大数据正在贯穿从宏观社会到中微观市场的影响，中国要跟进，还得从打破信息壁垒与体制封闭开始。
在2009年甲型H1N1流感爆发的前几周，谷歌公司的工程师们在《自然》杂志上发表了一篇令公共卫生官员和计算机科学家感到震惊的文章，声称谷歌能够预测冬季流感的传播——不仅能预测到全美范围的传播，甚至可以将流感传染目标锁定到地区和州。
原来，谷歌是通过观察人们在网上的搜索记录来完成这个预测的。在流感爆发后，谷歌发现与流感这个关键词相关的搜索量也出现了爆发性的增长。每天，谷歌都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令。在如此庞大的数据资源支撑和帮助下，谷歌通过对搜索相关性的分析做出了准确的预测。
这是去年美国畅销书《大数据时代》中描述的一个故事，并借此形象地推出了“大数据”（Big Data）这一概念，使之成为2012年互联网界极受关注的高频热词。
全球信息咨询机构国际数据公司（IDC）对大数据的技术定义是：通过高速捕捉、发现或分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。大数据具有4V特点：Volume（体量）、Velocity（速度）、Variety（多样性）、Value（价值）。
知名互联网评论人士谢文近日接受财新记者专访，对大数据及其带来的革命性应用进行了深入的阐述。他认为，大数据将开启一次重大的时代转型，不仅将引领IT领域的技术变革，还将深刻影响世界的方方面面。
“一言概之，大数据时代，是人类信息社会在经历计算机时代、互联网时代之后的收官阶段，一个数据化的地球在高速形成。”谢文表示。
大数据正在从宏观社会到中微观市场贯穿其影响。美国政府已在2012年发布“大数据研发计划”，以此来提升美国在科学发现、环境与生物医药研究、教育和国家安全等方面的能力，解决美国面临的最具挑战性的问题。美国总统奥巴马在2013年国情咨文中，更是将3D打印技术视为重振美国制造业，甚至引领下一轮制造业革命的新动力，而3D打印技术也可理解为大数据时代下的数据化制造。
在谢文看来，在计算机和互联网时代勉力跟随的中国，大数据时代应不甘落后。但素来缺乏社会信息共享机制的中国，一切还得从打破信息壁垒与体制封闭开始。
财新记者：按照你的分类，人类现代信息社会分为计算机、互联网、大数据三大阶段。我们正在进入的大数据时代，具体来看，即将给我们生活的世界带来怎样的变化？
谢文：现在整个世界正处于一个大转型前的拐点。之前的20年，全球享受了冷战后的全球化红利，交易壁垒、贸易壁垒、货币壁垒被逐一打破，全球贸易的快速增长推动了世界经济的发展。但是2008年的金融危机深刻影响了世界，全球贸易的推动力也基本消耗殆尽。世界需要寻找新的出路，大数据将是新的推动力。
大数据时代，是人类信息社会的收官阶段。之前的计算机时代和互联网时代，都是为大数据时代做铺垫和准备的。计算机时代的核心是计算能力，极大提高了人们对数据的处理能力；互联网时代解决了信息移动和连接的问题；而大数据时代，可将世界万事万物通通数据化，让人们在数据利用中优化现实操作和行为，令全球系统的运行更为高效。
从物质世界到数据世界，这是一个广阔的天地。如果人们能够突破数据采集、存储和分析处理的成本障碍，就可以轻松获取与利用大数据，从根本上推动制造业、互联网业、金融业等经济领域的变革，甚至改变社会管理的方式。
财新记者：与计算机时代、互联网时代相比，大数据时代的核心是什么？
谢文：大数据时代的核心词是开放与融合，以及“一切皆可数据化”的思维。万事万物皆可数据化。
如果把世界看作可理解的数据海洋，那么大数据就是一种可以渗透到所有领域的世界观。
现在很多公司讲得更多的是“数据大”，而不是大数据。大数据应该是完整综合的、开放公共的、动态及时的。这样的大数据才能为人们提供全新的视角。牛津大学教授舍恩伯格在《大数据时代》一书中介绍了大数据时代的思维变革，强调全体数据而非随机样本，不是精确性而是混杂性，以及不是因果关系而是相关关系。
现在一些企业如Facebook已经在其平台上进行了数据共享。一些国家也在尝试数据公开。美国政府通过大数据网站“Data.gov”，公开了数以十万计的开放数据库，建立了有几十个国家参与的开放政府联盟，将社会公共数据对任何第三方开放。这将成为一种潮流，大数据是大趋势，无论个人、企业还是政府都会被卷入。
大数据时代，还需要新的逻辑和思维，需要想象力。一切皆可数据化，小到“上帝粒子”，大到整个宇宙，都是由数据化的信息构成。人类社会的各种行为也可以数据化，所有的问题都能通过数据化的方法解决。
而且，大数据时代的成本，绝大部分已沉淀在历史中，并分解于整个社会系统。甚至在工业社会之前，世界就存有大量的数据，计算机时代和互联网时代更是积累了数据的收集、存储和分析处理的各种能力。
财新记者：互联网时代深刻改变和冲击了媒体、电信、零售等传统行业，大数据时代又将如何推动实体经济的发展与变革？
谢文：以往发生在互联网时代的故事还会在大数据时代重演。现在大数据仍处于萌芽的状态，未来对实体经济和商业的变革将显著发生在以下几个领域：
首先是医疗健康领域。以往的标准化平均值治疗，将向精确化、数字化医疗转变。通过数据化及传感设备，可以进行精确的治疗，甚至器官再生。
这个已经过了思想革命的概念阶段，进入了实操阶段，接下来就看谁能有效降低成本进而大规模推广。
其次是制造业。以目前3D打印为代表的数据化制造，是一种个性化的、全新的制造方法。不需要模具，就能够做到不同材料的无缝对接。甚至以往难以制造的东西（比如人体器官），也可以通过数据化方式还原制造。这种新兴的数据化制造，从数据到实物的转化都会进入低成本、大规模、打破时空界限的全新历史阶段。这将重新定义众多产品制造业的产业链和商业模式，设计、制造和流通过程所需要的数据集成将成为产业上游。数据化的制造业还将极大地降低库存，甚至做到零库存。
三是金融、航空等行业将完全电子化，比如依托大数据，可以准确预测机票价格的走势。
四是军事安全领域。这虽然不是商业领域，但是对大数据的依赖更高，也有可能是最先实现突破的领域。军事安全的后台支持，卫星系统、数据分析系统等对各类数据的要求更高。
另外，离大数据最近的还是互联网行业。互联网未来可能向数据服务业迁移，以往通过网站服务、APP赚钱的方式，将是极小的分支。整个数据服务产业链由数据生产、传播、获取、存储加工和分析出售等环节组成，各个传统行业将分门别类地属于一个和数个产业链的环节。
利用大数据，将会产生更多的商业模式创新空间。美国一家名为气候公司的创业公司，每天对美国境内超过100万个地点，未来两年的天气情况进行超过1万次模拟。随后，该公司根据根系结构和土壤孔隙度的相关数据，与模拟结果相结合，为成千上万的农民提供农作物保险。这就把传统的、标准化的保险产品更精细化、个人化了，这就是全新的商业模式，利用了人、社会和自然三种大数据。这代表了大数据时代的一个方向。
财新记者：大数据时代有哪些具体的创新方向？
谢文：大数据时代有前台、中台和后台三个主战场。前台是数据终端，负责数据获取和传输，如手机、电脑、智能眼镜、汽车以及各种传感器等，将物质世界和人类社会的一切数据化。这也是目前争夺的主要战场。出现的创新数不胜数，比如谷歌的眼镜、自行汽车，苹果的手机，内置在药片中的传感器等等。现在流行的物联网、移动互联网等概念，都囊括在大数据的概念中。
中台则是数据中心，是各类数据的存储和分析平台。现在各家设备厂商、IT产业主要集中在这一环节，它们将转向大数据集成和解决方案提供商。云计算属于这一范畴。
真正的后台，则是基于大数据的创新。目前还没有看到真正的基于大数据模式的领军公司。或许这个公司都还没有诞生。但基于大数据的商业模式创新，在五六年后一定会催生出一批大公司，下一个谷歌、下一个Facebook都将在大数据时代出现。
在大数据时代，当效率一下能提高数倍的时候，新的生活方式和经济运行方式一定会产生，传统方式受到的冲击将是颠覆性的。
财新记者：如此看来，大数据将是企业创新的竞争力源泉。但大数据本身是个宏观的概念，需要自上而下的推动力，政府力量在其中有不可或缺的作用。上升到政府与国家层面，大数据可能产生什么作用？中国有何借鉴？
谢文：大数据将会变革社会管理的方式，成为国家竞争的前沿。美国的突破口是开放政府，建立了开放数据平台Data.gov，将社会公共数据公开在这一平台上，通用格式，令所有人可得。这在公共领域，对预防犯罪、交通管理、教育、反福利欺诈等都非常有效。美国联邦政府要求各个州都公开相关数据。美国、英国等国家还组建了开放政府联盟。在公共管理领域，大数据的投入少、收益高且见效最快。
这非常值得中国借鉴。在大数据时代，中国有足够的机会，因为中国的市场足够大。另外，中国还有另一个因素——中国有着高度集权的中央政府，如果思路正确，走对道路，的确可以在某些方面表现出更高的效率。在计算机和互联网时代，中国作为追随者大体与世界保持同步。现在世界正进入大数据时代，中国同样也不能落后。
但中国的基础性问题是没有信息开放的标准，更没有社会数据共享机制。无论政府还是公司，中国在信息共享方面的理念都相当保守。同时，中国还缺乏完善的市场经济制度和法治体系作为基础支撑。
另外，中国的创新环境也与欧美国家不太一样。中国过去十年是经济增长的爆发期，快速的增长与人口红利，让中国似乎有了些不急于创新的本钱，在诸多领域相对封闭，固步自封，甚至劣币驱逐良币。
对中国的新一届政府而言，过去的模式不可持续，需要寻找新的出路，而大数据是一个必要的选择。
中国可以从在各领域建立统一的数据库开始，系统考虑大数据的国家战略。由此可解决很多现实问题，如预算公开、反腐败等等。例如，中央政府在拨款的时候，即可要求各部门和地方各级政府建立数据库并公开，采用通用、开放、共享的原则，每分钱的去处都可以数据化，随时可查。对政绩的考核标准也可以数据化。
如此，很多问题就转化为具体操作的问题，而非意识形态的问题。大数据思维能够提供很多方法，来解决中国的体制性障碍。
