中国的IT基础不完善影响大数据使用

标签:大数据IT基础隐私分析工具

访客:21944  发表于:2014-10-29 10:58:49

“中国在大数据方面所具有的优势是规模,可收集上亿的数据,这很难被超越。但中国企业的问题在于近几年发展得过快,因而来不及完善IT业的基础设施。《大数据时代》作者、牛津大学教授维克托·迈尔·舍恩伯格看来,基础设施的不完善就意味着无法全面收集和处理数据。因此他建议,中国应在IT基础设施建设、鼓励数据抓取和处理领域投入更多。“明天就可以开始投入,而这种投入没有终点,需要不断完善。”

中国的IT基础不完善影响大数据使用

大数据时代创业取决于创意

大数据最显著的作用在于它让创业的成本越来越小。想象一下,100年前你要建一个工厂,这是多么昂贵的事。但现在创立一个公司可能只需要几千美元的启动资金。如今的创业不需要建立一个厂房,也不需要大量的资金,因为电脑或办公用地都可以租用。

因此,大数据的魅力就在于,现在和未来创建公司并不取决于你有多少资金,而是你有多好的创意。未来我们一定会看到大量拥有创意的年轻创业者的涌现。

而对政府开放大数据,并和企业合作开发大数据的分析产品,舍恩伯格说,开放数据是政府大数据策略中的重要因素。因为它不仅仅通过开放了数据以提升社会的公共服务,还刺激了经济的增长,促进了大数据竞争中初创企业的成长。因此,我为上海市政府的这一作为鼓掌,开放数据还将催生更多与数据处理和应用相关的公司和经济。

提到建议,我们在美国和英国所见证的是,这些国家的政府已经开放了数据,但单纯公开还不足够。政府需要建立经济中心或机构去处理和分析数据,以实现大数据的应用。不加以分析和处理的数据只是数据,无人问津,政府还需要帮助企业和个人找到数据的利用价值。

另外,对于企业,我建议,不要只将数据应用在市场分析上,而是要真正创造出新的产品和新视角。

举个例子,在美国调查超市里最好卖的馅饼(Pie)是什么,每个人都回答说是苹果派。看起来美国人最喜欢苹果派。但通过对大数据的分析,调查人员发现,如果超市改变了馅饼的大小,那样一个家庭就不需要买一整个大的馅饼,而是可以选择两三个小一点的馅饼,突然间,最好卖的派就不再是苹果派了,人们会选择不同种类的派。所以,现实是,美国人并非最喜欢苹果派。因此,通过对大数据的分析,可以得出更多复杂的细节,也可以找到市场中微小的商机。对于社会而言,大数据也会告诉你这个社会的多元和复杂性,但也可从中找到盈利点。

大数据的使用瓶颈在于分析工具

我对于中国使用大数据的现状印象深刻。中国在大数据方面所具有的优势是规模,中国可以收集到几亿的数据,这很难被超越。但中国企业的问题在于近几年发展得过快,因而来不及完善IT业的基础设施。基础设施不完善就意味着无法收集和处理全面的数据。

对比发展相对缓慢的德国,企业和IT基础设施一起发展,因此就可以及时捕捉大数据。也就是说,德国比中国有更好的利用大数据的基础。建议中国未来在数据捕捉或处理的基础设施建设上更多投入。这种投入没有终点,需要不断完善。

从技术上来说,主要是分析工具。以前的分析工具主要是用于分析小范围内的数据,现在需要适用于大数据的分析工具。目前有很多大学正在研究。

大数据应用的挑战还在于理念。要充分认识到大数据的预测作用,从而可以反复利用数据带来的价值。因此对于年轻人和儿童而言,最需要接受的教育并不是数据如何分析,而是如何通过大数据来观察和认识这个世界。就像看到这个房间时看到的不只是沙发和桌子,还有室内能源消耗从而影响气候的数据等。

可以说,人们尚未建立对大数据影响的普遍认识是大数据发展的最大瓶颈。

如今谷歌正在创立无人驾驶的汽车公司。但谷歌是最擅长收集汽车驾驶情况和交通环境等各种数据的公司。未来的汽车公司也不再是传统的汽车生产型公司,而是可以提供可利用的数据来创造商机的服务型公司。

大数据时代需要新的隐私保护法

有竞争关系的大公司的确不可能共享信息。这中间就存在巨大的商机,会催生新创立的小公司来做中间的连接。显然,美国各大航空公司不会合作建一个网站,发布它们的机票价格信息。这就出现了一家做机票打折信息服务的小企业,它分别与航空公司洽谈,每月支付一定的数据使用费来获取机票的价格来提供给乘客,从而让双方受益。

没有信任就没有大数据。政府的职责是要去建立使用大数据的法律法规以保护用户的隐私。

欧美现在面临的问题是,原先对于隐私的保护法规条例并不适用现在的大数据时代。我们非常需要一个全新的机制来保护个人隐私。新的机制不应该再是去询问用户愿不愿意分享这一数据,因为很多用户没有看条款就点击“同意”了。大数据时代需要法律法规来规定,基于怎样目的的数据可以被利用,哪些又不能被使用。


《经济学人》曾将舍恩伯格定义为大数据领域最受人尊敬的权威发言人之一,因为《大数据时代》一书而在中国风靡的舍恩伯格明确提出了大数据时代的转变。他指出,大数据时代,相关关系比因果关系更重要,即需要知道“是什么”,而非“为什么”。

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