大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型

錢圣奇

大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型

錢圣奇

人類正處于一個數(shù)據(jù)爆炸的時代。“數(shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，成為重要的生產(chǎn)因素。人們對于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長和消費者盈余浪潮的到來。”我們需要有更新的視野來看待大數(shù)據(jù)，需要有更務(wù)實的方法來解決傳統(tǒng)經(jīng)濟的升級轉(zhuǎn)型，利用大數(shù)據(jù)改變現(xiàn)有傳統(tǒng)生產(chǎn)模式，使傳統(tǒng)經(jīng)濟參與新一輪產(chǎn)業(yè)變革，進而帶動經(jīng)濟的新一輪增長轉(zhuǎn)型。

對于何謂“大數(shù)據(jù)”，目前尚無一個統(tǒng)一的定義，而大數(shù)據(jù)的“大”體現(xiàn)在其幾何式的增長與爆發(fā)上。截止到2012年，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB（1024GB=1TB）級別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）甚至ZB(1024EB=1ZB)級別。除了數(shù)據(jù)的數(shù)量大之外，大數(shù)據(jù)這個抽象的概念還具有許多其他較為公認的標準，通常被概括為4個V，分別是Volume、Variety、Value和Velocity。

——Volume，即數(shù)據(jù)量大。國際數(shù)據(jù)公司（IDC）的研究結(jié)果表明，2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB，2009年的數(shù)據(jù)量為0.8ZB，2010年增長為1.2ZB，2011年的數(shù)量更是高達1.82ZB，相當(dāng)于全球每人產(chǎn)生200GB以上的數(shù)據(jù)。而到2012年為止，人類生產(chǎn)的所有印刷材料的數(shù)據(jù)量是200PB，全人類歷史上說過的所有話的數(shù)據(jù)量大約是5EB。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數(shù)據(jù)中，有90%是過去兩年內(nèi)產(chǎn)生的，而到了2020年全世界所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)規(guī)模將達到今天的44倍。

——Variety，即數(shù)據(jù)的類型多樣。在當(dāng)今這個互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達的時代，數(shù)據(jù)形式早已不只文字一種，圖片、音頻、視頻等多種形式的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)的全面性和客觀性做出了貢獻的同時，也對數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。

——Value，即數(shù)據(jù)價值密度相對較低。由于數(shù)據(jù)的增長速度極快，生成方式多樣且生成數(shù)據(jù)所耗費的成本逐步降低，大數(shù)據(jù)中便存在大量的“噪音”，其影響數(shù)據(jù)的快速處理與分析，使數(shù)據(jù)的信息密度大大降低。在大數(shù)據(jù)時代，如何較為快速地提取數(shù)據(jù)中的有價值信息，成為一個技術(shù)性問題。

——Velocity即時效性高，有賴于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高度發(fā)達。現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)傳播已精確到了以“秒”作為計時單位，而將其高效地處理，并及時反饋有效信息，成為大數(shù)據(jù)區(qū)別于數(shù)據(jù)挖掘較為顯著的特征。

目前中國經(jīng)濟本質(zhì)上仍處于傳統(tǒng)經(jīng)濟的階段，缺乏具有國際競爭力的現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)，結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型已迫在眉睫。只有抓住大數(shù)據(jù)這個新的驅(qū)動力量，發(fā)揮我國的優(yōu)勢，才有可能順利完成經(jīng)濟轉(zhuǎn)型，進而跨越曾困擾拉美國家?guī)资曛谩爸械仁杖胂葳濉薄４髷?shù)據(jù)所影響的不是某個特定行業(yè)，而會波及所有行業(yè)。具體來看，大數(shù)據(jù)為經(jīng)濟轉(zhuǎn)型帶來如下機遇：

（一）通過大數(shù)據(jù)的研究有助于推動零售、制造等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，向高端價值鏈發(fā)展。中國制造業(yè)企業(yè)隨著ERP、PLM等信息化系統(tǒng)的部署完成，管理方式已由粗放式管理轉(zhuǎn)為精細化管理，新產(chǎn)品研發(fā)速度和設(shè)計效率有了大幅提升，企業(yè)在實現(xiàn)對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行有效管理的同時，積累了大量的數(shù)據(jù)信息。制造企業(yè)涉及到大量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和多媒體數(shù)據(jù)，包括產(chǎn)品數(shù)據(jù)、運營數(shù)據(jù)、價值鏈數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等。產(chǎn)品的建模、仿真、調(diào)配等都需要海量數(shù)據(jù)，這加速了產(chǎn)品數(shù)據(jù)量的“擴容”。并且公司生產(chǎn)、財務(wù)、采購、庫存、人力等多方面的運營數(shù)據(jù)，供應(yīng)商、客戶等價值鏈數(shù)據(jù)，行業(yè)政策、市場變化等外部數(shù)據(jù)，均能成為分析對象，從而有限減少人力資本投入，提高生產(chǎn)的技術(shù)水平以及效率，從根本上實現(xiàn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。

（二）金融業(yè)中沉積的大量時間序列數(shù)據(jù)，其在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中會取得非常大的價值。“大數(shù)據(jù)”在存儲和處理框架兩方面的優(yōu)勢將幫助金融服務(wù)企業(yè)充分掌握業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的價值，降低業(yè)務(wù)成本并發(fā)掘新的套利機會。同時，大數(shù)據(jù)背景下的金融行業(yè)更易從大量的客戶數(shù)據(jù)中獲取有益信息，通過分析其行為完善其自身的風(fēng)控體系，改善風(fēng)險的管理。從技術(shù)角度考慮，大數(shù)據(jù)推動了對數(shù)據(jù)處理算法的需求，對數(shù)據(jù)訪問的安全性和可靠性提出了更高的要求，這也將帶動現(xiàn)代金融業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，以更為成熟的姿態(tài)加入新的國際競爭之中。大數(shù)據(jù)金融的代表互聯(lián)網(wǎng)金融正不斷推動著金融業(yè)改革。互聯(lián)網(wǎng)金融的典型代表阿里巴巴充分利用其平臺積累的大數(shù)據(jù)資源，將海量交易數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為金融商機，從“支付寶”到“余額寶”，通過對大數(shù)據(jù)的深度挖掘?qū)崿F(xiàn)了精準的金融服務(wù)。

（三）中國巨大的人口基數(shù)以及經(jīng)濟規(guī)模，具有形成大規(guī)模數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢，可為大數(shù)據(jù)研究提供許多創(chuàng)新實踐機會。如城鎮(zhèn)化發(fā)展中面臨的住房、教育、交通問題，產(chǎn)業(yè)資源配置及轉(zhuǎn)型升級問題等，通過大數(shù)據(jù)分析將得到更為系統(tǒng)、準確的解決方案。

作者單位：浙江工商大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院