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【MBAChina網(wǎng)訊】一個清晨，某程序員還在沉睡，他的手環(huán)檢測到主人的體征異常，將異常數(shù)據(jù)提交到臺端，云服務(wù)器通過大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)：該程序員病了。手環(huán)收到主人的病訊及相關(guān)治療建議后，向公司提交病假單，同時給主人預(yù)約了醫(yī)療服務(wù)。一切都在程序員的熟睡中完成。這就是大數(shù)據(jù)！它了解我們的生活、甚至情感；它通曉企業(yè)的經(jīng)營，協(xié)助制定計劃；它洞悉網(wǎng)絡(luò)輿情、了解民眾訴求，助力政府決策；它深諳經(jīng)濟市場，時刻提醒決策者規(guī)避風(fēng)險，搶占先機。

什么是大數(shù)據(jù)？

大數(shù)據(jù)從概念興起到應(yīng)用落地，是一個水到渠成的過程。首先，虛擬化技術(shù)、大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)管理技術(shù)、分布式的并行編程模式、面向服務(wù)的應(yīng)用組裝及管理、前端展現(xiàn)及交互技術(shù)的發(fā)展日新月異，為數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、存儲、處理提供了技術(shù)支撐。同時，互聯(lián)網(wǎng)思維日益喧囂，各路諸侯躍躍欲試。“互聯(lián)網(wǎng)+”導(dǎo)致企業(yè)視野更廣，手臂更長，企業(yè)將觸及前所未有的海量數(shù)據(jù)，同時應(yīng)用場景也將層出不窮。

大數(shù)據(jù)具有四個特點：

（1）規(guī)模性。從現(xiàn)在的TB/PB級體量，很快就將進入ZB時代；

（2）異構(gòu)性。類型豐富，既包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括圖片、聲音、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；

（3）時效性。數(shù)據(jù)采集和處理即時性強，滿足市場的瞬息萬變；

（4）價值性。針對實際應(yīng)用場景，提出可落地的管理建議。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)，實質(zhì)上是基于業(yè)務(wù)邏輯的小數(shù)據(jù)，來自企業(yè)信息系統(tǒng)，如零售商的進銷存系統(tǒng)。在萬物互聯(lián)時代，大數(shù)據(jù)是由非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)構(gòu)成，這些數(shù)據(jù)比原來的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)多得多，比如微信里的一張照片抵得上小型超市進銷存系統(tǒng)一個月的數(shù)據(jù)量。目前，無線網(wǎng)絡(luò)、可穿戴設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)的普及，在豐富數(shù)據(jù)來源的同時，大大降低了數(shù)據(jù)采集成本。

大數(shù)據(jù)的社會影響

進入大數(shù)據(jù)時代，工業(yè)時代產(chǎn)生的社會結(jié)構(gòu)和政治形態(tài)，都將被重塑。在過去，基礎(chǔ)設(shè)施包括鐵路、公路、機場、港口，而今智能終端、云計算、寬帶網(wǎng)絡(luò)擴展了其內(nèi)涵；在過去，土地、勞動力、資本是核心生產(chǎn)要素，而今數(shù)據(jù)已成為最有價值的資產(chǎn)。在過去，基于產(chǎn)業(yè)鏈的分工體系和市場體系，存在著巨大限制，如資源、制造基地和市場在時空層面的隔離與不平衡，會產(chǎn)生高額成本，也會受到規(guī)模限制，而今，大數(shù)據(jù)推動了大規(guī)模協(xié)同與共享協(xié)作方式。

大數(shù)據(jù)的分析方法

大數(shù)據(jù)技術(shù)體系初具雛形，在采集、預(yù)處理、存儲、處理、可視化展示等環(huán)節(jié)，形成了相對成熟的技術(shù)規(guī)范。然而，在商科背景下，我們更關(guān)注數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式創(chuàng)新。傳統(tǒng)的模型驅(qū)動的方法不再放之四海而皆準(zhǔn)，尤其是在非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)面前。

早期的數(shù)據(jù)分析基于歸納演繹法，后期產(chǎn)生了人工智能。大數(shù)據(jù)是異構(gòu)性，包含圖片、音頻、視頻。對這些數(shù)據(jù)進行處理，傳統(tǒng)的工具遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。比如，自然語言處理技術(shù)可以根據(jù)一段語音判斷其中包含正面評價或是負(fù)面評價，甚至判斷情感，這種技術(shù)歸屬計算語言學(xué)。大數(shù)據(jù)分析同時還需要用到深度學(xué)習(xí)的概念，以及LDE模型等。

在商業(yè)領(lǐng)域，客戶畫像是精準(zhǔn)服務(wù)的基礎(chǔ)。用“瞎子摸象”作比喻，我們從不同角度獲取鼻子、耳朵、腿等部位信息，經(jīng)過篩選和組合，一頭完整的大象就展示在我們腦海中。在操作層面，需要進行跨屏整合。個人手機、辦公電腦、家庭電視、可穿戴設(shè)備……通過“Super ID”，把同一個人在不同時間點、不同屏幕背后的信息整合起來，這個人就變成“透明人”了。年初，央行成立了“百行征信”，旨在整合互聯(lián)網(wǎng)巨頭的數(shù)據(jù)，面向全社會提供征信服務(wù)。此外，國內(nèi)諸多城市成立數(shù)據(jù)交易中心，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易提供平臺。

值得一提的是，除了豐富的數(shù)據(jù)來源，還需要知識庫指導(dǎo)數(shù)據(jù)分析。比如，網(wǎng)絡(luò)留言在用詞和語法上相對隨意。比方說，“計算機”和“電腦”是同一個概念；再比如，在不同語境下，“蘋果”可能是指電腦品牌，也可能是指水果。為此，我們需要將領(lǐng)域知識事先提取，構(gòu)建知識管理系統(tǒng)，將這些概念聯(lián)接起來?；诮ǔ傻闹R庫，進行后續(xù)知識推理。

大數(shù)據(jù)能給我們帶來些什么?

也許大家還沒有感覺到,現(xiàn)在的普通人比100年前的皇帝還要幸福！現(xiàn)在，這個幸福指數(shù)將通過大數(shù)據(jù)的普及而得到進一步的提高！

先看在線購物。顧客會參考商品評論，有些評論甚至超過十萬條，我們不可能逐一閱讀，因此會錯過有用的信息。目前，我們的研究能夠?qū)ι唐吩u論進行抓取，自動提取產(chǎn)品特性（如面板、操作系統(tǒng)、待機），最終實現(xiàn)面向特征的細(xì)粒度意見挖掘。相比于問卷調(diào)查的演繹法，這種方法沒有樣本數(shù)量限制，沒有樣本偏差，實時性更強。

再看股市。股民會參考股評專家的評論，但是也會有這樣的疑慮：專家的評論是真的嗎？我們的研究解決了這個問題：從股票論壇上抓取股評數(shù)據(jù)，總結(jié)他們對具體板塊或者股票漲跌的看法，將這些數(shù)據(jù)與后市數(shù)據(jù)比較，在此基礎(chǔ)上，可以判斷專家的評論是真是假。

對于企業(yè)經(jīng)營模式，大數(shù)據(jù)也將帶來徹底的顛覆。過去，公司運營是問題驅(qū)動的，而大數(shù)據(jù)時代，則是由數(shù)據(jù)驅(qū)動。在過去，企業(yè)管理模式是發(fā)現(xiàn)問題、數(shù)據(jù)分析、找到答案、解決問題；現(xiàn)在的管理者可以直接從數(shù)據(jù)中找規(guī)律，為己所用。例如，給產(chǎn)品“畫像”后的數(shù)據(jù)，管理者可以和競爭對手的數(shù)據(jù)比較，了解自身產(chǎn)品優(yōu)劣，對產(chǎn)品缺點改進，最后針對產(chǎn)品優(yōu)勢做精準(zhǔn)推廣。

互聯(lián)網(wǎng)公司的盈利模式也在改變。本質(zhì)上，互聯(lián)網(wǎng)公司就是數(shù)據(jù)公司，不論從事什么業(yè)務(wù)，最關(guān)鍵的就是收集數(shù)據(jù)。在過去，主要靠廣告盈利；現(xiàn)在則通過數(shù)據(jù)分析，向客戶推送定制服務(wù)。除此之外，還可以對用戶數(shù)據(jù)進行分析，將結(jié)果轉(zhuǎn)賣給利益相關(guān)方。

在公共管理領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)可以大顯身手。在國內(nèi)，約80%的有用信息（自然人、法人、空間地理、宏觀經(jīng)濟）掌控在政府手中，但政府?dāng)?shù)據(jù)治理能力薄弱，如果加大數(shù)據(jù)開放力度，由企業(yè)參加數(shù)據(jù)處理，將有效推動全社會數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時也會助力智慧城市建設(shè)。

對于醫(yī)療領(lǐng)域，面臨的現(xiàn)狀是：老齡化趨勢、慢性病增加、亞健康人群龐大。隨著智能芯片、傳感器以及可穿戴設(shè)備的興起，無數(shù)的設(shè)備可以即時監(jiān)控人體的健康信號，例如：呼吸、脈搏、血壓、睡眠等。這些數(shù)據(jù)可以與云端數(shù)據(jù)進行對比，得到身體健康狀況的信號，該數(shù)據(jù)也可以為醫(yī)生臨床診斷提供輔助。根據(jù)美國臨床腫瘤學(xué)會報告，IBM Watson對癌癥的治療方案與醫(yī)生的建議十分吻合。23andMe通過基因分析，給出用戶染色體屬地、構(gòu)成和基因中可能帶有的患病風(fēng)險。

大數(shù)據(jù)并非十全十美

也許大家還沒有感覺到,現(xiàn)在的普通人比100年前的皇帝還要幸福！現(xiàn)在，這個幸福指數(shù)將通過大數(shù)據(jù)的普及而得到進一步的提高！

（1）理論基礎(chǔ)問題。相關(guān)關(guān)系不能取代因果關(guān)系，大數(shù)據(jù)使用歸納法，而非傳統(tǒng)的演繹法，強調(diào)事物的相關(guān)性，主動忽視因果關(guān)系。比如，經(jīng)典應(yīng)用“啤酒和尿布”，啤酒和尿布具有相關(guān)性，至于哪個是因，哪個是果，商家并不關(guān)心，他們只關(guān)心兩者的相關(guān)性帶來的銷量；

（2）隱私保護問題。大數(shù)據(jù)的使用者會以攫取的心態(tài)使用數(shù)據(jù)，將我們在不同屏幕、不同系統(tǒng)、不同時間、不同空間的行為足跡加工組合，我們將變成“透明人”，個人的隱私安全堪憂。目前，商家利用大數(shù)據(jù)“殺熟”現(xiàn)象時有發(fā)生。在美國，利用社交平臺洞悉網(wǎng)民心理，預(yù)測甚至干涉總統(tǒng)大選，都需引起警覺；

（3）需求問題。很多企業(yè)對業(yè)務(wù)需求不明確，寄希望大數(shù)據(jù)挖掘出點什么東西。在缺少明確需求情況下，大數(shù)據(jù)難以發(fā)揮作用；

（4）數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。不少企業(yè)時刻產(chǎn)生大數(shù)據(jù)，卻忽視數(shù)據(jù)的預(yù)處理，數(shù)據(jù)治理制度缺失，缺少ETL流程，導(dǎo)致數(shù)據(jù)處理不規(guī)范，最終影響數(shù)據(jù)質(zhì)量；

（5）大數(shù)據(jù)人才匱乏，大公司掌握著先進的大數(shù)據(jù)技術(shù)，但是缺乏教育資源，訓(xùn)練有素的從業(yè)人員并不多。中小企業(yè)盡管存在數(shù)據(jù)，但是沒有合適的人力資源，無從下手。

大數(shù)據(jù)的未來

大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)：產(chǎn)業(yè)鏈已經(jīng)形成，就像餐廳點菜。專業(yè)的數(shù)據(jù)公司出售大數(shù)據(jù)，就像菜市場的批發(fā)食材；有些公司出售加工過的數(shù)據(jù)，就像飯店廚師按需加工；也有些公司負(fù)責(zé)底層技術(shù)支持，就像供給鍋碗瓢盆一樣。隨著技術(shù)進步，大數(shù)據(jù)公司的數(shù)據(jù)加工能力會越來越高。

人才培養(yǎng)：數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)時不我待。美國常春藤聯(lián)盟以及國內(nèi)部分高校已經(jīng)開設(shè)相關(guān)專業(yè)。最近，我們正在跟數(shù)學(xué)系聯(lián)合籌備數(shù)據(jù)科學(xué)專業(yè)，新專業(yè)將融合管理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和信息科學(xué)知識，培養(yǎng)的學(xué)生不僅勝任系統(tǒng)開發(fā)，還能夠?qū)ζ髽I(yè)內(nèi)外部的數(shù)據(jù)進行綜合分析處理。

開放共享：互聯(lián)網(wǎng)的開放性決定了會有海量數(shù)據(jù)涌入。管理者應(yīng)因勢利導(dǎo)，原先“圍墻”內(nèi)的東西是我的，在大數(shù)據(jù)時代，整個世界的數(shù)據(jù)都能為我所用。此外，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開標(biāo)準(zhǔn)。由于數(shù)據(jù)維度的差異，數(shù)據(jù)方難以互聯(lián)互通，因此有必要形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

前景行業(yè)：未來5-10年，智慧醫(yī)療、普惠金融、城市治理、工業(yè)制造的應(yīng)用場景將會越來越豐富，必將成為大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)新一輪發(fā)展的著力點。

最后強調(diào)一點，大數(shù)據(jù)只是一個階段性的概念，不久的將來，所有的數(shù)據(jù)都是大數(shù)據(jù)，也就不存在所謂小大數(shù)據(jù)之爭。數(shù)據(jù)驅(qū)動的企業(yè)發(fā)展模式和社會管理模式是大勢所趨。為此，商學(xué)院應(yīng)該未雨綢繆，提前布局，將這種思維模式引入到教學(xué)科研之中。

教 授 簡 介

王洪偉

同濟經(jīng)管教授，管理科學(xué)與工程系主任，電子商務(wù)研究所主任，上海大數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)新實驗室（城市管理領(lǐng)域）校方主任，信息系統(tǒng)學(xué)會中國分會常務(wù)理事；

先后在華為技術(shù)有限公司、上海市信息委互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟咨詢中心工作。曾進修于哈佛大學(xué)商學(xué)院，亞利桑那大學(xué)訪問學(xué)者，香港理工大學(xué)電子計算學(xué)系副研究員。主持國家自然科學(xué)基金項目5項，出版專著5部；

在Decision Science、《管理世界》、《管理科學(xué)學(xué)報》發(fā)表多篇論文。