大數(shù)據(jù)意義重大，這是毋庸置疑的一件事，但最終當我們真正弄清楚如何充分利用大數(shù)據(jù)時，也許它并沒有開始認為的那么了不起。現(xiàn)在的我們處于一個比較混亂的中間時段，一方面我們認識到了這些數(shù)據(jù)的價值，而另一方面大多數(shù)組織機構(gòu)和政府并不知道如何利用這些數(shù)據(jù)以充分發(fā)揮其作用。

在最近一期的《經(jīng)濟學人》，有兩篇文章描述了大數(shù)據(jù)發(fā)展的現(xiàn)狀。首先我們要說的是《打破常規(guī)》( Out of the box )這篇文章，該文談到開放數(shù)據(jù)的承諾，這個承諾到現(xiàn)在仍未實現(xiàn)。文章認為，開放數(shù)據(jù)不僅可以促進透明度的提升，還可以作為一個商業(yè)創(chuàng)新的平臺，它在一些公司的作用便是如此，如 Zillow 和 Garmin，后兩者分別是基于公開的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)和基于 GPS 技術(shù)的公司。

該文章稱，在美國政府數(shù)據(jù)共享網(wǎng)站 Data.gov 上，一共發(fā)布了來自 170 個數(shù)據(jù)源的 20 萬個數(shù)據(jù)集。所有這些數(shù)據(jù)不僅讓創(chuàng)業(yè)公司能夠蓬勃發(fā)展，那些向公眾開放的信息也讓公民和監(jiān)管機構(gòu)可以更好地進行監(jiān)管并根除腐敗。不過，雖然作者在文章中談到公開數(shù)據(jù)的很多好處，但同時也承認我們離真正了解這些數(shù)據(jù)能做什么還差一步，并且我們需要更多的公開數(shù)據(jù)，以便讓這些數(shù)據(jù)真正發(fā)揮出它們的作用。

在同一期的《經(jīng)濟學人》雜志上還有另一篇關(guān)于大數(shù)據(jù)的文章，這篇名為《德國發(fā)展數(shù)字化嗎?》( Does Deutschland do digital? )的文章談?wù)摿酥圃鞓I(yè)的無常性以及德國能否跟上變化的問題。由傳感器和物聯(lián)網(wǎng)所推動的新興浪潮正迫使那些傳統(tǒng)的德國制造商向軟件和數(shù)據(jù)公司轉(zhuǎn)型，在后者的領(lǐng)域里，由傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)可能比機器本身更有價值。

在《經(jīng)濟學人》發(fā)行的紙質(zhì)版中，這兩篇文章中間僅隔了一頁，它們用不同的方式展現(xiàn)出現(xiàn)如今我們對于大數(shù)據(jù)所感到的困惑。這就好比我們意識到存在著某物，我們也知道它的重要性，但就是找不到充分利用它的方式。

數(shù)據(jù)不是孤立的

也許原因在于我們太相信能用技術(shù)手段解決我們的各種問題。我們一直相信大數(shù)據(jù)可以幫助企業(yè)做出更明智的決策。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，它可以幫助我們的醫(yī)生和醫(yī)療專業(yè)人士更好地進行診斷并且找到最合適的治療方法。在體育運動領(lǐng)域，它可以幫助我們最喜歡的球隊挑選出最好的球員。在政府方面，通過開放信息，能夠讓政府的透明度提升到承諾高度，貪污腐敗的政府官員將無所遁形。此外，大數(shù)據(jù)還有助于發(fā)現(xiàn)潛在的罪犯。

從巴黎最近發(fā)生的恐怖襲擊可以看出，有時候并不是我們收集信息多寡的問題。正如娜塔莎·洛馬斯(Natasha Lomas)在襲擊發(fā)生后 為 TechCrunch 所寫的一篇文章所說 ，也許事件的發(fā)生不僅僅與數(shù)據(jù)有關(guān)。也許有關(guān)系的是人們?nèi)绾翁幚磉@些數(shù)據(jù)：

另一個殘酷的政治真相是，有效的反恐政策需要在當?shù)貙嶓w資源上花錢——向各地派出更多的政府特工 ，融入 當?shù)厣鐓^(qū)，讓他們在那里獲取人們的信任并收集情報。

我認為洛馬斯是觸動到了一些東西。我們覺得科技是問題的答案，但其實它只是人類手中的一個工具。看過《法律與秩序》劇集的人就會知道，雖然在犯罪現(xiàn)場你可以獲得 DNA 證據(jù)，但是身為警探仍然必須辛勤工作，找到這些數(shù)據(jù)所指向的人。如果沒有人去連結(jié)這些信息點，那么這些數(shù)據(jù)也就沒有用處。

這一點同樣適用于大規(guī)模的政府監(jiān)控。當然你可以收集到任何你想要的數(shù)據(jù)，但如果缺少傳統(tǒng)方式的檢測來幫助人們?nèi)ダ斫膺@些數(shù)據(jù)，人們會很難知曉其中的意義。

無論是阻止恐怖襲擊，還是為找到跟隔壁企業(yè)競爭的最好方法，無不是如此。數(shù)據(jù)是中立的。只有你知道如何將這些數(shù)據(jù)聯(lián)系在一起，否則它對你而言沒有幫助。雖然計算機可以幫人們更快地搜集和處理數(shù)據(jù)，但是不管我們自己信不信，要讓計算機為我們從數(shù)據(jù)中提取意義還有很長的一段路要走。

人機合作

麻省理工學院教授安德魯·麥克菲(AndrewMcAfee)和艾瑞克·布林約夫森(Erik Brynjolfsson)在他們合著的《第二次機器革命》( The Second Machine Age )中講述了一個關(guān)于 IBM 計算機深藍的故事， 1997 年深藍在比賽中擊敗了當時世界上最好的人類國際象棋手 。2005 年，一組業(yè)余的國際象棋選手在三臺計算機的幫助下，擊敗了這臺擊敗過世界上最好棋手的機器。

這件事表明，作為一種工具，技術(shù)可以被人們用來提高自身能力，并且充分發(fā)揮出計算機和技術(shù)的作用，這些都是我們自己創(chuàng)造的機器和技術(shù)。如果你對此有所懷疑，可以參考美國國防部的想法，他們差不多就是按照這個思路認為未來最有效的戰(zhàn)爭策略是 人類部隊與機器的聯(lián)合 。

盡管科技進步的演變速度正變得越來越快，但我們對于自身技術(shù)的先進性仍然存在高估。很顯然，對于所收集數(shù)據(jù)的理解仍然離不開人的幫助。

如果我們可以高效地完成這個任務(wù)，最終這些數(shù)據(jù)會讓我們?nèi)祟愖兊酶斆鳎屛覀兩畹酶踩透】怠Ｎ覀冎恍栌涀?shù)據(jù)是我們達到目的的一種手段，而不是目的本身。