大資料是人類又一個技術烏托邦

說到大資料，最近互聯網各種熱詞很多，各種概念滿天飛，其中不乏有忽悠一說。 大資料到底是什麼，會給我們生活帶來哪些影響？

【大資料是一個時代，「國家隊」很及時】

去年底宣佈的一個事情，將對未來有深遠影響，現在大家還沒意識到。

2013年11月19日，國家統計局與11家國內企業簽署戰略合作框架協定，合作內容涉及大資料應用統計標準，以及企業資料補充政府統計資料等領域。 有分析稱，在大資料國家戰略日益強烈的情況下，統計局介入將進一步推動大資料的應用落地。

首先，大資料絕對不是忽悠，它是當下IT領域最時髦的詞，簡單說就是從各種資料中快速獲取價值資訊的能力。 美國是最早發現和使用大資料科學價值的國家。 2012年3月，奧巴馬政府宣佈投資2億美元拉動大資料相關產業發展，將「大資料戰略」上升為國家戰略，奧巴馬政府甚至將大資料定義為「未來的新石油」。 當時美國政府聲明說通過提高美國從大型複雜的資料集中提取知識和管理的能力，來加強整個國家的競爭力，這被認為是跟互聯網同一個級別的時代。 顯然，大資料不止是一個詞彙，更是一門技術，是一個產業時代。

而中國作為世界上人口最多、GDP排名第二的國家，成立大資料國家隊是非常及時的。 大資料的精髓在於「大」，它不是抽樣而是全樣，它不是盲人摸到的象腿或者是象鼻子，而是整個大象本身，大資料的精妙處在於用的人越多越增持，通過這樣一個模糊的宏觀判斷，能夠完成一個精准的個體推薦，從而會讓整個生產效率得到極大提高。

【不開放大資料，周邊創業是無米之炊】

目前我國大資料應用還存在一些問題。

首先，大資料不是IT公司的專利。 第一批國家統計局引入的戰略合作夥伴，大多數還是聚焦在IT公司，其實不是只有IT公司才有大資料，如線下零售巨頭企業在實體經濟中積累了很大的資料資源，他們資料的深度和廣度不亞于甚至超過互聯網公司。 第一批進入的合作夥伴之一上海鋼聯其實掌握了煤炭鋼鐵在內的大宗商品資料，這是國家統計局沒有涉及到的。 因此，非IT類公司、擁有巨大的業務形態的企業，都可以成為第二批國家統計局大資料合作夥伴。 我們也看到，國家統計局作為國家法定職能部門把姿態放平，主動尋求和民營企業的合作，這是非常可喜的進步。

第二，擁有大資料的IT公司和非IT公司應該打破資料格局。 我們看BAT（百度、阿裡、騰訊），近期圍繞微信和淘寶發生新一輪互相遮罩，在早前百度和淘寶進行了遮罩，這三家掌握搜索和社交和消費的資料，本來是三方的資料匯總才能拼湊出比較完整的網上資訊圖譜，但是三家公司為了彼此的商業利益， 並沒有體現出資料合作的意願，而是互相封殺，這將給社交資料的流動帶來傷害。 因此，在保證一定商業利益的基礎上，巨頭的眼光應該放遠一點，打破資料格局。 這看起來是一個很難實現的烏托邦。 不過任何美好的事情都需要烏托邦的願景作為起步的。 我們看到許多美好的事情，比如說全世界的互聯網，全世界的人通過互聯網聯結在一起，開始大家覺得烏托邦，現在已經形成現實。

第三，應該呼籲政府相關部門進一步開放市場，因為圍繞大資料不管是應用還是創業，最核心的是要有資料的源頭，然後才能進行採集、編輯，重新編制。 現在大量的關於國民經濟或者說民生的資料其實還在封閉狀態，在工商部門、銀行、保險、公安、醫院、社保，包括電信運營商機構的手裡。 如何讓這些資料流程動起來，能讓大家更方便，其實應該由政府帶頭實現等級制資料的開放共用。 在不違反保密或者是國防的情況下，如果不開放大資料，那麼大資料研究和創業都是無米之炊。

所以還是應該抓住這個機遇，進一步開放市場，不斷試點，一步一步把資料開放轉起來，帶來更多的應用價值。

【隱私保護與資料精准之間的平衡】

資料應該共融共通，還要開放市場。 這個開放市場不僅僅是企業之間開放，企業對個人也要開放。

為什麼現在開放變得這麼謹慎？ 因為開放有風險，一是安全問題，二是倫理問題。 安全問題是對於國防、軍事以及整個經濟資訊的保密顧慮而言；倫理問題是從個體角度而言，即線民的隱私。 大資料的作者曾經說過，在一個有組織的社會裡，幾乎每一則資訊都在不同的時候，以不同的形式公開過。 就公民而言，他的資訊一次性在網上公開，和第一種情況有本質區別。

大資料平臺在提供服務的同時，也在時刻收集使用者的各種消費習慣、流覽習慣甚至生活習慣。 如何保護使用者的隱私成了大資料時代發展過程中不可回避的問題。 因此，大資料的應用價值在於個人隱私保護與資料精准之間的平衡。

要真正做到大資料的開放，還需要很長的路走。 我們相信，大資料會成為互聯網之後，人類又一個技術烏托邦。 大資料的啟動跟互聯網有著相同的邏輯，一開始大家談，不知道怎麼做，會有一輪甚至幾輪比較明顯的產業泡沫，但是隨著那些看似烏托邦的願景，一個技術、一個嘗試的創業公司的進入，會一步一步變成現實。

未來大資料會怎樣，創業者跟投資者都需要很謹慎。 目前來說，就大資料做預測是非常危險的事情，比較謹慎的說，可能在三年左右會看到一些具體的、受到社會應用的大資料，往長期看則還是未知數。

王冠雄微信號：Wang-GuanXiong

(責任編輯：mengyishan)