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横越未知：从无限劳动力到无限计算力 [:1704468518]
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横越未知：从无限劳动力到无限计算力
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Facebook的未来：建立数据密集型经济？
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2012年5月18日，Facebook上市，融资160亿美元，市值一度超过千亿美元，始自20世纪90年代互联网“技术元素”主导的这一轮经济变革，在社交领域达到了一个新高潮。
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Facebook创立于2004年，到2012年，用户占全球人口近13%，是信息技术加速变革在商业领域的典型体现。这不禁让人联想到摩尔定律：当价格不变时，集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔18个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。这一定律揭示了信息技术加速进步的特征。同样地，希捷公司前任CEO马克·克莱德（Mark Kryder）提出克莱德定律，表明硬盘的单位存储成本每年下降40%；互联网前身ARPANET的首席架构师拉里·罗伯茨（Larry Roberts）绘制的罗伯茨曲线，显示通信成本也类似于摩尔定律呈指数级下降。
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信息的运算、存储、传输能力已经成为基础设施和公用事业的基本要素，其成本指数级下降，成就了后来从门户、搜索、社交、移动到云计算的技术与商业模式，成为Facebook这类公司成长的土壤。扎克伯格进而提出了他的定律：Y=C·2x，即人们每年分享的信息会翻一番。想象一下，如果今天Facebook日活跃用户达到5亿，每天创造20亿评论或者转发，上传2.5亿张图片，建立1 000亿对关系链，在此基础上，以每年分享信息翻一番的指数级别增长50年，将会产生何等惊人规模的数据。
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数据正在成为未来经济的关键资源。以Facebook为代表的社会关系图谱（Social Graph）无限放大了个人之间交流和分享的可能。而且数据产生于更多人类活动中，不仅限于互联网，还有科学家对太空的探测、各种军事情报、医学纪录、基因研究，等等，正如IBM称“我们正在以此前无法想象的细致程度观测外界”。从人际交往与分享中产生的信息，到以各种方式观测外界的信息，都会以数据的方式留存下来，从而使信息真正成为相当于物质与能量的基本元素，推动经济的发展进入一个新境界。
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商业和经济正日益建立在对数据的获取、开采、存储、加工、分析的基础上，最终吸引“数据消费者”。我想提醒的是，“数据消费者”概念并不仅限于社交和媒体领域，也不仅限于电商领域，而是更全面深入地与传统产业和实体经济结合在一起。
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数据资源与在大自然漫长进化过程中产生的自然资源不同，它在很大程度上需要建立在Facebook这样巨大的产生和捕获数据的平台之上。谁建立了数据平台，谁就掌握了打开未来经济之门的金钥匙。这种通过提供类似社交基础服务以获取数据资源的模式，其成长的基本特征是加速。而Facebook未来成长的关键，在于能否应对大数据的真正挑战。数据和信息，如果不能进行对人类有用化的处理，将会泡沫化或者垃圾化。
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经济发展过程和经历了劳动密集型、技术密集型、资金密集型，甚至知识密集型，目前正在向数据密集型转变。不仅互联网用户，所有的消费者最终都将成为数据的消费者。Facebook为社会提供了一种新的联系与组织的基础设施，也为更加精准与个性化的公共服务、更加精准与个性化的新的商业机会，以及一种新的经济与福利增长，提供了无限的发展与试验空间。
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但在数据密集型经济建立过程中，需要确立一些基本的规范，包括法律与伦理。这是未来建立在用户数据资源基础上的一切数据密集型经济成功的制度基础，也是赢得用户信任的前提。无论是社交媒体还是人类基因测序，甚至健康和医疗等非常隐私的数据，都对个人隐私保护提出非常高的要求。
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Facebook成长的历史，证明了加速成长对于建立平台至关重要，因为成败最终取决于对于数据资源的争夺。扎克伯格对速度的体会非常深刻，因此收购了在移动互联网上比它成长更快的Instagram和Karma。加速获取用户，进而获取数据资源，并且建立起基于数据的商业模式，企业才能持续成长。
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IBM在回顾百年历史时，称自己“最伟大的成就和设计与改进我们星球上的散乱架构有关”。透过数据的角度来看，从IBM这样的百年老店，到Facebook这样的刚上市的公司，都共同站在一个未来数据密集型经济的原点上。
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2012年6月4日
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大数据能帮助中国摆脱产业困境吗
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我们正处于一个言必称大数据的时代。不仅仅是因为数据和信息多得难以处理，潜藏着“复杂性危机”，还因为这种“危机”给我们带来了机会：数据是一种越来越有用的资源。从某种意义上说，大数据处于全球创新的前沿。那么，对于中国来说，大数据技术在哪些行业最有可能推动转型升级，并且参与全球竞争？
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IT和电子产品将成为最大的获益者。这个道理显而易见，仅举一例：在美国出现了以获取、聚合和加工数据盈利的公司，它们掌握了产生数据的来源，客户包括社交网站或电商的合作伙伴，以及应用开发者合作伙伴。这类生意听起来像是从事开采和炼化的石油公司，但数据这种资源有所不同，它不仅不会消耗掉，而且越多人分享和使用，数据量就越庞大、越丰富。在这一点上，中国与美国还有不小的“数据鸿沟”，据互联网数据中心（IDC）统计，2010年，美国新储存的数据为3 500Petabytes，而中国的仅为250Petabytes，不及美国的1/10。
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无论是电子商务，还是传统门店，中国零售业都有巨大的发展前景。中国的城市化使得国内消费市场巨大，在大数据技术的帮助下，完全有可能在短时期内接近或赶上美国的水平。目前中国零售业的竞争“价格战”特点鲜明，而大数据技术可以帮助电商和传统零售商在市场营销、货品管理、运营、供应链，以及新商业模式方面进行提升和创新，改善消费体验。
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在医疗卫生领域，中国的政府部门可以把大数据技术与医改结合起来，不仅能产生巨大的效益，而且能为应对人口老龄化做准备。据麦肯锡咨询公司的研究，大数据技术可能为美国的医疗保健业每年创造3 000亿美元的价值。
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中国已经是全球最大的智能手机市场了，这是唯一在大数据方面可能与美国发展得非常接近的一个行业。移动终端会产生海量的个人用户与位置结合起来的数据，从而为各种各样的服务、产品及全新的商业模式提供巨大的发展空间。而且在移动领域，大数据技术可能帮助中国创业者产生不同于美国的商业模式。
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大数据技术会极大提升中国的公共服务和管理的质量。政府掌握着海量的社会基础数据，公共服务与管理也在不断产生着新的海量数据。欧美政府已经开始用大数据技术改善政府的管理，印度政府也开始尝试，并于2012年推出了一个开放数据门户Beta版，计划将政府各部门数据统一通过此网站公开发布，而且网站是开源的。在技术上通过开源与开放平台的方式，让公民更多地参与社会的管理，能极大改善公众对政府服务的体验，但是，中国在这个领域还处于政府透明化的早期阶段，治理理念方面存在着不小的障碍。
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由于数据是金融保险业的核心资产，金融保险业被公认为大数据技术最有发展潜力的行业。目前中国已经拥有世界上最大规模的银行业，不仅大公司，而且小的数据技术公司，在这个领域都有很大的发展前景，目前已经有一批新兴的公司在这个领域创业。
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最重要的是大数据对于中国制造会带来什么影响。中国已经超过美国，成为全球第一制造大国，而中国制造目前正面临着困难。经历了劳动力密集型、资本密集型的发展，中国制造目前正在失去劳动力成本的优势，又面临着严重的产能过剩，以投资驱动的增长难以为继，而欧美正在酝酿一次以数据驱动的制造业的复兴。中国制造正处于转型升级的关键阶段，而大数据能帮助中国在制造业的各个环节提升，如研发、设计、产品创新、供应链管理、生产过程（数字化和智能化），以及个性定制化的市场营销和售后服务等。
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但是以上所有机会的前提，是建立一个大数据生态系统。数据资源只有开放和共享，才能产生商业价值。这让我想起了著名的梅特卡夫定律：网络的价值与连接到网络的人数的平方成正比。大数据是互联网时代的产物。观察一下硅谷那些最成功的高科技公司，无一不在“追求拥有信息和建立思想的相互联系”，这种创造价值的方式，正在极大地影响甚至颠覆传统产业。
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