)臨床驗證的療法同癌癥抗爭,。你可以嘲笑喬布斯“不講科學”,但他卻因此多活了好幾年,。

    從根本上說,,所謂“大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)傳統(tǒng)認識論”,其實是人類把復雜的認識過程“全部打包”給了電腦,,而電腦懶得分析推理驗證,,只通過統(tǒng)計分類對比,交出“最終答案”就OK了,。大數(shù)據(jù)大智慧的精髓在于變“少而精”為“多而全”,,變“因果”為“相關(guān)”。當實地調(diào)研開始被數(shù)據(jù)采集所替代,,當嚴密的實驗開始被非線性邏輯所替代,,當“唯一真理”開始被多項選擇所替代,,“大數(shù)據(jù)”就用事實向人類宣告:“知其然不知其所以然”,,既是電腦望塵人腦的劣勢,也是電腦超越人腦的優(yōu)勢,!

    大數(shù)據(jù)滲透大世界

    不要以為“大數(shù)據(jù)”只是科幻故事或政府與科學家的“專利”。環(huán)顧四周,,“大數(shù)據(jù)”早已滲透我們生活和工作的方方面面,,衍生出形形色色的數(shù)據(jù)超市、數(shù)據(jù)易趣,、數(shù)據(jù)交友,、數(shù)據(jù)聯(lián)誼、數(shù)據(jù)作坊,、數(shù)據(jù)課堂,、數(shù)據(jù)IB等傳奇版本。從治安管理,、交通運輸、醫(yī)療衛(wèi)生,、商業(yè)貿(mào)易,、批發(fā)零售、公益救援直到政治,、軍事,、經(jīng)濟,、金融、社會,、環(huán)境,、文藝、體育,。

    UPS國際快運公司從2000年開始通過“大數(shù)據(jù)”檢測其遍布全美的6萬輛貨車車隊,,統(tǒng)計出各損耗零部件的生命周期,改“備份攜帶”為提前更換,,有效預防了半路拋錨造成的嚴重麻煩和巨大損失,,每年節(jié)省數(shù)百萬美元。UPS還依靠“大數(shù)據(jù)”優(yōu)化行車路線(例如盡量右轉(zhuǎn)彎,,避免左轉(zhuǎn)彎),,2011年全公司車輛少跑4828萬公里,節(jié)省燃料300萬加侖,,減少碳排放3萬公噸,。

    為紐約提供電力支持的愛迪生電力公司,針對每年多起電纜沙井蓋爆炸造成嚴重事故,,采取“大數(shù)據(jù)”手段統(tǒng)計出106種預警先兆,,預測2009年可能出事的沙井蓋并嚴加監(jiān)控。結(jié)果位列前十分之一的高危井蓋中,,預測準確率達44%,。

    美國里士滿市警察當局憑經(jīng)驗認定槍擊事件往往導致犯罪高峰期,“大數(shù)據(jù)”證明這種高峰期往往出現(xiàn)在槍擊事件后2周左右,。孟菲斯市2006年啟動“大數(shù)據(jù)”系統(tǒng)鎖定了更容易發(fā)生犯罪的地點和更容易抓捕罪犯的時間,,使重大犯罪發(fā)生率下降26%。

    沃爾瑪2004年依靠“大數(shù)據(jù)”發(fā)現(xiàn)了颶風前夕銷量增加的各類商品,,進而每逢預報便及時設(shè)立颶風用品專區(qū),,并將手電筒、早餐零食蛋撻等擺放于專區(qū)附近,,明顯增加了“順便購買”的銷量,。

    至于“大數(shù)據(jù)”的經(jīng)濟價值,僅需略舉數(shù)例:2006年微軟以1.1億美元購買了埃齊奧尼的Farecast公司,,2008年谷歌以7億美元購買了為Farecast提供數(shù)據(jù)的ITA Software公司,。同年在冰島成立的DataMarket網(wǎng)站干脆專靠搜集提供聯(lián)合國,、世界銀行,、歐盟統(tǒng)計局等權(quán)威機構(gòu)的免費信息來獲利生存,包括倒賣各類研究機構(gòu)公開發(fā)布的研究數(shù)據(jù)——只要找到買主,,往往愿出高價,!

    大數(shù)據(jù)創(chuàng)造大金融

    金融領(lǐng)域當然是“大數(shù)據(jù)”的主戰(zhàn)場之一,。程序化交易也許是現(xiàn)今最主要的“大數(shù)據(jù)”新式武器。美國股市每天成交量高達70億股,,但其中三分之二的交易量并非由人操作,,而是由建立在數(shù)學模型和算法之上的計算機程序自動完成。日新月異的程序化交易只能運用海量數(shù)據(jù)來預測收益,、降低風險,。幾乎所有銀行、券商,、保險,、期貨、QFII和投資公司都開發(fā)了自己的程序化交易工具,。誰的武器更先進,?競爭到最后恐怕還是比誰搜集處理的數(shù)據(jù)更海量。

    一家投資基金通過統(tǒng)計大商場周邊停車場及路口交通擁擠狀況,,來預測商場經(jīng)營及當?shù)亟?jīng)濟狀況,,進而預測相關(guān)股價走勢,最后居然拿數(shù)據(jù)統(tǒng)計資料換得了該商場的部分股權(quán),。

    不少對沖基金通過搜集統(tǒng)計社交網(wǎng)站推特上的市場心情等信息來預測股市的表現(xiàn),。倫敦和加利福尼亞的兩家對沖基金,利用“大數(shù)據(jù)”形成119份表情圖和18864項獨立的指數(shù),,向許多客戶推銷股市每分鐘的“動態(tài)表情”:樂觀,、憂郁,、鎮(zhèn)靜,、驚恐、呆滯,、害怕,、生氣、激憤等,,以幫助和帶動投資決策,。

    在金融機構(gòu)競相拉客理財?shù)慕裉欤绻芗皶r搜集處理海量的微博,、微信,、短信,自然也能從茫茫人海中及時發(fā)現(xiàn)怦然心動打算開戶的,,或一氣之下打算“跳槽”的投資者,。

    當然,如果投資者都能通過“大數(shù)據(jù)”直接決策,,將“刷卡消費”拓展成“刷卡投資”,,那藏龍臥虎的分析師群體和爭雄斗妍的研究報告未來還有市場嗎,?

    大數(shù)據(jù)暗藏大隱患

    像所有新生事物一樣,大數(shù)據(jù)也是一把雙刃劍,。宏觀上看,,“大數(shù)據(jù)”在各個不同的領(lǐng)域?qū)⑷祟愄摂M分割為“數(shù)據(jù)化”與“被數(shù)據(jù)化”兩大陣營。持續(xù)發(fā)酵的“棱鏡門”事件披露了美國政府長期監(jiān)控全世界的“最高機密”,,但美國總統(tǒng),、國會和政府都認定這種監(jiān)控“天經(jīng)地義”,是“維護國家核心利益”,。雖然社會早已建立起龐大的法律法規(guī)體系來保障個人信息安全,,但在“大數(shù)據(jù)”時代,這些體系正蛻變?yōu)楣倘艚饻梢噪S意繞過的“馬其諾防線”,。

    “大數(shù)據(jù)”導致個人信息被交易,、個人隱私被外泄還不算,更大的危險在于“個人行為被預測”,。正如作者預言——“這些能預測我們可能生病,、拖欠還款甚至犯罪的算法程序,會讓我們無法購買保險,、無法貸款,,甚至在犯罪實施前就預先被逮捕”——也許你認為這對全社會來說無疑是好事�,?墒侨绻A測系統(tǒng)不完善,、軟硬件出差錯、數(shù)據(jù)搜集處理不當,、臨時數(shù)據(jù)未經(jīng)檢驗、黑客攻擊,、有人惡意或善意開玩笑制造假信息……導致你,、你的家庭、你的親朋好友,、你的所在單位甚至你的祖國被冤枉被制裁,,你還能無動于衷嗎?

    微觀上看,,即使是出于正當目的采集的“大數(shù)據(jù)”,,仍可能在“擴展開發(fā)”過程中產(chǎn)生無法想象的副作用。例如谷歌的街景拍攝和GPS數(shù)據(jù)為衛(wèi)星定位和自動駕駛儀提供了關(guān)鍵的支持,,但同時因其有助于黑幫盜賊便捷挑選有利目標而引發(fā)了多國民眾的強烈抗議,。當谷歌對圖像背景上的業(yè)主房屋、花園等目標進行模糊化處理后,反而引起盜賊更加注意,。

    無論你驚奇還是恐懼,,歡迎還是躲避,關(guān)注還是漠視,,理解還是拒絕,,“大數(shù)據(jù)”都在加快步伐向我們走來。我們只有順勢而為,,趨利避害,,才不至于被這個充滿機遇和挑戰(zhàn)的新時代提前淘汰。

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