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侯宏:理解大数据,迈向信息文明  

2012-07-16 13:34:11|  分类: 默认分类 |  标签: |举报 |字号 订阅

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独家供稿:移动Labs 

    《 理解大数据,迈向信息文明》是在过去一周几十条微博基础上整理成此文。此前发布的第一版名为《大数据与流量经营》,谈了我对大数据的理解,以及对运营商的战略意义。上次发了长微博后引起了一些争鸣,我也进一步深化了对大数据的理解,增加了第三部分和第四部分,重新整理发布,请大家批评

一、对大数据的理解

    Gartner认为,与过去相关概念相比,大数据强调3V特征,即Volume(量)、Varity(多样性)和Velocity(速度)。也有人认为,没有大数据,只有数据。我的理解,大数据之首先体现在制度层面,即,3V数据必须像货币一样在全社会范围层次上被收集、交换、处理、传输和应用,这要求政府与业界共同塑造的管制环境、产业环境和技术环境。这一过程如果局限于企业内部,无论这个企业的数据多丰富,技术多先进,都较过去无本质突破,大数据之盛名难副。

 

    大数据的价值逻辑受新经济规则支配,比如:1)个人数据不因使用而损耗,且随着使用次数增多价值反而变大,边际成本递减,边际报酬递增,与工业经济规律完全相反;2)个人不再是静态受众,将大数据作为生产资料,消费者成了生产资料的生产者和所有者;3)大数据的价值与数据节点及数据使用者节点的平方成正比。基本前提的变化给大数据商业逻辑带来无限的创新空间。

 

    目前大数据离我们还很遥远,不是因为商业模型的问题,是政策环境和技术环境的问题。政策环境主要是指数据隐私保护及使用监管问题。技术环境主要是个人数据的结构化及处理问题。产业环境主要是各企业个人数据的开放共享问题。这些问题不解决,大数据不可能独立为一个产业而只能锦上添花,更别说具有社会层面的意义了。尽管如此,人类商业从生产驱动向消费驱动的转型,符合工业文明向信息文明进化、工业经济向信息经济演化的方向的,而大数据是实现这一转型的必然要求。我对其可实现性深信不疑,却无法timing

 

    个人数据商业应用的隐私问题是质疑者的主要理由。实际上,运营商扮演的是数据银行角色,受消费者委托管理数据,数据使用是基于数据所有者与数据使用者之间的契约关系,具体由双边平台的双方自愿谈判。比如,保险公司若需要使用个人数据可向个人提供保费折扣,达成协议后运营商则执行这一契约,并提高执行质量和效率以获取溢价,隐私风险可以通过契约设计规避。

 

    数据丰富性及技术能力也许很重要,但洞察力才是核心竞争力所在。过去的40年,更确切地描述为‘数据时代’,而不是‘信息时代’”,“将数据转化为某种更有用的东西,需要相当多的人力投入和智慧,但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题IT也许真不再重要,因为存储、计算、传输以及数据本身不再稀缺,但将IT应用与业务战略紧密结合的洞察力,将数据转换为价值的能力,永远是稀缺的。

 

二、流量经营与大数据

 

    流量是电信史上首次由业务量增长引发的恐慌。原因有二,其一是流量用户与流量用户之间不存在网络效应,无法和话音和短信一样为运营商带来指数级价值贡献;其二是流量业务满足的手段性需求,不是目的性需求,流量增长为表层流量运营商带来的用户依赖远远大于对底层流量运营商的依赖。再谈流量的属性:流量的层次性是指流量与用户真实行为(主体)的接近程度;流量的异质性是指流量对用户消费目的(客体)的涵盖范围;流量的价值性是指流量经营者能获得个性化价值的多寡程度,以及带来网络效应的强弱程度。

 

    流量经营的定义是:以智能管道(物理网络)和聚合平台(商业网络)为基础,以扩大流量规模、提升流量层次、丰富流量内涵为经营方向,以释放流量价值为目的的一系列理念、策略和行动的集合。这里,流量不再是经营的基础,而是改变的对象,因此又说,流量经营的不是流量,是未来。

 

    大数据是具有IT烙印的说法,与CT领域的“流量”其实是统一在信息这一概念之下,即有意义的数据。流量有表层底层之分,数据也有信息,知识,智慧之谓,流量经营和大数据均可理解为信息经营。对电信运营商而言,最令其振奋的特征在于,大数据的B用户之间会形成一个正反馈的网络,仿佛语音C用户之间的网络一样,因而是突破无法从哑流量中获取指数级价值增长困境的绝佳方向

 

三、“大数据”与“信息文明”

 

    文明是人类疏导和释放过于充沛的心理能量所形成的人性的外壳,既强大了“躯体”,也平衡了“内心”。亨廷顿以空间和宗教特征维度来分西方文明、印度文明、中华文明等,托夫勒以时间和技术特征维度来分农业文明、工业文明、信息文明。技术和宗教是战胜恐惧的两种武器,有一定的相互替代性。宗教释放心理能量,技术强化物理能量,人在中间,两者平衡因而文明得到发展。工业技术是工具的技术,所以人产生异化,外壳越来越厚,形成对宗教的替代作用,这是工业文明的特征。信息文明的特征值得期待。信息化应该区分两个阶段,以泛在的on demand信息基础设施基本建成为分水岭,前后两个阶段会呈现出既然不同的特征。在后一阶段将以人性的高扬以及社会的活化为方向,而非前一阶段继承自工业文明的工具理性。信息化与宗教的关系将变化

 

    信息文明最根本的特征是确立人高于物的地位,目的高于手段的地位,消费高于生产的地位。产业和企业的演化必然要服从这些方向,顺应由用户需求驱动、使产业和企业趋于活化、具有生命特征的趋势:1)开放式:产业边界模糊化与企业无边界化;2)分布式:产业去中心化与企业扁平化授权;3)自组织:产业大规模协作与企业柔性生产。大数据也需要放在这个背景下理解。机器使人与社会僵化,信息使人与社会活化。

 

    芒福德1930s的著作《技术与文明》中称他那时的现代技术为megamachine(巨机器),比照着看我们现在讨论的bigdata(大数据),启发我们从文明的角度思考其意义。这时我才意识到,当谈论数据、信息等超过存储、传输、计算等话题时,意味着手段回到目的、工具回到主体的文明进步,信息文明的序幕拉开了。

 

    这一阶段,尽管泛在信息基础设日趋成熟、社会的微观细胞得到改造、生产要素分配不均导致的数字鸿沟也得到缓解,但广泛存在于个人与个人之间、部门与部门之间、企业与企业之间、行业与行业之间、生产侧与消费侧之间、实体世界与虚拟世界之间的信息不共享、不对称现象随着信息的丰裕反而日趋严重。我们称这一问题为新数字鸿沟。由于信息孤岛问题不可能在孤岛内部得到解决,客观上呼唤跨产业的角色来扮演多边桥梁的角色,实现信息孤岛的融合。大数据就是这样的技术。让大数据不再是工具的技术,而成为人的技术。

 

    具体而言,以下黄金机遇值得ICT企业格外关注:1)在整合数字世界和现实世界方面,服务实现与交付高度复杂,迫切需要一个角色对端到端用户体验整体负责,塑造泛在信息环境的ICT产业可能需要思考如何承担这一责任;2)在实现跨行业的数据共享方面,任何行业内部的力量无力扮演异业整合的角色,跨行业深度融合工业化的ICT产业将从后台走向前台;3)在联结个性化需求和个性化供给方面,个人信息和数字身份管理是开启个性化商业场景的钥匙,几家具备海量个人信息的ICT企业将在政府的委托和监管下扮演全民数据管家的角色。(这一段微博上的版本没有)

 

 

附:DIKW-Data are discrete, objective facts about events. In organizations, a structured record of transactions.Information is the result of processing data to provide meaning. Knowledge is a justified personal belief that increases a person’s capacity to take action.Wisdom is...

 

三、一些争鸣

 

@袁道唯:想法1.大数据时代的政府定位:我还是相信,政府管得少,产业才有希望。需要企业和行业组织来制定规则,形成规范。政府要做的就是给民间更多空间,同时帮助游戏规则的监管。没必要再像前几波一样,搞什么"大数据园","数据开发区"之类

 

@侯宏-TMT:先扯远一点,顶层设计是为群体智慧发挥作用创造制度环境、或设定一个较为有利的起点而非为之设定一个结果。自组织是美的,但不代表不作为,互联网也是在TCP/IP的设计下自由演化的,有些元规则不是市场化力量能够形成的。自组织最起码的条件是这是一开放系统,这就需制度保障

 

@侯宏-TMT:具体到大数据问题上,大数据园之类只不过是投资冲动,GDP冲动找到了个发泄口而已,与大数据本身无关。往好里说,这可以看做是降低硬件门槛设定一个较为有利的初始值。但更为重要的是软环境的塑造方面,比如召集企业在谈判桌面前公平博弈标准、完善隐私界定及保护政策等

 

@侯宏-TMT:大数据的标准问题绝对会成为未来博弈的焦点,我能看到欧盟为此组织的产学研通力合作的大量研究,也能看到世界银行发布的多份相关报告,但也许是孤陋寡闻,在国内还没有看到类似的政府研究,所以话语权落在各自为政的企业手中,当前炒概念的乱像部分要归咎于政府的不作为

 

@袁道唯:想法2:个人隐私保护与使用的博弈会继续存在,但大数据的收集和应用并不一定要涉及隐私主题。群体人口统计学和行为数据与海量环境数据,社会数据的计算会带来全新结果。比如也许网络短信流量模型,全网终端流量模型,微博情绪分布模型可以用来预测区域和企业经济变化,但这均与隐私无涉

 

@侯宏-TMT:这涉及,一是个人数据的分类问题,不同类型的数据应适用于不同的使用条例,这是政策范畴;二是数据挖掘精度的问题,同样的源数据可以不同的SLA提供给需求方,这是商业范畴;当前争议横生主要是客户不知情前提下简单出售原始数据的现象,真正的商业模型并非如此简单粗暴

 

@袁道唯回复@侯宏-TMT:实际上,客户隐私相关数据的买卖与收集自从有了database marketing就一直存在,比如对收入,家庭消费的把握。理论上,大数据时代对客户"涉隐"行为的数据更为频繁和广泛。但如果进一步细想,这种数据的维护和使用大都不需要在个体客户的层面

 

@侯宏-TMT:回复@袁道唯: 正是觉得现在大部分人说的大数据就是早在国外流行的database marketing,甚至还不够人家专业,所以才对大数据之“大”做了阐释。其实,我觉得“大”就其字面意思来说不足以匹配其重要性,且随俗流

 

@袁道唯: 想法3. 大数据和"流量"的关系。大数据和任何流量都会有关,但和流量经营没有对应关系。大数据既可以从管道中汲取,亦可从平台或应用层采集。大数据本身也不和数据-信息-知识-洞察模式中的任何一层单独对应。某种意义上,大数据带来的是一种新范式。对于运营商,它是一种具比较优势的新产品

 

@侯宏-TMT:问得好。大数据和流量统一在“价值”之下,对运营商的极端重要性则统一在打造一个能带来价值指数级增长的“网络”,至于和流量经营是否有关系,就得看对流量经营的理解,按照我给出的流量三属性以及流量经营的定义,大数据的特性为流量经营目标的实现提供了一个选择。此其一

 

@侯宏-TMT:大数据和DIKW的关系,好比我所理解的流量经营和流量的关系,数据是大数据改变的对象,改变的方向就是将数据提升为信息、知识和洞察,最终实现价值。大数据一词表征一个动态过程和价值机遇,而不一个静态概念或概念集。此其二

 

@侯宏-TMT:“大数据既可以从管道中汲取,亦可从平台或应用层采集”,“大数据”换做“智能”亦可,智能是实现对的信息以对的形式在对的场景中交给对的人的全过程,涉及需求定义、生产集成和分发交付阶段。每个“对”有各种指标来界定,智能分布在管道、终端、服务器和应用中,竞合

 

@侯宏-TMT:接上条。通常可以将竞合各方所涉及的领域认为是一个市场,相互渗透。所以智能管道基于管道但并不能限于管道。管道平台应用,或采集传输计算存储应用,都是对原数据/信息的不同处理层次,本地计算向云迁移会让管道捕获的份额更大,而该环节玩家要远比其他环节集中,这就是运营商的地利

 

@侯宏-TMT:不管用户换什么OTT平台和终端,总归会流经管道和运营商。所以有人问,淘宝也大数据,腾讯也大数据,运营商的大数据和他们有何区别呢?我说,区别在于,淘宝拿不到腾讯的大数据,腾讯拿不到淘宝的大数据,但运营商可以同时拿到淘宝和腾讯的数据,只要有这个必要。

 

@颜启瀚:回复@侯宏-TMT:有一点疑惑:3V大数据是完全颠覆了传统的边际递减规律,还是目前正处于边际效益递增阶段?

 

@侯宏-TMT :大数据边际收益递增是基于这样的商业场景如,“用户Afacebook上的like行为记录”这一数据,若被wall street网站使用,产生“内容精准推荐”的价值外,该内容以及用户A对该内容的反馈也会被记录,从而提升原数据质量(如置信度评价),下次使用该数据将创造更多价值。

 

@侯宏-TMT :边际收益递增水平与数据共享程度成正比。主要是指数据使用方(wallstreet等)与原数据提供方之间的共享。我就是基于这种广泛共享来理解大数据的未来的。目前所谓的大数据主要在企业内部,这种效应仍存在但会弱很多,共享与不共享之间的价值差距是指数级的,这是由网络效应决定的

 

 

以下与大数据无关,却也是因这个主贴引起的有趣讨论

 

@侯宏-TMT:你看的是3年内的“中国电信运营商”,我看的是5-10年内的“运营商”。关注点不一样的。我自娱自乐而已,长老无需认真//@Justin_2012_NK: 侯帮主,真心没看懂!你就说从资源层面,组织及制度层面,移动和电信谁能做成智能管道吧

 

@侯宏-TMT:回复@DelinHe:现在是信息时代,我研究的是信息文明,欢迎批准探讨。但你说得对,我虽身在实业界,但志在产学研结合做理论研究,定位不同,望你理解 @DelinHe:强行拼凑两个概念 言之无物 小伙还是经常玩虚的,工业界经验太过缺乏

本博文发表在移动Labs的原文链接是:
http://labs.chinamobile.com/mblog/391069/178840

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