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大数据思维形成的2种视角：信息技术驱动及应用拓展
来源：电子政务杂志 作者：胡小明
第二部分
五、政府官员心目中的大数据
（一）政府官员心目中的大数据
人们对概念的理解与其工作背景密切相关，不少政府官员将大数据理解为统计数据处理概念的延伸，对大数据与海量数据不加区分，他们认为将政府数据资源整合起来就是大数据，政府数据集中在一起就是大数据，大数据应用不过是政府数据资源的整合应用。
从多数部门目前的实际工作看，一时也没有区分大数据与海量数据之必要，但从长远来看区分两种概念还是必要的。海量数据的思维会把政府的数据视野局限在传统数据渠道之内，而大数据思维会引导政府拓展数据渠道，利用企业大数据、传感器数据、互联网数据等等，并向非结构化数据应用拓展，政府会考虑与外部机构的大数据合作。开放的思维能够提高政府的信息能力。
（二）大数据并不适合大决策
利用大数据资源改善信息能力、提高决策水平是很多政府的目标，然而决策水平的提高是很复杂的事情，大数据能发挥的作用有限，不能期望大数据能全面提高政府决策水平。大数据的长处是对具体业务进行改进，擅长解决的是小问题而不是大决策，它只对业务管理已经走上正轨的部门有所帮助，对于管理不善的部门则无能为力。
大数据对重大决策帮助不大的原因来自以下两点：
①影响政府决策的重要因素大都是无法精确数字化的，例如整体形势、公众舆论、传统习惯、干部水平、社会需求等等都难以数字化；
②大数据只能产生于特定的环境中，其结论必然带有局限性，庞大的数据规模会诱使人们夸大其在决策分析中的权重，反而增加了片面性。
决策依赖于多方面信息的综合，大数据只是提升政府信息能力的工具之一，不能期望仅靠一项工具就能解决政府决策的诸多问题。
（三）德鲁克反思IT对高层决策的影响
20世纪末，德鲁克在《21世纪的管理挑战》一书中对信息技术对高层决策的影响进行了反思，德鲁克写到：在信息化的初期，包括自己在内的专家们都认为信息技术“最大和最初的影响会是在企业的政策、策略的决定上。对此我们实在是大错特错，到目前为止，电脑最大的革命性影响却是我们都未曾预期到的，它的影响原来是在日常的运作方面”。[2]
德鲁克认为，信息科技只是制造数据而非制造信息，信息科技的发展对企业管理本身来说几乎毫无帮助。德鲁克的反思提醒人们注意，IT对高层领导与基层人员的使用效果是不一样的，高层决策主要面对不确定性环境，需要广阔的视野与丰富的经验，这些都是IT无法满足的，IT最有效的应用是在基层业务的规范处理上，基层业务的改进才是大数据应用的重点。
（四）小数据的整合应用是当务之急
当前，对于多数地方政府而言，整合应用好各部门小数据才是当务之急。经过十余年的电子政务建设，地方政府大都实现了部门数据的计算机收集，现在的任务是对各部门的数据进行整合分析。这些部门数据长期以来一直未有效地整合过，综合利用这些数据，可以更有效地改进政府的管理与公共服务，增加对公众的个性化服务，此举必将受到各方面的欢迎。
政府数据开放有助于大数据应用的发展，但政府能够开放的大数据资源不多，气象数据、交通数据、视频监测数据是人们谈论较多的资源，更多的大数据资源在大企业手中。政府所能做的主要是小数据资源的开放，这些数据虽然够不上大数据的标准，但是与居民的日常生活密切相关，这些数据的开放更有价值。政府首先应把小数据的工作做好，包括利用好对外开放，小数据的成功应用是大数据应用不可或缺的基础。
政府可以与企业合作，利用企业的大数据资源与分析能力，改进政府的工作。
六、中小企业的大数据机会
（一）中小企业的大数据视角
多数中小企业对信息驱动的大数据关注度不高。大数据提供的信息对企业的经营管理会有改进，考虑到应用的成本并不低且需假以时日，企业对信息需求的紧迫性并没有那么高，多数企业会望而却步。企业碰到的困难多是执行中的困难，把尿布和啤酒摆在一起可以增加啤酒销量，但多数企业对此类细微改进不感兴趣，他们有更急迫的事情需要做，轮不上大数据来锦上添花。
大多数中小企业对于智能化发展方向会更加关注，包括智能产品的开发、智能化生产线的建设、服务的智能化等等。工业智能化趋势对企业的冲击更大，智能化对企业已不是细微的改进，而是关乎未来生存的大事情，在经济发展低潮时期，产品换代、技术更新、提升智能化水平成为迫切的任务。智能化、数据化、精确化是一脉相承的，智能化就是大数据化，将大数据与智能化结合起来对企业的发展会有更大帮助。
（二）智能化时代中小企业的机会
信息技术大发展为中小企业提供了无限的技术创新机会，这些技术有宽带网络、传感器、软件（包括嵌入式软件）、物联网、云平台、3D打印等等，使得企业的技术创新成本越来越低，而创新的产品越多，进一步的集成创新将越方便。互联网推动了信息民主化，信息技术与物联网将推动制造业创新的民主化，智能化时代就是技术大创新时代。
处于这一时代的中小企业可以充分利用良好的智能化生态环境进行创新。每一个固定的产品都有市场饱和之时，但创新永远不会饱和，因人的个性化需求无穷尽，产品与服务的个性化创新也无穷尽，智能技术大普及有助于中小企业去利用这种机会。
（三）智能大数据思维对中小企业的意义
对于中小企业的发展，最重要的是寻找创新机会，制造业智能化的趋势提供了巨大的发展空间，智能大数据思维有助于发现与认识机会。
机会不是现成的事实而是创新思维的成果，是人们想象力的作品。之所以看不出机会是因知识背景与思维方式束缚了想象力。在智能大数据时代，对智能大数据的悟性是发现机会的关键，这种悟性会引导人们的注意力投向大趋势的方向，即机会更多的方向。
机会的发现是一种创新思维，多视角思维会提升捕捉机会的敏感性。创新本身就是不同概念之间的连接，多角度观察会增加概念连接的机会。大数据与智能化的连接是一种新视角，对企业在新形势下的创新有益。
七、工业大数据的全球竞争
（一）制造业的全球大数据竞争
全球制造业的发展趋势就是智能化、大数据化、物联网化。全球制造业未来的竞争就是智能大数据的竞争。
在全球制造业领域中，中国、美国、德国扮演着最重要的角色，美国占有信息技术与网络优势，德国有全球最先进的制造技术与微观信息化应用优势（如嵌入式软件、自动控制），中国有全球最大的制造业规模、门类最齐全的生产布局与庞大的应用市场。为取得未来全球制造业领域的优势，中、美、德都在积极规划未来的发展，中国的“中国制造2025”、美国的“工业互联网”、德国的“工业4.0”就是各国提出的竞争战略。
（二）工业4.0的大数据理念
工业4.0是德国利用互联网、物联网、大数据等先进技术改造传统制造业的方案，其目的在于推进生产与服务模式由集中式控制向分散式增强型控制的转变，实现灵活、个性化、数字化的生产与服务。工业4.0计划由德国工程院、弗劳恩霍夫协会、西门子联合发起，被认可为德国的国家发展战略。
工业4.0强调信息技术的现场应用，强调生产过程的智能化，以CPS（信息物理系统）为核心，使工厂成为实现自律分散型系统的“智能工厂”，使云计算成为使用工具而非控制制造的中枢。德国的优势是在智能制造的基础层面（如嵌入式工业软件技术等），工业4.0从德国的优势出发，自下而上地提出工业智能化的战略，以抵抗美国的网络优势，使德国成为新一代工业生产技术的供应国，提升主导市场的能力和国家竞争力。
（三）工业互联网的视角
工业互联网是美国利用物联网、大数据等信息科技振兴制造业的战略，由GE、AT&T、IBM、Cisco、Intel等公司发起，成立联盟共同推动工业互联网的发展，参与机构由发起时的86家发展到目前的200多家。工业互联网是物联网的升级，其核心目标是推动物联网的标准化，形成全球化的工业网络，实现通信、控制和计算的结合。美国提出建立工业互联网能提升设计、研发、制造、营销、服务的融合能力，从而振兴美国的制造业。
工业互联网战略提出，物联网与互联网的本质区别在于数据的来源，互联网的数据是由人产生的，物联网的数据由机器产生。物联网数据的海量化是大量带有传感器的智能设备接入的结果，物联网的数据处理是按流程自动完成的，其规模必将远远超过互联网，物联网是另一种大数据应用模式。
（四）《中国制造2025》与大数据
2015年5月18日，国务院正式发布了《中国制造2025》，将智能制造作为未来主攻方向。该规划的实质是要从资源驱动变为信息驱动，利用现代信息技术和网络，推动物理世界和信息世界以信息物理系统（CPS）的方式相融合。希望能够科学地编排生产工序、提高生产率，实现个性化定制生产，节约资源，降低能耗。《中国制造2025》给出了智能大数据在制造业中应用的大方向，对中小企业的大数据应用更有指导意义。
《中国制造2025》更靠近德国的思路，被称为中国的工业4.0方案。中国的问题是产业基础差距很大，只是制造业大国却远非制造业强国，多数企业急需补工业2.0、3.0的课，产品质量和产品价值仍是很多企业的大问题。中国企业的智能化建设必须与工业2.0、3.0补课一并进行。大数据宣传的核心是培养企业的数据意识与精准文化，理念的现代化才能促进中国制造业跟上发达国家制造业智能化的步伐并进而赶超先进国家。
八、消除大数据浮躁
（一）大数据应用无需一窝蜂
目前，大数据发展最大的危险是一窝蜂，将大数据视为解决一切问题的灵丹妙药进行宣传，各种管理不善都想靠大数据来解决，种种乱象实在是本末倒置。大数据只会锦上添花从不雪中送炭。地区社会经济管理只有发展到高水平时大数据才能发挥作用。不要相信什么“没有掌握大数据就没有明天”，严酷的事实是：不解决好当前的问题连今天都过不去。
大数据应用只能因地制宜，不能一刀切。以信息挖掘为中心的大数据应用，即使在北上广深这样的一线城市也只是少数机构有条件做，多数机构缺乏条件无法做。一个更实际的问题是：机构有太多更重要、更急切的问题要解决，大数据能够解决的只是小问题，目前还排不上日程。
在智能化大数据领域，企业界会看到更多的发展机会，能够因地制宜顺势发展。在不同的城市，大数据应用应有不同的取向，比如深圳就不必学京沪模式，以智能大数据应用为中心的模式更适合深圳的特点。
（二）新技术应用不存在捷径
狂热的大数据宣传是发展焦虑症的表现，官员急于有所作为，学者急于塑造专家形象，媒体急于耸人听闻。但大数据应用的发展是一项知识工程，知识积累需要循序渐进，没有捷径可寻，大数据“弯道超车”不可行。
大数据技术只是一项工具，工具没有解决问题的能力，工具不可能解决人都没有想清楚的问题。解决一切问题的办法必须靠人脑去想，人想清楚的处理流程可由信息系统重复运作，提高效率。对于还没有想清楚的事情，大数据非但不能帮忙，反而会把事情搞得更糟。
（三）提高全社会的数据意识
虽然中国在经济总量上排到全球第二，但是中国仍是一个发展中国家，与发达国家最大的差距是缺乏科学的信仰与文化。发达国家推崇的是科技与精确，发展中国家的习性是马虎与粗放，科技与精确是进入发达国家的通行证。
精准文化的核心是数据，精准靠数据来表述。发展的目标都是小概率的，唯有步步追求精确才能实现。没有数据意识就没有现代科技，培养全民族的数据与精准意识已是当务之急。
日本能够成为发达国家，得益于20世纪五六十年代该国上下的全面质量管理运动，推行美国管理学家戴明的统计质量管理，这是一场全民的数据意识补课。中国正需要这样的补课，要利用大数据宣传来提高全民的数据意识，使各项工作都追求精准，唯此科技才能在中国扎根，中国才能进入发达国家之列。
（四）打好基础，发展才能越来越快
发展最重要的是基础要好，基础没打好就想大发展无异于在沙滩上盖楼——必塌无疑。知识领域更是这样，科技能在欧洲兴起，希腊哲学的严谨逻辑发挥了关键作用，它要求人们按数学定理般的严谨逻辑表述思维成果。严谨的逻辑确保了推理的可靠性，使后人可以踩在前人思考的成果上进一步思考。严谨的思维成果成为可组织、可利用的资源，科学因此可积累产生。不严谨的思维成果难以组织与积累，如同歪砖盖不起楼。思维的严谨性还决定了人们科学研究的深度。
在科技发展中也是一样，科技创新依赖已有技术的再组织。华为公司曾对某些通信技术研究得非常透彻，使后来的创新变得越来越快。成熟的技术成果可以拿来就用，不仅重组创新快，而且质量更有保证。工匠精神是将每件小事都当作艺术品去做得尽善尽美，中国与德国、日本的差距就在于缺乏这种精神。
（五）政府不浮躁社会才能不浮躁
发展中国家急于求成的心理非常普遍，浮躁的心态在大数据宣传中多有表现，如“要抢占大数据的制高点”“把握了大数据就把握了未来”等等。把大数据视为一种资源是合理的，但现在就搞大数据资源交换中心就超前了。数据没有内在价值，其价值全因场景而定，大数据应用如垃圾里淘金，不必过早组织垃圾交易。
社会大数据应用需要水到渠成，不必人为加速。智能手机的普及、微信的普及都不是政府推广的结果，其发展是自然而生、顺势而长，过度宣传、行政推动无异于拔苗助长，对大数据应用发展无益。不要为“抢占制高点”的说法所迷惑，制高点只是冰山露出海面的一角，没有水下主体冰块支持，冰山是露不出来的，没有雄厚的基础还是不要做占领制高点的美梦。抑制社会浮躁心态才是政府最应该做的贡献。
参考文献：
[1]迈尔-舍恩伯格 V，库克耶 K. 大数据时代：生活、工作与思维的大变革[M]. 盛杨燕，周涛，译. 杭州：浙江人民出版社，2012.
[2]德鲁克 P F. 21世纪的管理挑战[M]. 朱雁斌，译. 北京：机械工业出版社，2009.
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