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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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大数据在现实世界的影响力，到这里为止在很大程度上都是关于物流和说服的。大数据对于供应链、选举和广告来说都是福音，因为这些领域倾向于涉及许多小的、重复的、可量化的行动，所以大数据才成了亚马逊和网飞的“推荐引擎”，向用户提供更精确的推荐。但是这些领域只是一个开始，等到我的孩子们就业的时候，“大数据”将不再是一个时髦短语。现在的生活中，我们认为并不扎根于数据分析的那些部分，到那时都将被大数据渗透。大数据将改变我们吃什么、我们怎么说话以及我们的公开和私人角色之间的界限。
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你会运用多少种语言？
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未来10年，大数据的目标之一是让每个人都能用几十种外语流利地阅读本书，消除所谓的语言障碍。过去常有这种情况，每当出国旅游，我会带本袖珍字典，上面有常见单词短语的翻译。如果想造个句子，我常常要查阅5分钟才能说出一个生硬的词组，不知道动词用法是否正确，名词发音有没有问题。而现在我拿出手机，把短语输入谷歌翻译，只要连网，就能快速得到答案，90多种语言任意选择。结果当然总是称心如意。当我不知道要怎么说时，我会举起手机屏幕，我那位不会英语的同伴就能读懂我未能表达之意。当然，我的发音断断续续，而且一次只能说几个句子，我也不知道其他人在回答我的问题时说了什么。基本上会问洗手间在哪里，然后对方能听懂就已经很厉害了。
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如今的机器翻译发展迅速，远比我那古老的查字典的方法有效，但是它的准确性、功能性和达意程度仍有待提高。实际上，这只是数据和计算问题。专业的译者认为当地方言、句子的婉转变化和语义的细微差别对计算机来说过于复杂，机器无法充分表达出来。但是他们错了。现在由机器提供的翻译工具每天要为2亿多人服务，翻译10亿多次。随着数据呈指数级增长，这一数字不久就只代表一下午的翻译量，然后就是一个小时的翻译量。大量语言数据将不断被更新。而当翻译的数据量呈指数级增长，机器翻译的准确度也将成倍增加，甚至能照顾到细枝末节。只要机器翻译出错，用户就会标注错误，这些数据将被纳入数据库以供机器在未来的翻译中避免它们。我们只是需要更多数据、更强大的运算能力和更高级的软件。这些随着时间的推移都会实现，也将填补我们在发音和口头交流方面的沟通隔阂。
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机器翻译最有趣的创新将伴随人性化界面接踵而来。未来10年内，一只小小的耳机就几乎能用母语传递你听到的外语。而滞后时间只是音速。这的确不可思议。你耳朵听到的声音不会是像Siri那样的机械的机器声音。由于生物声学工程测量频率、波长、声音强度和其他声音特质的进步，与耳机相连的云端软件将使发言者的声音更人性化，并用你的母语表达。当你回答时，你的语言将通过你同伴的耳机被翻译成他的母语，或者通过手机、手表以及其他2025年才会有的个人设备上的扬声器被放大。
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