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http://www.86xian.com 發布日期：2013-10-17 中關村多媒體創意產業園 關注度：
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這是一個前所未有的時代，自媒體、移動互聯、云計算以及匯集而成的大數據，標志著我們已然進入了人類歷史上最為波瀾壯闊的大數據時代。在這個時代里，世界上的大部分東西正以“數據”的方式呈現出來。這一切，不僅正改變我們的生活、商業模式、產業結構，也將更加徹底地改變人類依賴千年的傳統思維。
本報專訪著名情報風險管理專家、北京大學輿情管理與產業情報聯合實驗室執行主任陳曉峰，深入解析大數據時代，以及我們應該為這個時代作怎樣的準備。
《華夏時報》：大數據，似乎是2013年最為喧囂的一個概念，很多人甚至驚呼“大數據時代”已來臨。如何去理解這個“大數據”呢？
陳曉峰：大數據并非單純指人們在互聯網上發布的信息，全世界的工業設備、汽車、電表上有著無數的數碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質的變化，也產生了海量的數據信息。同時，大量新數據源的出現則導致了音視頻、圖片、網頁等非結構化、半結構化數據呈爆發式增長，占據整個數據總量的95%以上。
自媒體、移動互聯、云計算、物聯網等科技的全面發展，現實世界正在加速數字化，每個人、每個物體、每件事情、每一個時間節點，都在向網上映射，可以說歷史、現在和未來都將會映射到網上，人類社會由此正進入一個數據爆炸的時代。根據IDC 監測，全球數據量大約每兩年翻一番，意味著人類在最近兩年產生的數據量相當于之前產生的全部數據量之和，截止到2012年，全球大數據累計量已達到了27億TB，這些數據如果刻成CD或光盤疊加起來將超過地球和月球的距離。
《華夏時報》：金融部門在人們的印象中，似乎是一個相對封閉的領域，大數據對他們又有怎樣的作用和影響呢？
陳曉峰：很顯然，對于金融機構，如果還沉溺于傳統的支付、信貸、儲蓄等普通業務，不能夠將自己線下寶貴的用戶和交易數據激活和發揮作用，不能夠擁抱大數據情報去開展交叉銷售、二次銷售、客戶挽留、客戶價值評估、信用分配、風險評估、實施授權、風險干預和欺詐識別、周期行為分析、量化分析、流失分析、催收分析等工作，不能夠利用大數據幫助解決信息不對稱，解決營銷、定價、風險和欺詐、運營交易成本過高、資產與負債流動性不匹配和無法拓展4000萬中小微企業市場等普遍問題。那么，這個金融機構必將遭到如火如荼的互聯網金融的率先沖擊，并距離危局已經不遠了。
《華夏時報》：軍事領域中，大國之間似乎是核威懾的戰略對抗，如何解讀大數據在軍事領域的作用呢？
陳曉峰：應該說，未來的戰爭，已經進入了信息戰的領域。大數據構成最基本的戰場生態，實時戰場信息和作戰指令等都以數據形式存在，在大數據技術的支撐下，跨網或離網攻擊將成為可能，軍事指揮控制系統和數據系統都將成為攻擊的對象，未來戰爭將是以數據攻擊和防護為基本手段的全新作戰樣式。因此，擁有對大數據的占有、分析、處理的主導權，并將數據優勢轉化為決策優勢，繼而轉化為戰場優勢，將是“大數據戰”的決戰焦點，大數據已經正在成為戰斗力生成的核心要素和信息化戰爭的制勝關鍵。
《華夏時報》：事實上，大數據情報在商業領域的應用是最為廣泛的，也是最為直接的，對此，你如何解讀？
陳曉峰：市場經濟就是情報信息不對稱的經濟，大數據情報將是下一個大的自然資源，對于任何企業來說，大數據都將是其商業皇冠上最為耀眼奪目的那顆寶石，大數據情報應用對于中國4000萬家中小企業來說，不再是一個非常遙遠而不可及的夢想。
作為大數據時代的企業家，如果不通過大數據情報分析，了解宏觀政治、經濟、法律、社會、科技、自然對自己企業的影響，洞悉行業發展狀況、行業發展趨勢、行業龍頭情況、行業隱藏風險對自己企業的利弊，如果不掌握合作者的商業信譽情況、消費者的喜好情況、競爭者的發展情況，如果不知道自己企業的科技創新、生產管理、產品設計、市場營銷、商業模式創新、風險管理、戰略決策去如何應用大數據情報，如果不知道自己企業在網絡上的口碑輿情如何，不知道如何利用電子商務數據指導自己的生產與銷售，甚至如果不知道如何利用大數據提升自己企業的競爭力和創新商業模式，相信他的企業也不會走得太遠，更難以成為大數據時代的企業家領袖。
《華夏時報》：我們應該做怎樣的改變，才能夠更好地迎接和適應這個時代呢？
陳曉峰：大數據時代正在成為世界的主旋律，雖然攪動整個世界神經的美國“棱鏡計劃”給大數據蒙上了一層短暫的陰影，但是正是由于其巨大影響力而讓全球為之側目，并讓我們更加重視大數據和大數據情報。
在大數據時代沒有到來之前，我們是靠直覺、經驗以及“觸摸不到的線索”來進行判斷，這是人類千百年來進化過程中形成的普遍思維方式。并且，我們對情報還有很多的誤解和輕視，甚至認為情報就與“偷竊”、“見不得人”和“獨占”有關系。但是，在大數據時代的今天，我們要從大數據中提取有用的數據情報作為判斷和決策的依據。猶如我們通過大量病人的臨床病例數據搜集，即使再沒有經驗的醫師也能夠通過“大數據”獲得某種疾病的專業治療經驗。猶如我們從上一年沒有完成和新審批的建設項目數據情報搜集中，可以分析出一家華北地區水泥生產企業本年第四季度和來年第一季度的水泥生產量，以此節省財務成本，減少貨物庫存。
我們過去習慣于研究事情和事情之間的“因果關系”，我們甚至為能夠擁有非常清晰的“證明邏輯”思維而自傲和自負，這也是人類所謂“精英階層”千百年來形成的思維定式。但是，在海量指數般增長的大數據面前，有更多的數據可以分析，我們甚至可以處理和某個特別現象相關的所有數據，不再依賴于隨機采樣，我們不能也無法再熱衷于追求精確度的“因果性”的關系分析，我們只能做或者應該習慣做“相關性”的關系分析。舉個例子，雖然我們沒有具體的人口流動監控措施和監測數據，但是我們完全可以根據涪陵榨菜[0.18% 資金 研報]的區域銷量情況，就能夠準確獲得農村勞動力轉移和相關產業分布情況，這僅僅是農民工與涪陵榨菜之間比較特殊的“相關性”分析罷了。
（來源：華夏時報）
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