“多算勝，少算不勝”
——從百度發布大數據引擎說起

◆ 叔 平/ 文

質量時評

“多算勝，少算不勝”
——從百度發布大數據引擎說起

◆ 叔 平/ 文

4月24日，“百度大數據引擎”發布，引發關注。

“大數據引擎”指的是對大規模的數據進行收集、存儲、計算、挖掘和管理的一套系統。包括“開放云、數據工廠、百度大腦”三層核心平臺。

其中，“開放云”相當于存儲記憶的“腦容量”，解決的是數據存儲和計算瓶頸。“數據工廠”相當于人腦中的記憶關聯過程，是用百度提供的“大數據挖掘機”把大數據關聯起來，并從中挖掘出價值，TB級甚至更大的數據的查詢和掃描工作，是其生產任務。“百度大腦”，是做決策的能力，如同人腦，不過目前的智慧還只相當于兩到三歲的孩子。盡管如此，但這可能是世界上最復雜的可以模擬人腦思維的系統。再過十年二十年，百度大腦很有可能比人腦還要聰明。

值得關注的是，“百度大數據引擎”采取邀請和免費模式，把一整套核心能力通過平臺化、接口化的方式對外開放。政府、NGO、制造、醫療、金融、零售、娛樂、教育等傳統領域，將率先與之合作。擁有海量數據的傳統企業，可以利用“百度大數據引擎”，在線使用其提供的種種技術便利，一舉進入大數據、云計算、平臺經濟等移動互聯網技術觸發的新一輪工業革命。

隨著信息化發展進入移動互聯網和大數據時代，企業管理、產品服務設計、乃至商業模式，不僅改造、優化、甚至顛覆。企業競爭力將極大增強，生產效率將不斷提升。正所謂“創新驅動、轉型發展”，是也。

事實上，最早提出“大數據時代到來”的是麥肯錫公司。2011年6月，麥肯錫全球研究院發布了題為《大數據：下一個創新、競爭和生產力的前沿》研究報告。該報告指出：大數據時代已經到來，數據正成為與物質資產和人力資本相提并論的重要生產要素，大數據的使用將成為未來提高競爭力的關鍵要素。

開大數據研究著作先河的《大數據時代》作者維克托·邁爾·舍恩伯格，提出了“大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，取而代之關注相關關系”的觀點。該書指出，大數據的核心就是預測。這正是大數據應用的最迷人之處。

“大數據”的重要性，可以從聯合國“數據脈動”計劃、美國“大數據”戰略、英國“數據權”運動、日本“面向2020年的ICT綜合戰略”、韓國“大數據中心戰略”的提出和實施中窺見。

2012年3月29日奧巴馬政府發布的《大數據研究和發展計劃》明確，要從國家戰略層面收集龐大而復雜的數字資料，并從中獲得知識和洞見，以提升能力。奧巴馬團隊更是身體力行，將大數據分析運用到競選，通過對近兩年搜集、存儲的海量數據進行分析挖掘，尋找和鎖定潛在的己方選民，運用數字化策略定位拉攏中間派選民及籌集選舉資金。在數據挖掘支持下的決策，為奧巴馬的連任立下了汗馬功勞。

“大數據是與自然資源、人力資源一樣重要的戰略資源”，這一點正在全球形成共識。大數據猶如亟待挖掘的金礦，挖掘金子的應用越來越多。本刊上期“質量譯叢”《掌握大數據的組織將超越對手》一文中，便提到了20種應用。包括：抵押價值評估，車輛故障預測，自動識別促銷活動商品，非醫療檢測健康風險識別，診斷輔助，顧客維系，目標營銷，預測廣告定位，電影與圖書推薦，雇員留任，引導針對性教學，妊娠預測，犯罪預測，網絡入侵檢測，垃圾郵件過濾，開放式問題回答，博客內容焦慮檢測等等。

這20種應用，都已經有了經典故事。如“自動識別促銷活動商品”，故事是：一位收到廣告的父親很憤怒地對商場說：“我女兒還在高中，你們現在天天給她寄嬰兒尿布、奶粉的廣告，什么意思？”商場說：“對不起，我們搞錯了！”過了一個星期，這個老爸又回來，說：“對不起，我搞錯了，我女兒已經向我坦白了，她真的懷孕了。”

尿布和啤酒相關的經典故事，也膾炙人口。沃爾瑪通過挖掘顧客消費數據發現，尿布、啤酒，兩者關聯。原來，當家里有小孩后，買尿布的任務多半由新爸爸去完成。新爸爸在買完尿布時，往往會順便買一瓶啤酒犒勞自己。看似“風馬牛不相及”的兩者，不僅相關并存在因果關系。后來沃爾瑪就把啤酒和尿布放在一塊兒，啤酒的銷售量一下子就增加了。

當然，“阿里小微金融”這個顛覆了傳統銀行做法的大數據應用經典故事，最為震撼。阿里金融發放微貸，其實是利用了客戶的兩類數據，一是網上客戶信用數據，二是客戶的行為數據。據此，阿里金融建立起了一個網絡數據模型和一套信用體系。這個網絡模型和信用體系，會給每一個商鋪，每一個店家做信用等級的評分。這個評分，就是阿里金融發放微貸的依據，從500元錢到100萬元不等。從而拋棄了銀行貸款必須抵押、必須擔保的傳統做法。阿里“平臺+金融+數據銀行”的做法，也讓傳統銀行深受啟發，開始重視大數據，重視線上渠道。

于是，你用大數據，我也用大數據，一場以大數據為重要生產要素驅動的革命，即將出現。正如百度CEO李彥宏表示的：“技術創新是一個從量變到質變的過程。并行計算能力不斷提升和云存儲等技術產品成本的不斷降低，使大數據真正走到了技術變革的臨界點。百度開放自己的大數據核心能力，將更好地幫助傳統行業挖掘數據價值，加快傳統行業轉型升級，進而發揮出對整體社會經濟的革命性影響。”

中國的人口和經濟規模決定了中國大數據規模為全球最大，同時也意味著中國大數據的分析方法、解決方案將適用于其他國家。這將為“中國制造”向“中國創造”轉變提供難得的機遇。為此，上海已經率先向社會開放了政府數據資源，上海市經委正在研究籌備大數據局，為中國企業和社會更好地應用大數據創造條件。

顯然，百度大數據引擎的發布，以及上海率先開放政府數據資源，上海市經委研究籌備大數據局等等跡象，是大數據應用走到了技術變革前夜的標志。企業要善加利用，極早將傳統企業轉型為“大數據說話”的智慧企業，提升大數據時代的企業競爭力。在這方面，企業一方面可以與大數據專業公司合作；另一方面本身也須做好幾件事。

首先，要從小數據思維轉變為大數據思維。

1931年，美國安全工程師海因里希通過分析55萬起工傷事故的發生概率，提出了著名的海因里希“事故金字塔”理論，論證了加強日常安全管理、細節管理對消除不安全行為和不安全狀態的重大作用。

在今天看來，55萬起工傷事故的數據，就是個小數據。因為全世界互聯網流量累計達到1EB所需要的時間，2001年需要一年，2004年需要一個月，而現在只需要一天。大數據時代，沒有最大，只有更大。量變會引起質變，于是大數據時代就出現了不可思議的事情：似乎不需要邏輯思考，大數據會直接導出答案，而且更準確。

因此，今天我們可以放寬對概率精度的嚴苛要求，也不要過分追求相互關聯中的因果關系，不如“讓大數據說話”。但我們也須明白，大數據可以驅動精確的預測，但不能代替判斷，也不能代替理論，畢竟，我們要“知其然”，也要“知其所以然”。

其次，建立以大數據為基礎的客戶為中心的經營管理模式。

我們一直在強調，要建立以客戶為中心的經營管理模式。今天看來，沒有線上、線下全方位的客戶大數據，就不可能建立真正的以客戶為中心的經營管理模式。只有從傳統的業務數據拓展到網絡數據，把網絡數據與客戶數據、業務數據結合起來，才有可能真正建立起以客戶為中心的管理模式。只有重視客戶體驗，把線上線下客戶行為的各種數據綜合聯系起來，再把這些聯系還原成一個個活生生的客戶體驗偏好，才能引導我們“精準營銷”，這樣的經營管理模式，才會對客戶提供更好的服務，才會有更高的投資效率，才會有更強的競爭力。

第三，要以高度的社會責任感處理大數據資源。

大數據的挖掘，最大的挑戰莫過于破除復雜性，所謂的“數據除塵”，以找出數據間的關聯。就是說，要在大海里撈“針”，發現規律，這才是一件最重要的事情。此外，數據是流動的，海量的數據每時每刻在增長，如飛機引擎般每時每刻在流出數據，我們需要所謂的流計算，這又是一門專業的挑戰。

不管如何，企業要把基于大數據的質量管理過程建立起來，包括建立PDCA循環互動的質量數據池，配備既懂得數據分析技術，又諳熟企業各項業務，還善于右腦思考的新型復合型人才。

大數據時代，千萬不能忘記的是“禍兮福所倚，福兮禍所伏”這句老話。因為海量的數據有四宗罪：它的質量可能很差；它可能不客觀；它可能存在分析錯誤或誤導性；更糟糕的是，數據可能根本達不到量化它的目的。

噪音大、波動大的大數據時代，更令人擔憂的是它尚未建立起來的行為規范。“退潮時，可以發現誰在裸泳”，這是在過去。現在，“不用退潮，就可以看見誰在裸泳”了。放肆地公開數據信息或刻意地壟斷數據信息，都有著不可推卸的責任。

“多算勝，少算不勝”。《孫子兵法》如此說。這種實事求是的大數據精確管理體系，是未來中國發展實現有質量增長所不可或缺的基礎條件。我們相信，大數據時代，無論挑戰有多么大，中國的機遇一定會更大。