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一个不能被忽视的，就是不像政府和大型企业一样负担得起那种昂贵网络安全保护的公民和小型企业的立场。代码武器化带来的网络安全产业发展现在止步于一个行业的发展。但是，安全应该成为由政府管理的公共产品，而不是在市场上购买的私人产品。最近人们对于保护类似GPS的关键基础设施和类似银行的大型企业的关注，具有一个市场无法填补的巨大空白：普通公民和小型企业。政府有责任保护其公民，而不仅仅是大型企业和基础设施。
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政府能够并且应该与私营部门进行广泛合作，确保最聪明的人们在努力发展网络防御，但是政府还有一项至今尚未履行的义务，那就是定义其在网络这个最新冲突领域中对其公民负有的责任。现在市场的构成方式，正如在空中轰炸猖獗时期开发高射炮的企业，只向市场上的买家销售高射炮，而不是用高射炮保护更多的广大平民。这样的构成方式将需要一些改变，比如更多像CloudFlare公司推出的伽利略计划一样的努力，或者政府为了保证全体公民拥有至少最低水平的网络安全而主导的行动。我们在享受充满活力的线上生活的同时，也想享受自由，但是没有安全的自由是脆弱的，没有自由的安全是压抑的。尽管之前我们并不需要，但今后几年，我们将不得不在安全和自由之间找到平衡点。
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[8]资源管理器，计算机技术语，是一个集群资源管理器，它利用群体基础构件提供的消息和成员管理能力来探测，并从节点或资源级别的故障中恢复，以实现群集服务的最大可用性。——编者注
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新一轮产业革命：科技革命如何改变商业世界 第五章 谁掌握数据谁就踏进了信息时代
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如果说土地是农业时代的原材料，钢铁是工业时代的原材料，那么数据就是信息时代的原材料。随着大数据的普及，它将与行为科学结合，用数据来指导我们的日常选择，巧妙地改变我们的习惯与期望。
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伴我长大的房子附近，树林一直延伸到我家后门。许多夏日的早晨，我都会和小伙伴们一起，跑出后门去树林里。我们会玩上好几个小时，在几平方英里的森林里畅游，直到我们饿了，就回家狼吞虎咽地吃完奶酪通心粉，然后又回到树林，一直待到吃晚饭。我们的父母大概知道我们在哪里玩，但是他们不在意我们具体在哪儿。我们是不受监控的。我们是无法追踪的。我们是联系不到的。所有地方都没有大人，只有孩子和动物。父母知道我们饿了就会回家的。
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对于我这一代人，普通的童年大概就是这个样子的。郊区的孩子骑自行车，城市的孩子去操场和地铁玩。但是现在，包括我13岁的儿子在内，每个孩子都有手机。他们离开家的时候，会通过电话和短信与家长和朋友保持联系。他们发出GPS信号，在社交媒体上留下数字足迹，他们是数据生产和消费的小信标。如果我的三个孩子里，有谁像我小时候一样与外界切断联系，我和我妻子肯定会心急如焚，觉得出事了。
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我们已经适应了这种现实，包括我们的孩子在内，每个人每时每刻都是联系得到的。我们预期并且要求任何时候都与外界保持联系。我不知道这究竟是好是坏——也许都有一点。无论是好是坏，我们现在都处在历史上一个令人瞩目的转折点。现在已经出现了根本的代际差异：我这一代和我这一代之前的人们，童年一直是在线下的，而我孩子和他们之后的人们，将会拥有线上童年。
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从一个孩子第一次拥有手机或者第一次玩电子游戏的时候，他就开始建立个人信息，而在他的一生中，这些信息将不断增长、累积，它一直可以被收录、关联、整理、出售。20多年前，我上大学的时候，没有发送或者接收过任何电子邮件和短信。我没有在社交媒体上发过任何东西，也没有手机。即使是这样，现在我也已经像大多数美国人一样，个人信息完全被编目然后被用来赚钱。现在，每个普通的美国消费者，会被私营企业收集并销售多达75 000个单独数据点的个人信息。而在未来的形势面前，这个数字也只是小巫见大巫。
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数据创建是最近才开始爆炸性增长的，从那之后，数据存储一直呈指数级增长。几千年来，保存记录都是用泥板、纸莎草卷轴、用动物皮制成的羊皮纸和牛皮纸。第一批现代意义上的纸由木头或草浆制成，的确算是一次重大进步，但是印刷机的发明，才真正建立了大规模数据生产的第一个里程碑。第一台印刷机现世的第一个50年里，就有800万本图书被印刷成册，比之前的1 000年里，欧洲所有抄写员抄写出的书籍还要多。
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随后，电报、电话、无线电、电视、电脑陆续被发明，因此在20世纪，世界上的数据量迅速增长。1996年，数据量的增长和运算成本的降低，使得数字存储第一次比用纸张存储更物有所值。
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2000年，只有25%的数据是以数字形式存储的，而不到10年后的2007年，该数字就已经飙升到94%，并在那之后持续上涨。
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数字化显著扩大了收集数据信息的可能性。世界上90%的数字化数据，都是在过去两年中生成的。每年，数字化数据的数量都会增长50%。每分钟都会有2.4亿封电子邮件被发送，240万条内容被发布在Facebook上，21.6万张新图片被发布到Instagram（一家图片分享网站）。工业公司在它们的产品中嵌入传感器，来更好地管理供应链和物流。所有这些活动，在2015年共创造了5.6泽字节数据。一个泽字节就是1021个字节，也就是一兆个千兆字节。
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“大数据”是个涵盖广泛的词，被人们用来描述如此大量的数据，现在被用来实时理解、分析和预测趋势。“大数据”也可以被叫作“大数据分析学”“分析学”或“深度分析学”。很多人都有这样的误解，认为大数据带来的进步只和收集数据的数量有关。但实际上，如果处理数据的能力停滞不前的话，数据量的增长本身是没有作用的。即使在我相对来说很少使用数据的童年，我和我的朋友们也在每周参加的考试和成绩报告单中，生产了大量的学术数据，但是当时我们没有办法把这些数据点连在一起进行分析。商业也是一样：想想过去那些传递商业数据的信件和电报吧。它们携带着大量的信息，但这些信息都是不可被搜索的，无法被大规模使用。因此，大数据的衍生价值，一部分与人们创建的数据量有关，但同样重要甚至更为重要的另一部分，是实时使用这些数据，做出更聪明、更高效决定的新能力。数据可视化的新发展，使得在满是数据的电子表格中并不明显的趋势，能够被人们更轻松地观察和理解，这也进一步促进了大数据的发展。
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对于我来说，巴拉克·奥巴马的两次总统竞选，第一次在真正意义上灵活运用了大数据。现在，这两次竞选对于大数据的运用已经声名远扬。在激烈的竞选中，奥巴马的竞选团队利用大数据，深入了解诸如如何筹措资金、在哪里进行竞选活动和如何进行宣传等问题，在这方面，其他对手的竞选团队望尘莫及。从募集资金到实地操作再到分析民意调查，一个由几百名数字操作人员和数据科学家组成的团队，大胜他们的对手共和党。2012年，奥巴马的竞选活动中，拉拢选民和提高投票率的项目表现出色，而罗姆尼竞选活动的这些项目却表现得不尽如人意。
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在2012年的竞选中，奥巴马这边由18人组成的电子邮件团队，测试了超过一万个版本的电子邮件信息。举个例子，奥巴马的竞选活动使用了同一封电子邮件的18个不同版本，每个版本的标题都各不相同，以此来决定哪一个版本最有效。最成功的标题“别的竞选人会花的比我多”，为竞选募集到了267.327 8万美元，而表现最差的标题是“民意调查说对了的一件事……”，只募集到了40.360 3万美元。
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这不是竞选活动的筹划人凭直觉就能想到的事。就像奥巴马的电子邮件团队中，一名资深成员坦白的那样，“基本来说，我们发现直觉一文不值。”这次以数据为依据的资金募集成果是惊人的。2012年，奥巴马竞选活动募集了共计11.23亿美元，其中有6.9亿美元来自线上的440万捐款者。他的竞选活动，比共和党竞选人米特·罗姆尼的竞选活动规模要大一倍，而成果则是其4倍。
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奥巴马竞选团队的领导人之一，分析总监丹·瓦格纳，用童年一件简短的趣闻逸事总结了他的策略：“有一次，在我密歇根州的家里，我和我的父亲在给起重机安装销轴。我想我当时本来是想造一个匝道或者类似的东西，来连接两个平面、搬运物品。我的父亲看着我说道，‘孩子，如果你有60秒来做一件事，那么你就用10秒来想出一个更好的做那件事的方法。’”
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瓦格纳将他父亲的教诲铭记在心，并在2012年的选举中将其付诸实践。简而言之，他所做的一切，都是为了弄清楚，如何更加高效和有效地给起重机安装销轴。瓦格纳的方法渐渐被越来越多的企业所认识，尤其是随着数据变得越来越廉价和灵活。瓦格纳说，“从传统意义上来讲，一个机构的正常心理，不会觉得‘如果我有这么多钱来做一件事，那我就会用预算中的一部分，来弄清楚剩下的预算有没有投入在值得的事情上’。不幸的是，这样的想法并不是机构的常态，但是我认为它正在成为新常态。你需要在预算中留出一部分，弄清楚剩下的预算究竟有没有在实现你想做的事。这只会增加间接费用，但是却能够使你资产的收益前景更加光明。而且比起从前，现在你可以这样安排预算，因为其中涉及的许多事物都需要通过一些现在可用的数据进行测量，而以前我们并没有这些数据。”
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奥巴马数据驱动型竞选活动的另一名架构师迈克尔·斯拉拜认为，除了新的可用数据，运算领域的最新进展也造就了大数据的超前地位：“我们收集大量数据已经很长时间了，所以‘大数据’真正的含义是，接近实时地处理大量信息，从而使我们能够利用信息做出行动的能力。如果有这样的能力，我们就能以战略性的方式而不是事后回顾性的方式，做出不同的决定。过去典型的大数据分析，总是在事后的反思中进行，比如在一些大型研究或长期的项目中，而不是作为现有战略进程的一部分进行。”
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如果你想知道正在进行的全国大选的投票情况，就要思考全国普查长达数年的分析和实时分析之间有什么区别。速度使得全新的项目成为可能。这就是斯拉拜认为大数据的崛起了不起的地方：“大数据其实只是运算能力商业化的应用，结合了云计算更广泛的实用性。我们现在能够以人们负担得起的方式，足够快速地消化足够多的数据……而且储存现在变得廉价，因此我们可以存储大量数据……然后就可以足够快地处理并利用这些数据。”
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数据收集的增长与运算能力的提升相辅相成。数据越多，就有越多人投资高性能计算机和大量被存储数据，来消化数据并从中提取商业情报。而计算机的性能越强大，收集更多数据和制造更大、更深入的数据集就更容易。
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大数据本身是自相矛盾的。它既是个人的也是广阔的。它调查细小的事件，并将这些有限的事件集合成既全面又能被个性化的信息。学者们将大数据比作显微镜和望远镜的合体——作为一个工具，它让我们既能检视比以前所能观察到的更小的细节，又能更大规模地审视数据，揭示之前离我们太远而无法被察觉的相互关系。
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