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华为内部文章|有关大数据,看这一篇就够了!

发布百知教育 来源:百知新闻 2019-05-10

科技的进步在很多的时候总会超出我们的想象,试想如果未来我们一个人拥有的电脑设备超过现在全球现在计算能力的总和,一个人产生的数据量超过现在全球数据量的总和,甚至你的宠物小狗产生的信息量都超过现在全球数据量的总和,世界会发生什么呢?那就取决于你的想象力了。

 

大数据的初步理解

 

似乎一夜之间,大数据(Big Data)变成一个IT行业中最时髦的词汇。

首先,大数据不是什么完完全全的新生事物,Google的搜索服务就是一个典型的大数据运用,根据客户的需求,Google实时从全球海量的数字资产(或数字垃圾)中快速找出最可能的答案,呈现给你,就是一个最典型的大数据服务。只不过过去这样规模的数据量处理和有商业价值的应用太少,在IT行业没有形成成型的概念。现在随着全球数字化、网络宽带化、互联网应用于各行各业,累积的数据量越来越大,越来越多企业、行业和国家发现,可以利用类似的技术更好地服务客户、发现新商业机会、扩大新市场以及提升效率,才逐步形成大数据这个概念。

 

有一个有趣的故事是关于奢侈品营销的。PRADA在纽约的旗舰店中每件衣服上都有RFID码。每当一个顾客拿起一件PRADA进试衣间,RFID会被自动识别。同时,数据会传至PRADA总部。每一件衣服在哪个城市哪个旗舰店什么时间被拿进试衣间停留多长时间,数据都被存储起来加以分析。如果有一件衣服销量很低,以往的作法是直接干掉。但如果RFID传回的数据显示这件衣服虽然销量低,但进试衣间的次数多。那就能另外说明一些问题。也许这件衣服的下场就会截然不同,也许在某个细节的微小改变就会重新创造出一件非常流行的产品。

 

还有一个是关于中国粮食统计的故事。中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计,虽然有组织、有流程、有法律,但中央的统计人员依靠省统计人员,省靠市,市靠县,县靠镇,镇靠村,最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员,由于众所周知的KPI考核导向的原因,层层加码,几乎没有人相信这个调查数据,而其中国家统计局的人是最不信的。在前两年北京的一个会议上,原国家统计局总经济师姚景源向我们讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星,通过图像识别,把中国所有的耕地标识、计算出来,然后把中国的耕地网格化,对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计,然后按照统计学的原理,计算(或者说估算)出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法,打破传统流程和组织,直接获得最终的结果。

 

最后是一个炒股的故事。这个故事来自于2011年好莱坞的一部高智商电影《永无止境》,讲述一位落魄的作家库珀,服用了一种可以迅速提升智力的神奇蓝色药物,然后他将这种高智商用于炒股。库珀是怎么炒股的呢?就是他能在短时间掌握无数公司资料和背景,也就是将世界上已经存在的海量数据(包括公司财报、电视、几十年前的报纸、互联网、小道消息等)挖掘出来,串联起来,甚至将Face BookTwitter的海量社交数据挖掘得到普通大众对某种股票的感情倾向,通过海量信息的挖掘、分析,使一切内幕都不是内幕,使一切趋势都在眼前,结果在10天内他就赢得了200万美元,神奇的表现让身边的职业投资者目瞪口呆。这部电影简直是展现大数据魔力的教材性电影,推荐没有看过的IT人士看一看。

 

从这些案例来看,大数据并不是很神奇的事情。就如同电影《永无止境》提出的问题:人类通常只使用了20%的大脑,如果剩余80%大脑潜能被激发出来,世界会变得怎样?在企业、行业和国家的管理中,通常只有效使用了不到20%的数据(甚至更少),如果剩余80%数据的价值激发起来,世界会变得怎么样呢?特别是随着海量数据的新摩尔定律,数据爆发式增长,然后数据又得到更有效应用,世界会怎么样呢?

 

单个的数据并没有价值,但越来越多的数据累加,量变就会引起质变,就好像一个人的意见并不重要,但1千人、1万人的意见就比较重要,上百万人就足以掀起巨大的波澜,上亿人足以改变一切。

 

数据再多,但如果被屏蔽或者没有被使用,也是没有价值的。中国的航班晚点非常多,相比之下美国航班准点情况好很多。这其中,美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用,说起来也非常简单,就是美国会公布每个航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间,这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班,从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段(如中国政府的宏观调控手段)都直接和有效。这里多说一两句,过去一个暴政国家对内的控制主要是物理上的暴力,就是强力机构权力无限大,搞国家恐怖主义;而现在一个暴政国家,主要是就靠垄断信息、封锁信息,让民众难以获得广泛而真实的信息,从而实现国家的控制。这个信息封锁,就是对大数据的封锁。

 

没有整合和挖掘的数据,价值也呈现不出来。《永无止境》中的库珀如果不能把海量信息围绕某个公司的股价整合起来、串联起来,这些信息就没有价值。

 

因此,海量数据的产生、获取、挖掘及整合,使之展现出巨大的商业价值,这就是我理解的大数据。在互联网对一切重构的今天,这些问题都不是问题。因为,我认为大数据是互联网深入发展的下一波应用,是互联网发展的自然延伸。目前,可以说大数据的发展到了一个临界点,因此才成为IT行业中最热门的词汇之一。

 

大数据将重构很多行业的商业思维和商业模式

 

我想以对未来汽车行业的狂野想象来展开这个题目。

 

在人的一生中,汽车是一项巨大的投资。以一部30万车、七年换车周期来算,每年折旧费4万多(这里还不算资金成本),加上停车、保险、油、维修、保养等各项费用,每年耗费应在6万左右。汽车产业也是一个很长产业链的龙头产业,这个方面只有房地产可以媲美。

 

但同时,汽车产业链是一个低效率、变化慢的产业。汽车一直以来就是四个轮子、一个方向盘、两排沙发(李书福语)。这么一个昂贵的东西,围绕车产生的数据却少的可怜,行业产业链之间几无任何数据传递。

 

我们在这里狂野地想象一番,如果将汽车全面数字化,都大数据了,会产生什么结果?

 

有些人说,汽车数字化,不就是加个MBB模块吗?不,这太小儿科了。在我理想中,数字化意味着汽车可以随时联上互联网,意味着汽车是一个大型计算系统加上传统的轮子、方向盘和沙发,意味着可以数字化导航、自动驾驶,意味着你和汽车相关的每一个行动都数字化,包括每一次维修、每一次驾驶路线、每一次事故的录像、每一天汽车关键部件的状态,甚至你的每一个驾驶习惯(如每一次的刹车和加速)都记录在案。这样,你的车每月甚至每周都可能产生T比特的数据。

 

好了,我们假设这些数据都可以存储并分享给相关的政府、行业和企业。这里不讨论隐私问题带来的影响,假设在隐私保护的前提下,数据可以自由分享。

 

那么,保险公司会怎么做呢?

 

保险公司把你的所有数据拿过去建模分析,发现几个重要的事实:一是你开车主要只是上下班,南山到坂田这条线路是非繁华路线,红绿灯很少,这条路线过去一年统计的事故率很低;你的车况(车的使用年限、车型)好,此车型在全深圳也是车祸率较低;甚至统计你的驾驶习惯,加油平均,临时刹车少,超车少,和周围车保持了应有的车距,驾驶习惯好。最后结论是你车型好,车况好,驾驶习惯好,常走的线路事故率低,过去一年也没有出过车祸,因此可以给予更大幅度的优惠折扣。这样保险公司就完全重构了它的商业模式了。

 

在没有大数据支撑之前,保险公司只把车险客户做了简单的分类,一共分为四种客户:

l  第一种是连续两年没有出车祸的

l  第二种过去一年没有出车祸

l  第三种过去一年出了一次车祸

l  第四种是过去一年出了两次及以上车祸的

 

就四种类型。这种简单粗暴的分类,就好像女人找老公,仅把男人分为没有结过婚的、结过一次婚的、结过二次婚的、结过三次及以上婚的四种男人,就敢嫁人一样。在大数据的支持下,保险公司可以真正以客户为中心,把客户分为成千上万种,每个客户都有个性化的解决方案,这样保险公司经营就完全不同,对于风险低的客户敢于大胆折扣,对于风险高的客户报高价甚至拒绝,一般的保险公司就完全难以和这样的保险公司竞争了。

 

拥有大数据并使用大数据的保险公司比传统公司将拥有压倒性的竞争优势,大数据将成为保险公司最核心的竞争力,因为保险就是一个基于概率评估的生意,大数据对于准确评估概率毫无疑问是最有利的武器,而且简直是量身定做的武器。

 

在大数据的支持下,4S店的服务也完全不同了。车况信息会定期传递到4S店,4S店会根据情况及时提醒车主及时保养和维修,特别是对于可能危及安全的问题,在客户同意下甚至会采取远程干预措施,同时还可以提前备货,车主一到4S店就可以维修而不用等待。

 

对于驾驶者来说,不想开车的时候,在大数据和人工智能的支持下,车辆可以自动驾驶,并且对于你经常开的线路可以自学习自优化。谷歌的自动驾驶汽车,为了对周围环境作出预测,每秒钟要收集差不多1GB的数据,没有大数据的支持,自动驾驶是不可想象的;在和周围车辆过近的时候,会及时提醒车主避让;上下班的时候,会根据实时大数据情况,对于你经常开车的线路予以提醒,绕开拥堵点,帮你选择最合适的线路;在出现紧急状况的时候,比如爆胎,自动驾驶系统将自动接管,提高安全性(人一辈子可以难以碰到一次爆胎,人在紧急时的反应往往是灾难性的,只会更糟);到城市中心,寻找车位是一件很麻烦的事情,但未来你可以到了商场门口后,让汽车自己去找停车位,等想要回程的时候,提前通知让汽车自己开过来接。

 

车辆是城市最大最活跃的移动物体,是拥堵的来源,也是最大的污染来源之一。数字化的车辆、大数据应用将带来很多的改变。红绿灯可以自动优化,根据不同道路的拥堵情况自动进行调整,甚至在很多地方可以取消红绿灯;城市停车场也可以大幅度优化,根据大数据的情况优化城市停车位的设计,如果配合车辆的自动驾驶功能,停车场可以革命性演变,可以设计专门为自动驾驶车辆的停车楼,地下、地上楼层可以高达几十层,停车楼层可以更矮,只要能高于车高度即可(或者把车竖起来停),这样将对城市规划产生巨大的影响;在出现紧急情况,如前方塌方的时候,可以第一时间通知周围车辆(尤其是开往塌方道路的车辆);现在的燃油税也可以发生革命性变化,可以真正根据车辆的行驶路程,甚至根据汽车的排污量来收费,排污量少的车甚至可以搞碳交易,卖排放量卖给高油耗的车;政府还可以每年公布各类车型的实际排污量、税款、安全性等指标,鼓励民众买更节能、更安全的车。

 

电子商务和快递业也可能发生巨大的变化。运快递的车都可以自动驾驶,不用赶白天的拥堵的道路,晚上半夜开,在你家门口设计自动接收箱,通过密码开启自动投递进去,就好像过去报童投报一样。

 

这么想象下来,我认为,汽车数字化、互联网化、大数据应用、人工智能,将对汽车业及相关的长长的产业链产生难以想象的巨大变化和产业革命,具有无限的想象空间,可能完全被重构。当然,要实现我所描述的场景,估计至少50年、100年之后的事情了,估计我这辈子是看不到的。

 

下面一个想象是围绕着人本身来展开的。人的数字化生存也就是这几十年的事情。我爷爷奶奶那辈子,是在人生末年的时候有照片,算是初步在个人形象方面有了一点数字化,让我们及后代还可以知道爷爷奶奶的光辉形象。而我们从小就有照片,这些年我们的数字化就越来越多了,身份是数字的(就是身份证),银行存款是数字的,照片是全数字,体检单也数字化,购物数字化(淘宝上有我的几十个地址、几百条购物信息、上万次搜索信息),沟通数字化(****上有新的朋友圈生态),初步构建了一个数字化生存的状态。而我们的下一辈或下下一辈将进入完全的数字化生存,人从一出生就有基因图谱,到后续的每一次体检、每一次化验,到每一年、每一个月、每一个日子的活动,到相关亲戚的轨迹,从每一个人,到每一代人,到整个族谱,到整个国家,到整个全球,这些海量数据的产生将从量变到质变,这些数据的挖掘与使用将对人类本身产生革命性的影响。这里,我们也想象一下:

 

比如,在你找对象的时候,碰上一位心爱的姑娘,大数据系统就像算命系统一样,根据双方海量数据的挖掘,告诉你和姑娘匹配指数是多少,告诉你全球类似情况的夫妻日后离婚概率是多少,低于某个匹配指数,大数据系统会慎重建议你认真考虑不要这个姑娘继续交往下去。听起来是不是特别像门当户对的数字化呢?当然,你可能会说,这样的人生多没有意思啊,错误本来就是人生最美丽的一部分。呵呵,我只讨论科学问题,对你这种以“浪漫主义”为名,事实上是不以结婚为目的的耍流氓式的恋爱,不予以理睬。其实,我内心也承认,偶尔耍耍流氓是很好的。呵呵,开个玩笑。

 

又比如,在你找工作的时候,可能会有这么一天,当你面试时,HR会淡定的告诉你,对不起,经过我们的大数据分析,你历来的网贴、微博、****总体负面情绪过多,不符合我们企业阳光乐观积极向上的主题,出门左拐就有地铁站,慢走。

 

再比如,在你过生日的那天,朋友们生日快乐祝福之后,大数据分析系统会告诉你,你的生命将进入倒计时,根据过去几年的身体数字化大数据,根据基因图谱,根据你亲戚的相关情况统计,你有80%的概率在20年内死去,有30%概率在60岁左右因基因缺陷发生脑溢血,因此你要改善生活习惯,并重点加强监控脑溢血发生的可能性。

 

这些事情如果都发生,会出现什么情况?

 

第一,估计人类的生命普遍将延长10年以上,因为很多潜在的突发性恶性疾病爆发的概率大幅度降低了。

 

第二,和上面的汽车故事一样,保险公司也可以基于大数据重构商业模型,可以对每个人的大数据进行分析,对每个人进行针对性的保险业务设计。

 

第三,药厂的商业模式可能也改变了,药厂拥有你相关的大数据,可以为你量身定做药品,西服都能量身定做,药品为什么不能呢?定制的西服更合身,定制的药品肯定针对性更强、副作用更少。西服能量身定做,是因为有你三围的数据,药品能量身定做也是因为有你身体的数据,道理是一样的。

 

第四,国家的医保政策也可能重构,国家能根据大数据系统,分析整体国民素质,分析老龄化情况,分析养老金系统的承受能力,针对性地增强某些区域的医疗资源,或者动态调整养老保险费率,或者动态调整退休年限等等。

 

对汽车产业和数字化人生的想象告一段落。这里,我想系统回顾一下工业文明的发展历程,首先是物理世界的工业文明,典型是蒸汽机的发明,使汽车、轮船进入生活;然后是数字世界的工业文明,就是IT技术的使用,使PC及各种电子产品进入生活,以及企业数字化系统的建立,使沃尔玛这样的巨型企业产生成为可能;下一步就是物理世界和数字世界的融合,这也就是业界热炒的“工业互联网”、“IT 3.0”,而这里面除了数字技术在传统行业的使用(这个事实上已经在广泛使用)、电子商务在渠道的广泛推行,更重要的就是大数据的产生及挖掘、使用,使企业在管理方式、市场机会挖掘、产品设计、营销、服务、商业模式等发生巨大的变化,这种巨大的变化带来了很多行业的革命性变局,也就是颠覆与改造。这种变化在所谓的低效率的大行业将最为明显与直接。这些所谓的的低效率大行业,就是垄断特征明显、产业规模大、产业链长、历史悠久但长时间变化少、IT应用水平低的行业,如汽车、金融、保险、医疗等。

 

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