大數據必須回歸性子作者：未知 　　近來在網上有兩篇關于大數據的文章，引起了我的關注，一篇是講既不要神化大數據，更不要把大數據妖魔化。意思便是我們由于互聯(lián)網等其他原因，大數據越來越多，我們個人隱私無處可藏，帶來了對大數據公司的質疑。第二篇是一個論壇上一個嘉賓的講話，中心意思是大數據惟有回到企業(yè)具體場景才有商業(yè)價值。

由此，回顧2011年有兩篇文章開啟了大數據的元年，第一篇文章是《科學》雜志一篇文章，核心意思是大數據越來越多，我們在無所不在大數據的包圍下。不要神化大數據和不要妖魔化大數據。第二篇文章是一個研討匯報，這個匯報的題目是大數據是創(chuàng)新、競爭、生產力的下一個前沿，這和大數據要回到企業(yè)的具體場景來實現商業(yè)價值一脈相承，也便是說我們大數據必須擺脫困惑，回歸性子。這個性子便是大數據是干什么的？大數據是為了提升我們創(chuàng)新、競爭力。

大數據的基點、基石究竟在什么地方？便是槲頤僑鮮段侍�、金q鑫侍庾鞒齬畢祝創(chuàng)造價值。我們的大數據家當生態(tài)聯(lián)盟便是在這樣的基石上走出來的，所以我們必須回到基石、基點，然后再去尋找路徑，再說家當鏈和生態(tài)鏈的發(fā)展。圍繞著大數據回歸到問題的求解來說，我們需要有幾個重要的轉變。第一個轉變是我們通過大數據來找到對問題的認識和解決辦法。要逐漸走向從問題本身起程，去看需要什么樣的大數據，探究大數據在解決問題中起什么作用。我們要逐步使得我們大數據的處理，以符號處理為主轉向以語義處理為主。我們逐步從重視大數據以數量為主轉向以質量為主，這兩個之間是相互關聯(lián)，不能割裂的。我們要逐步從數量為主要追求指標轉向質量作為主要追求指標。

對于我們來說，更重要或者說我們更要做的是對確定的問題來說，大數據分析究竟需要什么數據，這個數據對于認識這個問題和解決這個問題應該要發(fā)揮什么作用。而不但僅是通過大數據發(fā)現什么問題。因此，我們這個重心要移過來。為什么要移？根本原因便是我說的基點，這個基點便是我們認識問題、解決問題中存在的商業(yè)價值，這是大數據的根本。這個轉變是最根本的轉變，如果不解決它的話，大數據發(fā)展方向這個健康可持續(xù)的發(fā)展路徑就沒有。

關于大數據的轉變，在此我舉幾個例子說明一下。比如霧霾的治理，霧霾我們需要用兩種數據或者兩個系列的數據來為我們認識問題，解決問題作出貢獻。哪兩個系列？第一個便是霧霾實際產生的數據，從北京這個空間上看源頭在哪？是哪種行為、哪個客體產生了霧霾。第二個是霧霾到空氣中它產生什么樣的變化，以至于變成了我們實際空氣中的這種現象。這兩個問題會讓我們認識到霧霾的變成或者產生原理，但解決問題我們缺的是什么？缺的是我們沒有可以使我們分析問題、明確問題的數據。這一點偏偏是相當重要的。

現實是，從現有的數據認識北京的霧霾問題是不夠的。你只可認識到部分，不能認識到全部。認識全部，我們需要從霧霾的理論起程，霧霾的空氣，以及從霧霾在空氣中發(fā)生變化的這個過程起程。從我們各個產生點的分布起程來說，我們需要什么樣的數據。我們要部署什么樣的傳感器，這個傳感器怎么運作，這個傳感器的本能是什么。根據這些相當細節(jié)的數據和支持，我們才能建立理論，進行分析。今天的數據類型即使你再增加100倍，也不能為認識問題、解決問題做出實質性的貢獻。

第二個轉變便是我們要從符號處理起程，而不是語義處理。各位都知道“阿爾法狗”，在它背后有一件事：網上有一個專家認為google“阿爾法狗”是不成功的項目，為什么不成功？他的理由是因為人工足夠，智能沒有。為什么說人工足夠，智能沒有。他認為，原因是在整個“阿爾法狗”贏得競賽的過程中，算法貢獻和數據貢獻不一樣。數據是“阿爾法狗”成功的主要貢獻，而不是算法。

關于“阿爾法狗”還有一個批評，人在下棋的時候所有處理都是語義處理，所有信息過程沒有一步一點是浪費。“阿爾法狗”在整個過程中是以符號數據為主，沒有辦法直接把感知的東西連接到一個像人一樣確定的語義通道上去。而數據智能的核心是，我們要在整個過程增加語義處理。

第三個講的是數量和質量，不管是數據還是大數據，數量是很重要的，沒有數量什么都做不出來，所以要有量。工業(yè)大數據量十分的大，沒有量，模型出不來，算法出不來，要量，然而量和質的中間，我們需要逐步把質量放在更重要的位置。因為，我們不是需要一堆數據，而是真正有一個傳感器，這個東西感知到的細微信息才是有用，才是有質量的。我們必須把質量放在第一位，因為我們是認識、解決問題，我們通過數據使認識問題和解決問題的代價變得小了，才能有價值。

如果你用了大數據以后，用了那堆工藝之后，你認識問題，解決問題付出的代價比原來還要大，那是負價值，不是正價值。要把這樣的過程中付出的價值變得更小，我們必須從數量向質量轉移。（根據主旨匯報內容整理，未經本人審核）

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