錢圣奇

大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型

錢圣奇

人類正處于一個(gè)數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代?！皵?shù)據(jù)，已經(jīng)滲透到當(dāng)今每一個(gè)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(duì)于海量數(shù)據(jù)的挖掘和運(yùn)用，預(yù)示著新一波生產(chǎn)率增長(zhǎng)和消費(fèi)者盈余浪潮的到來(lái)?！蔽覀冃枰懈碌囊曇皝?lái)看待大數(shù)據(jù)，需要有更務(wù)實(shí)的方法來(lái)解決傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的升級(jí)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(jì)參與新一輪產(chǎn)業(yè)變革，進(jìn)而帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)的新一輪增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型。

對(duì)于何謂“大數(shù)據(jù)”，目前尚無(wú)一個(gè)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(zhǎng)與爆發(fā)上。截止到2012年，數(shù)據(jù)量已經(jīng)從TB（1024GB=1TB）級(jí)別躍升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）甚至ZB(1024EB=1ZB)級(jí)別。除了數(shù)據(jù)的數(shù)量大之外，大數(shù)據(jù)這個(gè)抽象的概念還具有許多其他較為公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)，通常被概括為4個(gè)V，分別是Volume、Variety、Value和Velocity。

——Volume，即數(shù)據(jù)量大。國(guó)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(zhǎng)為1.2ZB，2011年的數(shù)量更是高達(dá)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(gè)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(dá)到今天的44倍。

——Variety，即數(shù)據(jù)的類型多樣。在當(dāng)今這個(gè)互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)達(dá)的時(shí)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(xiàn)的同時(shí)，也對(duì)數(shù)據(jù)處理能力提出了更高的要求。

——Value，即數(shù)據(jù)價(jià)值密度相對(duì)較低。由于數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)速度極快，生成方式多樣且生成數(shù)據(jù)所耗費(fèi)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(shí)代，如何較為快速地提取數(shù)據(jù)中的有價(jià)值信息，成為一個(gè)技術(shù)性問題。

——Velocity即時(shí)效性高，有賴于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高度發(fā)達(dá)?，F(xiàn)階段的數(shù)據(jù)傳播已精確到了以“秒”作為計(jì)時(shí)單位，而將其高效地處理，并及時(shí)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(guó)經(jīng)濟(jì)本質(zhì)上仍處于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)的階段，缺乏具有國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)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(gè)新的驅(qū)動(dòng)力量，發(fā)揮我國(guó)的優(yōu)勢(shì)，才有可能順利完成經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，進(jìn)而跨越曾困擾拉美國(guó)家?guī)资曛谩爸械仁杖胂葳濉?。大?shù)據(jù)所影響的不是某個(gè)特定行業(yè)，而會(huì)波及所有行業(yè)。具體來(lái)看，大數(shù)據(jù)為經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型帶來(lái)如下機(jī)遇：

（一）通過大數(shù)據(jù)的研究有助于推動(dòng)零售、制造等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，向高端價(jià)值鏈發(fā)展。中國(guó)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(xì)化管理，新產(chǎn)品研發(fā)速度和設(shè)計(jì)效率有了大幅提升，企業(yè)在實(shí)現(xiàn)對(duì)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理的同時(shí)，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(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)、價(jià)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(kuò)容”。并且公司生產(chǎn)、財(cái)務(wù)、采購(gòu)、庫(kù)存、人力等多方面的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，供應(yīng)商、客戶等價(jià)值鏈數(shù)據(jù)，行業(yè)政策、市場(chǎng)變化等外部數(shù)據(jù)，均能成為分析對(duì)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(shí)現(xiàn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

（二）金融業(yè)中沉積的大量時(shí)間序列數(shù)據(jù)，其在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中會(huì)取得非常大的價(jià)值。“大數(shù)據(jù)”在存儲(chǔ)和處理框架兩方面的優(yōu)勢(shì)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(jià)值，降低業(yè)務(wù)成本并發(fā)掘新的套利機(jī)會(huì)。同時(shí)，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(xiǎn)的管理。從技術(shù)角度考慮，大數(shù)據(jù)推動(dòng)了對(duì)數(shù)據(jù)處理算法的需求，對(duì)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(dòng)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(guó)際競(jìng)爭(zhēng)之中。大數(shù)據(jù)金融的代表互聯(lián)網(wǎng)金融正不斷推動(dòng)著金融業(yè)改革?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的典型代表阿里巴巴充分利用其平臺(tái)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(jī)，從“支付寶”到“余額寶”，通過對(duì)大數(shù)據(jù)的深度挖掘?qū)崿F(xiàn)了精準(zhǔn)的金融服務(wù)。

（三）中國(guó)巨大的人口基數(shù)以及經(jīng)濟(jì)規(guī)模，具有形成大規(guī)模數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢(shì)，可為大數(shù)據(jù)研究提供許多創(chuàng)新實(shí)踐機(jī)會(huì)。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(jí)問題等，通過大數(shù)據(jù)分析將得到更為系統(tǒng)、準(zhǔn)確的解決方案。

作者單位：浙江工商大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院