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发布日期：2025-06-27 23:42 点击次数：162
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《大数据经济：大数据时期，互联网加法如何作念？》 作家：谢文
1一切都是数据，数据就是一切
导读
大数据是什么？从何处来的？有什么用？磋议大数据未免要围绕着这些问题张开。但至今，对这些基本问题还莫得什么共鸣达成。自然，这也莫得严重影响大数据的发展。在什么领域里阻力小、胜仗快、收益大，这些领域里的大数据创新就数目多、影响大。
微不雅派首肯就具体的技能问题磋议大数据，举例数据大了何如存储最好，数据种类多了如何妥协，数据增长快了何如能比较省钱地搪塞。
中不雅派首肯磋议利用大数据的公正，举例如何通过数据挖掘提供家具和服务的营收，如何利用用户举止数据增多家具和服务的针对性。
宏不雅派首肯磋议大数据对社会的影响，尤其是负面影响，举例大数据如何挟制个东说念主隐痛、企业利益和国度安全。
三者一致的地方在于都合计大数据是个可以法例、可以利用、可以弃取的技能征象。对大数据，用也好，不消也好，用一部分断念一部分也好。总之，大数据只是一种器具。
但万一不单是如斯呢？
如果世界上的万事万物都正在快速地被东说念主类数据化，存储在盘算推算机里，流动于互联网中，万物皆数，万物互联，那么就会形成一个与现实世界平行的数据世界。东说念主类在数据世界里完成的社会举止在比例上不时增多，在内容上不时丰富，那么，该如何剖释这种变化呢？
如果不时增多的东说念主类制造物都开动经受数据化分娩方式，新的原材料开动用数据化的方式生成，新的需求通过数据化的方式获取，贸易销售和货币交换都以数据化的方式进行，那么，大数据还只是集合业少数东说念主磋议的技能问题吗？
如果社会束缚、国度安全、寰球卫生和交通、教悔和医疗都在马上经受数据化的方式，那么，一个社会该以什么样的格调对待大数据征象，以什么样的姿态濒临大数据海潮的冲击？
如果社会来往、新闻资讯、文化文娱、念念想传播都更主要塞通过数据化时势进行，那么，是不服或封杀这样的传播方式照旧奋发去适合这样的传播方式？
如果东说念主们居住的房屋、驾驶的车辆、使用的器具、衣裳的衣物都变成数据化末端，那么，东说念主类该若何去适合这样的生活方式，该形成若何的社会习俗？
只是把大数据看作一种技能征象、经济征象、社会征象或政事征象是不够的。从个东说念主层面讲，轻茂大数据就容易在各式生活聘任中不知所措，诸如上学、服务、居家、酬酢都有可能堕入窘境。从企业层面讲，看不到大数据的趋势，轻茂百行万企走向数据化的趋势，以为璷黫作念作念就算互联网+了，都可能是起始被淘汰被取代的企业。从社会层面讲，文化、说念德、习俗如果比较保守，比较内向，比较排外，那就会在大数据海潮眼前不知所措，绝望被迫地搪塞危急。从国度层面讲，如果抓不住大数据的机遇，绝望回击大数据海潮，就会像许多处于农业社会的国度濒临工业转换的冲击却错失良机，再想赶超就需要数百年的奋发。
大数据是一种世界不雅，大数据是一种历史不雅，大数据是一种价值不雅，大数据是一种方法论。大数据其中的技能问题自有专科东说念主士搪塞，贸易问题自有企业家们忌惮，但由此激励的社会文化、说念德、习俗的变迁，国度枯荣与全球范围的竞争，每个东说念主都很难不去濒临，不去念念考，不去聘任。
如果把东说念主类走向信息化社会的奋发分为三个阶段或三个时期的话，可以分为盘算推算机时期、互联网时期和大数据时期，情理在于不同期代的驱能源不同。盘算推算机惩办的是数据盘算推算问题，互联网惩办的是数据传输问题，大数据则是在此基础上直奔主题，用数据化的方式惩办东说念主类生计发展的各式问题。
苏联解体后众人们统计，好意思国与苏联比较，20 世纪 80 年代末盘算推算机领有量是 25 比 1。当苏联还沉沦于原枪弹、航母、导弹、坦克的数目时，却不知说念或不睬解东说念主类依然开动走向信息化社会了，一个国度的国力依然不再只是以军事力量去量度，而更主要的是以信息分娩智商去量度。
和苏联相仿，中国简直完全错过了盘算推算机时期，直到 20 世纪 70 年代末的窜改洞开才振奋为雄。今天自然在盘算推算机应用的深度和广度上还过期于发达国度，但基本上算是皆头并进了。在互联网兴起时，中国过期好意思国 10 年以上。但雷同感谢窜改洞开的国策，从 20 世纪 90 年代中期开动奋起，今天也算是第二互联网大国。在 2010 年傍边世界开动进入大数据时期，中国第一次有了和发达国度同期开赴的历史机遇。但是，各样迹象标明，中国走向大数据时期的决心不那么大，程序不那么快，基础性成立不那么多。如果蹉跎十来年，就又会与发达国度拉开整整一个时期的差距。
是以，相识大数据，念念考大数据，奋发大数据，就应该成为此时此刻的一个进攻话题。
对于大数据，你知说念的都不对
一个见识，无论它可以抽象到何等高妙的程度，其形成、演变、扩充的经过往往却很实在、具体，充斥着不同社会力量的博弈。这个见识的对错与否、人命力的瑕瑜、对社会的影响往往不取决于见识自身，而在于它的社会价值。
举例，PM2.5 是一个量度空气混浊的方针见识，是描摹客不雅存在的一种模范。但是，这个见识在中国的落地生根却经过了两三年惊皇失措、转弯磨角的艰巨历程。这个见识始终被断绝在中国经受，情理是分歧中国国情，弗成反应出环境保护方面取得的伟大成就。然后，当亿万庶民可以通过集合获取这一方针的及时报说念时，又被说成是外部势力犯上作乱的寻衅。终于，当今 PM2.5 检测体系开动在世界逐渐建立，群众的快乐度却逐渐裁减，因为据说不经过二三十年，中国事很难达到搭伙国章程的空气优良标准的。
再举例，基尼统统是世界列国遍及用来量度社会发展水慈祥社会不对等程度的一个客不雅方针见识。但是，这个也曾被中国粹界遍及使用的见识频年来却无法获取泰斗的世界性数据，据说是因为基尼统统七八年前就达到了 0. 45 的水平，这被合计是一个社会贫富差距过大、接续增多就会导致社会涟漪的临界点。一些学东说念主体谅苦心，跳出来说普适性的基尼统统盘算推算方式不符合中国国情，需要建立具有中国特质的基尼统统。因为城乡二元化，是以应该分别盘算推算城乡基尼统统；因为沿海内地发展水平各别巨大，是以应该分别盘算推算沿海地区和内陆地区的基尼统统；因为城市地区有户口的住户与新挪动进城的无户口住户之间生流水平各别巨大，是以应该分别盘算推算崇拜住户与非崇拜住户的基尼统统，致使干脆将非崇拜住户破除于统计体系之外。于是，社会贫富差距就成了一个只可泛泛而谈而无法现实度量的东西。
还举例，世界多数国度普遍经受的时区制，在中国从来就莫得实行过，据说是怕影响国度妥协。夏日时制也曾试行过两三年又被取消，据说是因为既清贫又节电效果不昭彰。邮政编码先是被轻易施行，然后又被取消，然后又被施行，情理先是施行成本过高，后是不施行成本过高。违抗，有些见识的走时莫得这样陡立，一朝引进国门就大行其说念。纳米是个只须少量数材料物理科学界众人才明白的见识，但今天在好多超市里却遍地可见纳米除污剂、纳米笼罩品，致使还有什么纳米食物。
可见，一个新见识的出现，即使自身正确，孕育着鼓舞科技跳跃和社会发展的巨大潜能，其简直完了也绝非易事，更可能的是由于社会环境的制约，被申辩，被诬陷，被无为化。
今天，在中国相配范围内，开动流行一个全新的见识——大数据。我得承认，这个见识的流行中我我方起了一丝作用。在大数据开动被磋议差未几一年的时候，它开动沦入其他新见识雷同的走时：越来越说不明晰了。个华夏因也不诡秘释：起始，大数据的见识是个入口货，在发达国度尤其是好意思国逐渐成形、磋议和实践。在潮涌般的媒体报说念、论文分析和专著论说中，大数据这个见识如同盲人摸象一样，被不同视角、不同利益和不同水平的东说念主描摹出来，让东说念主难以琢磨。一个被严格界说并被遍及接受的大数据见识还莫得出现，它更像是一个平方的征象描摹，各式各样的东西都被装在内部。这样的公正是知无不言，共鸣会逐渐形成；坏处是鱼目混珠，存在走歪走偏的可能性。其次，大数据是个发展中的事物，东说念主们对其剖释、阐释也在念念想的碰撞、利益的竞争和技能的发展中不时深化，在见识档次和表面框架上说不明晰是例必的，和历史上许多新理念的形成经过相差无几。再者，矜恤大数据的主力军是集合业和 IT 业东说念主士，他们现时边临着千里重的竞争压力和创新解围的强烈竞争，未免鬼使神差地把我方的计谋、家具、技能和服务装进大数据这个筐里，图存发展。
在维基百科网站上，大数据开动是这样被界说的：“大数据通常包括这样一些数据集，其体量超出了业内常用软件器具的智商，无法在可以容忍的时候内获取、主持、束缚和处理。”这个界说昭彰是描摹性的、单向念念维的、凿枘不入的：如果大数据只是等于数据体量大，那么大数据与其他数据有什么内容区别？这种区别只是在于软件处聪慧商上吗？频年在处理体量相对无边的数据方面，最流行常用的软件门径叫 Hadoop，那么能够被它处理的数据算不算大数据呢？说不算吧，Hadoop 被好多东说念主称为第一个大数据软件；说算吧，它濒临的数据并莫得超出它的智商。可见，这种大数据见识一定来自逐日和数据纠缠在一皆的软件工程师和数据工程师们，是一种具体的、狭隘的、操作性的界说，经不起时候和逻辑的熟练。
2001 年，在全球 IT 预计服务巨头 Gartner 职责的分析师 Doug Laney 写了一篇研究回报，第一次淡薄了一个三维模子，用以分析数据增长所带来的挑战和契机。这个三维模子的第一维是高速增长的数据体量（Volume），第二维是高速收支的数据指导（Velocity），第三维是高度异质的数据种类（Variety）。由这三维形成的空间里充满的就是咱们今天称之为大数据的东西。Gartner 经受了这个 3V 模子，从此成了广为东说念主知，也被 IT 业界普遍接受的大数据界说。2012 年，动作 Gartner 资深众人的 Laney 又在一篇新分析回报中更新了我方的大数据见识界说：“大数据是体量无边、高速变动和/或种类繁密的信息资产，需要经受全新的处理时势以有助于提妙手们在决策形成、视线拓展和经过优化中的智商。”
这是一个很可以的界说。起始，明确了大数据是一种以信息形态存在的资产，具有 3V 脾性；其次，周转这种资产需要全新的处理时势；再者，这种资产升值创利主要体当今决策、视线和经过优化三方面。这个界说比前边提过的界说有跳跃，至少把大数据从窄小的数据处理领域彭胀到了通盘 IT 业，也就是信息技能业。而况，由于信息技能依然普及到各个产业，应用于社会生活的方方面面，是以，大数据也就应该被社会各领域的东说念主们所关注。
但是，我对这样一个大数据见识的界说仍然有些不餍足，有些困惑，有些疑虑。这个界说仍然是描摹性的，有些含混不清、难以主持。举例，“体量无边”是什么风趣？体量为一个 MB 的数据等于 1024 KB，一个 GB 数据等于 1024 MB，一个 TB 数据等于 1024 GB，一个 PB 数据等于 1024 TB……数据体量大到什么程度就算大数据了？“高速变动”是什么风趣？1 GB/s 照旧 1 TB/s？或者是数据体量每年翻番？“种类繁密”是什么风趣？1000 种不同数据？100 种数据源流？10 种数据格式？“全新的处理方式”是什么风趣？今天的全新方式也许未来就过时了，未来的全新方式也许后天就过期了，若何的处理方式才调在内容上算是大数据处理方式呢？另外，除了“有助于提妙手们在决策形成、视线开拓和经过优化中的智商”，大数据就弗成再干点别的什么事了？在这三种用途之外就不存在大数据征象和大数据生计空间了吗？尽管有多量的论文、册本试图对此详加阐发，但好像至今莫得谁能说得很明晰。
可见，这样的界说仍然是技能性的、应用性的，浑沌可见 IT 预计服务业自我倾销的影子。在这样的界说基础上，很难救援正在被媒体轻易宣扬的“大数据转换”“大数据时期”“新工业转换”这样一些新见识。更糟糕的是，各人可能都在使用“大数据”这个见识，可能都合计“大数据时期”很令东说念主激越，致使都赞同“不数据，毋宁死”的不雅点，但说着说着就以火去蛾，就凿枘不入，就彼此为敌了。这里的主要原因就是因为各人对大数据的剖释不一样，致使完全违抗。
在阅读大数据方面的著作册本时，在各式方式与众人学者交流中，一个杰出的嗅觉就是各人普遍在使用大数据这个见识的时候时态混乱，有的使用昔日时，有的使用进行时，有的使用将来时，还有的各式时态夹杂使用，这就使一个原来就有些玄妙的见识愈加难以剖释了。
好多东说念主至极正确地指出，大数据本不是个新东西，见识的淡薄和使用依然有几十年历史了。用这样的昔日时态磋议大数据的大都是大学校园里的资深学者老师。我本东说念主第一次听到大数据这个词，照旧 20 世纪 80 年代中期在好意思国哥伦比亚大学就读社会学，学习宏不雅社会结构表面和社集合集分析的时候。其时一些学科，主若是天体物理学、生态学、自动法例以及社会学和经济学的某些分支，在前沿研究中都遭受了共同的问题，那就是学者们有契机获取了海量的研究对象数据，却因为盘算推算机智商、研究经费不及和分析方法不够等原因而余勇可贾。久而久之，“大数据”就成了描摹这一征象的代名词，也就是数据量太大、太复杂以至于在其时条目局限下无法利用。大数据等于大清贫、大防止、大问题。
但是，在经过四分之一个世纪之后，咱们今天所说的大数据还和当年的剖释别无二致吗？当年的主要矛盾是盘算推算智商大大过期于现实需求，在哥伦比亚大学这样世界知名的顶尖学府里，盘算推算机主机的智商八成也就相配至今天一台竖立比较好的台式盘算推算机，使用起来经过复杂成人酒色网，需要多量的研究经费援救。今天的主要矛盾巧合反过来，是盘算推算智商大大超过现实需求，以至于大批集合公司和其他百行万企的繁多企业和机构濒临潮流般涌来的数据不知所措，不知说念如何利用，只好依期删除。问题不在于知说念如何使用数据却受到盘算推算智商的局限，而是空有充沛的盘算推算智商却不知说念如何利用手中的数据进行创新，产生赫然的经济价值和社会效益。假如能够找到合适的搪塞之说念，大数据完全有可能变成大机遇、大创新、大空间。
好多东说念主以大数据的最初者自居，利用各式渠说念和方式倾销我方的硬件、软件或惩办决策，自合计是大数据的闭幕者，话语的时态用的是完成时，这样话语的东说念主大多出自 IT 业、软件业或预计服务业。除了完全可以剖释的贸易动机外，这种完成时的大数据说法也不无风趣。大数据发展是一个渐进经过，软硬件方濒临此的合营适合亦然一个贯串的进度，很难找到一个澄莹的界限别离什么才是大数据时期的软硬件或惩办决策。但是，如果把今天的新家具、新技能都装进大数据这个筐里，例必稠浊了大数据与非大数据的界限，简约大数据所激励的转换性变革力量，无法区分产业进化与产业转换的分野。
好多东说念主依然自合计是大数据的实践者了，四处可闻数据挖掘和精细化运营的实例宣宣战心多礼会，话语的时态用的是进行时。这样话语的大多是集合公司，特殊是电子商务和云盘算推算领域的公司。从公正看，繁多企业举起了大数据的旌旗，对大数据畴昔的发展实足是个利好，世东说念主拾柴火焰高；从坏处看，如果脚下这些数据挖掘和精细化运营的实践就算是大数据了，而由此产生的产业创新和经济效益却并无惊东说念主之喜，这对大数据发展又是个利空，容易让东说念主产生落空感。
凡此各样，不一而足。在使用大数据见识上的时空错杂反应了一个事实：各人对什么是大数据剖释不一，作念的东西真假都有，新旧俱全。力求尽可能地探究大数据的见识含义，并不是因为我可爱咬文嚼字，或是合计只须从表面到实践才是告捷的惟一说念路。事实上，好多激励产业转换的创新者和告捷者在开动阶段未必能想得很明晰，我方作念的东西是否正确，致使可能作念错了再重来。但有两点却是共同的：一是作念的东西前无古东说念主，是创新，不是旧东西的延续、矫正、细密化；二是自然开动未必想得很明晰，致使想错了，但一定是走在正确的大方朝上。是以，在今天的大数据热初起的时刻，尽可能地厘清这一见识的内涵和外延，理顺见识的一脉相通，推演见识的后劲与发展，辱骂常必要的。见识过小，例必难以产生大影响；见识过大，例必鱼目混珠，失去人命力。
数据的由来——从三千年前提及
东说念主类是社会性动物，会念念想，会抒发，会学习，会互动。自然越来越多的凭据标明，这些智商不是惟一属于东说念主类的，动物界还有许多种动物具有这些智商，但东说念主类无疑是智商最高的。
自然无法从考古材料中可信地讲明，但东说念主类最初在发明语言和翰墨之前，一定是通过肢体动作、表情和声息抒发我方的念念想、心思和愿望的，这从对其他灵长类动物的研究中得到了充分的讲明。一个东说念主的动作、表情和声息要想让另一个东说念主明白其含义，不是疏漏的事，就怕要经过漫长、反复试错的经过，才调让东说念主们取得共鸣，让某一个动作、表情或声息抒发一种细主义含义。一朝含义细目，就会成为一群东说念主共同的精神财富，并代际相传。
咱们今天所能见到的东说念主类的念念想心思抒发的最初时势是数千年前，致使数万年前东说念主类刻画的岩画（有考古发现说有 2 万~3 万年前的岩画，但还未有填塞多的例证）。我曾在埃及、土耳其、伊朗、阿塞拜疆、法国、好意思国等地的古迹中见到许多新石器时期的岩画，中国各地也都有岩画遗存。这些岩画共同的主题都是东说念主、动物、植物、山水和日月星辰，以及某些无法识别的象征类标识。岩画主题主若是栽种、干戈、欢庆和生活。我所见过的最壮不雅的地画（也该算岩画的一种）应该算秘鲁纳斯卡地画了，是三千多年前的东说念主类用碎石堆放而成，地画的直径至少几十米，大到数百米，只须乘飞机在数百米高空才调看明白地画的时势。
梗概经过数千年致使上万年的奋发，东说念主类的念念想抒发从岩画发展到木成品、金属成品、动物成品等，抒发内容也简约单到复杂、具体到抽象，从自我或家眷部落抚玩到进行权力抒发或成为用来交换的商品。今天，有考古凭据讲明，至少在五千多年前，东说念主类开动创造出翰墨并以石头、植物纤维、动物骨头等材料为依托，刻画留存至今。无论两河流域、埃及、希腊照旧中国的古翰墨，主若是用来纪录帝国枯荣、天灾东说念主祸、祭祀占术以及国度律法的。这些翰墨多发现于古代王宫和研究的建筑事业内。
自从翰墨发光芒，就成为东说念主类时髦记录、传承和传播的主要器具。跟着社会的发展，翰墨开动用于文化、念念想、历史、发明和举止范例等方面。在早期，学习翰墨、领有翰墨和使用翰墨是少量数东说念主的事情，他们多属于显耀圈、宗教界和为这两种东说念主服务的“知识分子”。识字的东说念主很少，因为掌持翰墨的成本极高，需要富饶家庭的始终插足。记录翰墨很难，因为能够留存的翰墨不是书写，而是刻画。保存翰墨防碍易，要有房屋，有院落，致使要有警卫。这就需要财富，需要不消工作的东说念主，需要专门老师翰墨和学习翰墨的东说念主，更需要使用翰墨的东说念主。于是，一个学字、识字、用字的社会阶级出现了，那就是社会精英阶级，也就是社会统治阶级过火从属者。事实上，直到工业转换初期，世界列国无一例外地识字率都极低，不到 10%，文盲占 90% 以上。中国直到 20 世纪 50 年代初，扫盲仍然是个大任务，文盲占总东说念主口的 80% 以上。农业社会低下的工作分娩率决定了莫得些许社会财富可以用来让东说念主念书识字，交通未便、社会流动率低、商品交换不发达决定了翰墨需求未几，只须统治者和精英阶级需要。
东说念主类翰墨发展史上有几个进攻的里程碑。第一个是拼音翰墨的出现。翰墨刚出现的时候都是象形翰墨，渐渐地有些难以找到相应物体时势的抽象见识无法准确抒发，只好用比较抽象的时势代替。缓缓地，一些时势逐渐固定，时势数目逐渐减少，翰墨不再与所指物体相对应，而是与翰墨的发音关联起来。一个原始的翰墨加向前缀后缀以及变形又生成更多的词汇，使东说念主们可以进行更复杂和更准确的念念想抒发和交流。在黎巴嫩都门贝鲁特隔邻的古堡中，我见到了遗存至今最迂腐并基本定形的字母表，一共二十三个字母，镶刻在三千多年前一位国王的棺材上，据说恰是这位国王在细目字母表并加以扩充上起到了决定性的历史作用。今天整个的拼音翰墨都是这个字母表的延迟、变化和改进，而象形翰墨只须中语还在大限制地使用和发展。
第二个里程碑是纸张的发明与普及。早期的翰墨保留在自然获取物上，举例石头、兽皮、兽骨和木头等，这存在获取不易、书写不易、保存不易、流传不易的问题。接着东说念主类把翰墨保留在东说念主工成品上，举例铜铁成品、丝麻成品、竹木成品等，这又存在产量低、成本高的问题。埃及的莎厕纸（可以归为麻成品一类）自然历史悠久，但由于原料只在尼罗河两岸滋长，是以弗成广为流传。只须基于纸浆或木浆造纸的技能发光芒，翰墨才有了大限制普及与流传的基础。
第三个里程碑是印刷术的发明与发展。在翰墨出现后的两三千年里，翰墨的传播基本上是靠手抄。在欧洲和中东地区，宗教界是翰墨传播的主要力量。在中国，直到宋代，手抄仍然是翰墨传播的主渠说念。渐渐地，石板印刷、雕版印刷被发明出来，但其仍然属于小众传播的技能。直到活字印刷，特殊是印刷机的发明出现以后，册本才成为群众可望而可及的东西，不再是少量数贵族的独占品。海德堡印刷机的问世，使得海量印刷成为可能，促进了以报纸为代表的群众传播的出现。以翰墨与纸张相劝诱、以册本报刊为主要时势的知识与资讯传播是东说念主类社会得以发展前进的主要技能之一。
翰墨的障碍是不言而谕的。起始，翰墨只须一种抒发方式，无法将东说念主们的声息、动作、表情等完整地阐扬出来。其次，翰墨有太多的存在时势，今天世界上仍然被使用的翰墨特殊百种之多，任何一个事物都特殊百种翰墨抒发方式，这使得翰墨的传播成本致密，传播遵守不高。第三，翰墨的学习掌持需要漫长的经过，破耗不菲的代价，即使经过十来年的奋发，能够很好掌持翰墨抒发技巧的东说念主在社会上仍是少数。第四，翰墨的抒发智商有局限性，对好多自然征象和社会征象只可描摹，很难精确界说。
与翰墨差未几同期出身的是另一个抒发体系，那就是数字。数字自然是翰墨的一部分，但是相对安定，自成一格。世界各地古翰墨中都有我方的数字象征，但进展不一。举例零的发现，印度最早，其他翰墨则要晚得多。时至当天，全球普遍经受阿拉伯数字体系，但伊朗仍对峙使用古代波斯语中的数字象征，使得咱们这些外东说念主在那里旅游时看不懂财富的面值。与一般翰墨比较，数字的公正是精确界说，毫无歧义。架构在数字之上的数学则是东说念主类念念想中最抽象、最有逻辑、最有使用价值的一部分，通盘科学体系完全依赖数学的发展，而弗成使用数学的念念想则不属于科学。
夹在翰墨与数字之间的是一种特殊的东西。开动它是被翰墨抒发，但却有精确、客不雅、无歧义的特征，多用来抒发世上客不雅存在的东西或依然发生的事实。在古拉丁文中，这个东西被称为 Datum，其复数时势为 Data，自后在英文中普遍使用为 Data，风趣是“to give”和“givens”，指的是内涵细目、界阐发确、毫无歧义的东西。在中语中 Data 被翻译成“数据”，的确是个可以的翻译，有“数字化的根据”的风趣。
举例，“日”这个中语词，两个最普遍使用的风趣是指天上的太阳和时候上的一天。如果能精确阐发“日”是太阳系的中心，“天”是地球自转一周的时候，那么“日”就从普通的翰墨变成了数据。圆周率是翰墨，3.1416 则是数据，尽管内涵是一样的。要想精确界说一个事物，或者说一个事物被界说的精确度，跟着东说念主类对世界的相识发展，越来越依赖数字化界说。哪个领域被研究相识的东西被数目化界说之后，它就变成了科学的对象，也就可以更多、更深、更快地被东说念主类所利用。
数字与数据不是一趟事。数字是普适性的见识，是对一切事物的数目性质的抒发。数据则是具体性的见识，是对一个事物的数目性质的抒发。“8848 米”是一个数字，莫得任何具体内容，只是一个长度的数目抒发。“珠穆朗玛峰海拔 8848 米”是一个数据，专指世界最岑岭的高度。“珠穆朗玛峰是世界最岑岭”是一个翰墨抒发，具体但不准确。是以，翰墨是东说念主类对世界相识的一种抽象表述，数据是比翰墨更高一层的抽象表述，数字则是最高等次的抽象表述。
对一个事物可以有多种数据表述时势，取决于东说念主们的主义和相识程度。举例，中国东说念主口为 13.6 亿是东说念主口数目的数据，中国东说念主口中 54% 为男性、46% 为女性是性别比例数据，中国东说念主口平均受教悔程度为 9 年是教悔数据等。对一个事物的数据表述越多，对这个事物的界说越精确，东说念主们对这个事物的相识就越真切，可利用程度就越高。
数据是个高难度的东西。看到一个东西用翰墨可以模含糊糊地去描摹，用头脑可以不足为训地去念念索，但是要用一组数字去准确界说这个东西则辱骂常费事的事。可以说，东说念主类历史在一定道理上就是对外部世界、对内心世界、对东说念主与东说念主的联系从无知到有知，从模含糊糊地知到比较确切地知，然后逐渐开动加以利用的历史。是以，数据在很长的时候里，致使直到第二次世界大战前，只在至极窄小的领域，举例数学、统计学、物理、化学、经济学等领域里得到比较充分的利用。在其他领域，举例政事学、社会学、历史学等领域，则很珍视到填塞的数据去利用，更不消说东说念主际互动、文化征象、热情举止这些更复杂的征象了。直到不久前，致使即使时至当天，数据这个见识对专科东说念主士除外的绝大多数东说念主来说，仍然是个冷僻、萧疏、似乎远离万里的东西。
数据的进化——从数据到大数据
数据的出现和东说念主类对数据的利用，可以追想到三千多年前的古代。在尼罗河两岸的古迹中，我曾看到古埃及法老们在河畔石柱上留住的每年测量尼罗河水位的刻度，他们以此来瞻望来年可能的税收数目。在希腊的博物馆中，我曾见到其时用来不雅察天体运行的仪器，还有具备八十多个部件的机械式盘算推算机，它们可以精确地细目时候、所在和标的，用于船舶的导航。古代中国早在汉代就开动东说念主口普查和田亩统计，用于税收政策的制定。但通盘看起来，在农业社会中，东说念主们对数据进攻性的相识是不够的，创造数据的智商是低下的，对数据的利用是疏漏浅近的，专制统治者们经常置数据于不顾，开合清闲地发布政令，导致社会涟漪、混乱致使崩溃。
工业时期的到来为数据的发展和东说念主类对数据的利用和依赖提供了坚实的条目。科学告诉东说念主们如何寻找数据、分析数据和利用数据。数据开动比物连类地得到巨大的发展。物理数据、化学数据、生物数据、地舆数据、天文数据、经济数据、社会数据、文化数据、军事数据等开动成为一门门科学的基础，成为经济、社会、文化发展的依托，成为东说念主类念念想的根据。
货币和证券也许可以被视为工业时期最特殊、发展最快、影响也最大的一类数据。在农业时期，货币动作价值交换物，主要时势为贵金属，自身就具有相配价值，数据的属性并不昭彰。纸币的出现与大限制使用，充分炫耀了价值象征的作用，阐扬出数据交换就等于价值交换的特征。有价证券的出现与大限制使用，进一步突显了数据的作用，乃至于工业时期被冠上了成本主义时期的称号。东说念主们把以货币和证券为代表的成本视为社会发展的能源，同期也视为社会矛盾与打仗的根源。
当东说念主们开动有订立有主义地网罗数据和利用数据的时候，困扰开动了。好意思国在 19 世纪后期每隔十年一次的东说念主口普查，依然不餍足于疏漏地统计东说念主口数目，还想知说念东说念主们的居住条目、收入水平、婚配与家庭气象、职业与行业变化等，以此来决定国度的政事经济政策。于是，造访表越来越长，问题越来越多，分析越来越细。东说念主口普查收尾后，需要七到八年的时候才调完成数据分析，这依然快到下一次东说念主口普查的时候了。处理数据的智商远低于获取数据的智商，不仅毁伤了数据分析停止的时效性，也普及了数据处理的成本。更何况由于更难仆数的东说念主参与了数据处理经过，手工误差也无法有用法例。于是，东说念主们开动意想了用机器辅助处理数据。
最早的盘算推算机是机械的，粗重易损，只可作念疏漏的四则运算。是以机械式盘算推算机未能遍及普及，也未产生赫然的社会影响。“二战”后，科学家意想用 0 和 1 两个数字组成的字符串就可以抒发一切翰墨、数据和象征，而电子管的开和关两个状态又巧合可以暗示 0 和 1。于是，电子盘算推算机问世，一个全新的时期开动了。半个多世纪昔日，盘算推算机领域的发展一直免除摩尔定律，盘算推算速率每一年半傍边翻一倍，盘算推算机器件的相对成本每一年半傍边降一半。可以说，今天的世界莫得哪一件事、哪一个东说念主莫得平直或障碍地同盘算推算机打交说念。莫得了盘算推算机，通盘世界将会堕入混乱。
早期的盘算推算机照旧只处理特定科学、社会和经济领域里尽心准备的数据，能够使用盘算推算机的东说念主也都是经过专门培养、始终教师出的专门东说念主才。盘算推算机处理数据很快，但向盘算推算机里输入数据却是个力气活，很烦琐，很耗膂力，很花钱。我在 20 世纪 80 年代初去好意思国念书时，看到系里的盘算推算机室就像个盘算推算机博物馆，光数据生成拓荒就有打卡机、读卡机、纸带穿孔机、纸带读孔机以及各式型号的磁盘等。各式型号的盘算推算机末端和个东说念主盘算推算机多达十来种。只是掌持各式数据生成方式和各式盘算推算机操作系统就花了我整整一学期的时候。
个东说念主盘算推算机（PC）、软盘、Mac 和 Windows 操作系统等一系列盘算推算机创新的出现极地面鼓舞了盘算推算机的普及，东说念主们在日常职责和生活中使用的翰墨与数字在盘算推算机上自动退换成数据。跟着盘算推算机软件业的发展，图形、相片、语音、影像等都成为可以处理的数据。好意思国在 20 世纪 90 年代初，其他发达国度在 90 年代中期，中国在 21 世纪初都基本完成了盘算推算机的普及，有用地鼓舞了社会的当代化和信息化跳跃。
这时，数据依然差未几变成了盘算推算机领域的独有名词，只须能够输入盘算推算机的才算数据，只须盘算推算机能够处理的才算数据，其他只被看作准数据或非数据。如何获取、存储、盘算推算、使用数据变成了专门的高妙学问。掌持了这些学问的东说念主也成了社会需求大、收入高、孝顺大的一批东说念主物。
跟着盘算推算机的普及，如安在盘算推算机之间马上传递数据就成为新的挑战，特殊是在空间距离远、时候要求快的一些领域，举例国防、金融、科研、通信等。最开动，众人们利用不同的方法和标准在盘算推算机之间建立了一些专用领略和专用集合，用来传输专门的数据。这种方法成本高、顾惜难、用途窄，东说念主们又试图利用寰球通信集合举例电话网传递数据。终于在 20 世纪 70 年代开动，经过十多年的奋发，建立了自后被东说念主称为互联网的通用型数据传输集合。一个新鲜的时期开动了。
盘算推算机与互联网的劝诱，不仅惩办了数据盘算推算和数据传输问题，更进攻的是东说念主们解放了我方的双手、双腿和头脑，可以聚拢念念考一些更具挑战性和前瞻性的问题。举例，利用盘算推算机和互联网，有莫得可能把昔日无法数据化的东西变成新的数据源？如何利用这些新获取的数据产生新知识、新家具、新服务？若何利用新数据惩办困扰东说念主类社会的要紧问题，举例干戈、空乏、疾病和贫富差距？
在昔日二三十年中，东说念主们利用各式新出现的科学技能跳跃恶果，创造出了各式获取全新数据的器具，举例手机、腕表、眼镜、衣裳用品、运载器具、制造拓荒、医疗拓荒等，都可以用来获取昔日无法获取的东说念主类生活、分娩、来往的数据，获取自然界指导变化的数据，获取物资自身与物资分娩的数据。这些数据数目之多、种类之错乱、增长速率之快，终于在 2010 年前后引起了填塞多的东说念主的缓慢，并开动念念考这个征象背后的道理。一时半会儿想不解白，东说念主们干脆给这种征象起了个形象的称号——大数据。
盘算推算机技能和互联网众人们看到了数据多、数据乱、数据增长快的清贫，是以从技能挑战的角度描写这一征象，失之于狭隘。
IT 公司和集合公司看到了利用数据普及原有贸易模式的遵守，增多收入的公正，是以从精细化磋商和数据挖掘技能的角度描写这一征象，失之于粗浅。
社会群众看到了个东说念主数据有可能被企业、政府或他东说念主利用，是以从个东说念主隐痛和职权角度描写这一征象，失之于单方面。
老派知识精英们以及体制掌控者们看到了数据泛滥有可能形成现存社会体制混乱，失去精神贵族或既得利益集团的地位，是以从绝望回击的角度去描写这一征象，失之于怯生生。
盲东说念主摸象，各有各的嗅觉。但无论杰出哪一丝，都无法抹杀一个事实：世界上的万事万物正在以越来越多的数目、越来越多的种类、越来越快的速率被东说念主类数据化。这是世界上百行万企的东说念主们出于各式动机有利或意外共同奋发形成的，不以哪个东说念主、哪个社会阶级、哪个利益集团的意志为转动，辞别无非是哪个国度走得快一丝、自发一丝、收货多一丝，哪个国度走得慢一丝、被迫一丝、受害大一丝。在这个道理上，大数据可以被界说为：世界上万事万物都在被数据化，形成一个与现实世界研究联的数据世界。东说念主类可以利用数据化的方式，搪塞和惩办生计与发展问题。
历史上，但凡被冠以“大”的东西，都是自后被公认改变了世界的事情。“地舆大发现”在其时不外是一个叫哥伦布的冒险家想找到去印度的航路，画虎不成发现了好意思洲，果然激励了殖民主义高涨，为工业转换作念了知识和物资准备。“法国大转换”为东说念主类提供了一整套新念念想和全新的共和体制。“大萧疏”以全球范围的经济崩溃，为成本主义从原始状态跳跃到当代状态作念了厄运的准备。“大爆炸”表面以超乎学问设想的杰出念念考与验证，为东说念主类相识咱们所生活的宇宙空间提供了无缺的阐发。这些事情发生的时候，东说念主们并未相识到它们的历史道理，时候过得越久，跟随这些事件所形成的见识名词越炫耀出其丰富的内涵。“大数据”应该有阅历成为“大”见识系列中最新的一员。
大数据时期的下一个“倒霉蛋”
有物理学家说，通盘宇宙无非就是一堆数据。
有化学家说，化学经过无非就是一堆数据。
有生物学家说，人命无非就是一堆数据。
有经济学家说，经济无非就是一堆数据。
有社会学家说，社会无非就是一堆数据。
有军事学家说，干戈无非就是一堆数据。
有政事学家说，政事无非就是一堆数据。
有历史学家说，历史无非就是一堆数据。
……
这不是愤时嫉俗，也不是莫测高深，而是阐发了一个事实，推崇了一个风趣。
今天，基于数据的科学依然上至星空、深海、地心，下至基本粒子、DNA、脑电波，都在深度探索之中。莫得任何物资不可以被数据化，辞别只在时候、成本和分析智商上。社会举止的方方面面都在被数据化的经过中，莫得任何主题不可以进行基于数据的研究，辞别只在数据网罗的费事程度、成本以及出于利益的欺压。
科学领域的数据化标的依然不是问题，集合业和 IT 业的数据化标的也依然不是问题，制造业、贸易、服务业以及大多数传统产业的数据化标的近来也逐渐明确。比较清贫的是社会领域、政事领域和海外联系领域，这些领域里的大数据趋势并不单是依赖技能的或贸易的逻辑发展，反而更多地受制于权力方法、既得利益方法和文化传承。
在盘算推算机时期，苏联出于订立形态和政事上的原因，断绝盘算推算机的社会普及，仅在政府部门和军事安全领域扩充，使得通盘社会的运转遵守远低于好意思国。在这样的情况下，作死马医搞什么核均衡、武备竞赛，将国力与兵力同日而论，终末弄了个摸头不着。
在互联网时期，欧洲和日本更多地出于文化上和经济上的情理，被迫地接受互联网，停止二十年来毫无建树，莫得一个具有世界范围影响力的创新出现。法国也曾以互联网妨碍法文影响力的愚蠢情理，对集合信息的传播持消亡格调，停止既没能防止互联网的扩充，也没能保住法文在集合世界的地位。今天的互联网上，英文信息占实足压倒的上风，简直成为跨文化交流的通用语言，而像法文、俄文、中语所占的集合信息比重很小，与其国力极不至极。
如今世界进入了大数据时期，又要轮到哪一个倒霉蛋了呢？
浑沌地看，现时对大数据的怯生生、疑忌和抵触大致来自四个方面：
第一个方面，是普通庶民对雷同《1984》所描摹的那种“老老大”对庶民趁火抢掠、无所不在的监视和法例的怯生生和抵触。这阐扬为对互联网和大数据侵略或疑似侵略个东说念主隐痛和公民职权的活气，斯诺登事件的爆发使这种活气达到上涨。其实，集合世界与现实世界息息研究。现实世界里个东说念主隐痛和公民职权得不到尊重和保护，集合世界里雷同得不到，反而因为技能的发展和成本的下落使得这种侵略变本加厉。现实世界里个东说念主隐痛和公民职权基本得到尊重和保护，即使权力机构鬼使神差地想扩大自身的智商，经过社会博弈和共鸣形成，这种尊重和保护会在一段时候后达到新的均衡。更可能的停止是，由于公民职权和个东说念主隐痛被权力所侵略，社会形成消亡使用互联网和大数据的共鸣，停止通盘社会活着界性的竞争中处于漏洞地位，最终促使社会变革。
第二个方面，是传统企业界对创新式家具的数据化分娩、销售和扩充的抵触，以及对群众数据化生活方式所产生的新需求的麻痹不仁。这在一个完全市集化的社会不难惩办，靠饱读吹创新和公正竞争的市集机制总能找到迎新汰旧的办法。但在一个非市集化或市集化经过中的社会，至极可能出现的情况是传统企业和权力相劝诱，利用把持地位和非市集技能打压重生事物，使社会停滞在前互联网或前大数据阶段，拖延社会的跳跃。更可能的停止是，由于失去了国表里的竞争力，传统企业的转型、兼并和沦一火以一种坍弛的方式发生，雷同现时传统媒体业的气象就是如斯。原来报纸杂志和电视都是进初学槛极高、受保护程度不低、和权力勾连甚密的行业，停止在新媒体和大数据眼前屡战屡败，越挣扎死得越快。
杨幂 丝袜第三个方面，是社会束缚者对大数据所激励的原有社会体制和机制的冲击产生了全所在的怯生生、疑忌和抵触。这阐扬为收尾信息的分娩息争放畅达，防止最新技能和家具的引进和扩充，压制和消亡大数据方朝上的技能创新和贸易创新，用逸待劳地援救和保护那些早已分歧时宜的把持型传统企业和机构。在社会的其他方面，诸如货币流动、东说念主员流动、货品流动受到饱读吹和保护的同期，偏巧死力阻断信息流动，防止加速大数据发展的创新，其中的逻辑很难让东说念主剖释。说到底，数据流动是世上其他一切流动的最高代表时势，货币、东说念主员和货品不外是不同时势的数据载体良友。反之，当数据流动受到防止，货币、东说念主员和货品流动也例必平直或障碍地受到防止，使通盘社会的生计发展停滞倒退。
第四个方面，是传统知识精英对大数据发展可能对社会形成的后果的怯生生和疑忌。知名物理学家霍金最近写著作预言，百年内智能机器东说念主会统治东说念主类。自然雷同的预言在科幻演义和电影中层出不穷，但频年大数据的发展的确为这类悲不雅猜想提供了不少援救。东说念主类的制造物会不会有一天开脱东说念主类的法例而自行其是，致使反过来法例东说念主类，迄今为止这照旧一个玄学命题，而不是科学磋议。但反过来说，一朝它成为科学磋议的主题，也就不消磋议下去了，因为科学只然而东说念主类的科学，磋议的对象一定能够为东说念主类所法例。
来自这四个方面的怯生生、疑忌和抵触形成了大数据发展的社会阻力。自然，这种阻力在不同的社会环境中阐扬不一样，效果也不一样。在多元洞开的社会里，不同相识、不同利益的社会集团彼此博弈，总能找到大数据发展的说念路。但在一元封锁的社会里，这些阻力就足以消亡大数据发展的正常契机，只可依靠非正常契机才调够发展。但是，依靠非正常契机得来的发展，其代价是巨大的、自恃的，有的时候致使是血腥的。
数据已成为生活必需品？
在好多会议上，总听到一些众人们开讲大数据时以援用名东说念主的话发轫说：“不要迷信数据，数据只是底层的东西，没什么价值。简直进攻的是如何把数据变成信息，信息变成知识，知识变成灵巧，即所谓 Information-Knowledge-Wisdom 金字塔，简称 DIKW 模子。”这个在 20 世纪 90 年代初期形成的说法流行一时，被写进好多盘算推算机教科书里，以至至今天还有许多出了校门就不再念书念念考的东说念主将其奉为不变真谛，即使过了四分之一生纪后仍旧不假念念索地有条有理。
在这些东说念主眼中，“数据”和“大数据”其实是一个见识，只须量的些许，莫得质的辞别。这种说法劝诱了好多新手东说念主，或者以为大数据不外是层出不穷的时髦见识中的一个，没什么实质性内容；或者以为大数据不外是古已有之的数据见识的彭胀和延迟，接续昔日的念念路去主持即可。
其实，DIKW 模子不外是古希腊玄学中时势逻辑基本架构的当代翻版，没什么新意。在亚里士多德那里，时势逻辑的最基本成分是见识，细目见识间联系的是命题，命题推演开来得到定理或推论，所谓灵巧，无非是将繁多定理和推论进行更抽象的念念考和分析的智商。早期盘算推算机发展中主要免除时势逻辑的公法，东说念主们输入若干征集来的数据，然后通过机器的逻辑运算获取数据间各式数目联系和研究联系。在此基础上，东说念主们用头脑去作念进一步的推论。是以，有些东说念主合计，机器最多可以处理数据和信息，知识和灵巧只可通过东说念主脑形成。东说念主类念念维智商的诡秘性、灵巧的高尚性，乃至于掌持了若干知识和灵巧智商的精英们的社会地位和影响力，无不基于这一假定。
社会的发张开动冲破这一迂腐的传奇，而最终暴露出这种传奇的无理的力量来解放数据向大数据演变的经过。无论数据照旧大数据，从名义时势看都是一堆数据良友，但内容上二者逐渐产生多方面的各别。
起始，数据的产生早已不是只是局限于若干实验室和办公室，由若干经过教师的专科东说念主士采集整理而成，而是万事万物都在数据化，数据成为世界的另外一种存在时势。今天绝大部分的数据都不是东说念主们有主义、有订立、在一个封锁环境中进行分析利用的产物，而是东说念主们为了完了其他主义而不得不制造出的东西。这些东西对特定主义而言，是杂音，是垃圾，是包袱，既不是信息，也弗成产生知识和灵巧。东说念主们现存知识和灵巧所能处理的数据八成仅占现存数据量的万分之一，而从时候和经济成本研究，这万分之一能够被处理的数据中简直被处理的又不到其百分之一。是以，那种在东说念主工封锁环境中的“数据—信息—知识—灵巧”模式就显得很煞白，很无力，很莫得劝服力。
其次，正因为世上万事万物都在被数据化，那么由此产生的数据形态就与原有物资形态相对应，数据之间的研究性、因果性和有时性都以原生态的时势呈现出来，成为原生态的信息。东说念主们得到的数据不再是昔日那种东说念主工采集所得到的孤单、破裂、单方面、带有明确主义性和主不雅性的东西，而是原生态的数据群落，既包括数据，也包括数据间的联系。那些体现合并主体的繁多数据可以根据其内在研究成为时下被科学家们定名为“元数据”的东西。举例，一个东说念主的全部集合举止记录数据，就组成其集合生活的全景图谱，没必要再去考据、推论、忖度才调得出论断。一个东说念主的体温达到 38℃，同期其全面的体魄状态数据也呈现出来，使得数据化会诊成为至极疏漏的事情。至于一个国度、一个具体领域，如果能够得到其动态、及时、全面的数据，那么，剖释、分析、主持的事情也就不是什么了不得的职责。
再者，数据产生、存储、处理、传输和利用的东说念主工拓荒不再只是是传统道理上的盘算推算机，而是任何具备交流功能的东说念主工制造物，举例手机、眼镜、腕表、衣物、汽车、飞机、机床等，更不消谈数以十亿计的各式传感器。据专科机构瞻望，到 2020 年，世界上各式各样的数据末端总额将超过 500 亿。雷同，和数据打交说念的东说念主也不再只是是数目有限的众人，而是绝大部分东说念主类。获取数据的主义不再只是是科学酷好或专科需求、获取知识和灵巧的阶梯，而是日常生活的一部分。数据化生活不单是是在个东说念主层面，而是在企业、机构、组织层面，进而在国度层面都具有了不可或缺的道理。如果说在昔日，知其然，不知其是以然，是用来嘲讽一些东说念主的粗浅无知，那么，在大数据时期，对大多数东说念主大多数事情而言，知其然足矣，何须一定要知其是以然？换句话说，获取数据的主义不再局限于为知识和灵巧打基础，而成为空气和水一样的生活必需品。
终末，原生态的数据群落依然弗成只是靠时势逻辑去分析推理，及时、动态、复杂研究的海量数据还需要非时势逻辑和概率分析。越来越多的专科东说念主士开动把数据、信息、知识动作同义词使用，因为莫得非数据化或弗成数据化的信息，也莫得非数据化或弗成数据化的知识，即使是昔日被东说念主诡秘化的所谓“灵巧”，也在频年轻易渲染的东说念主工智能发展中逐渐被领会，被数据化，变为绝不诡秘的一堆数据。昔日，东说念主类用了十年时候，将东说念主类 DNA 数据化，使得人命经过不再诡秘，数据化医疗保健成为可能。当今，好意思国和欧洲又分别启动了东说念主脑数据化的十年神情，将东说念主类念念维机制和经过数据化，使“灵巧”数据化。这样看起来，数据既是技能，亦然主义，既是此岸，亦然此岸，“大数据”之大，道理就是如斯。
简而言之，数据是信息，数据是知识，数据是灵巧，数据是一切的一切。这应该令东说念主快乐，而不是怯生生。什么可知不可知，老套的不雅念在大数据眼前屡战屡败。而老生常谈，还在用过时的数据见识和领会表面套在大数据征象上，不仅无须，而况误导。
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