大数据的神话与现实

，换言之，存储和处理海量、实时数据成为可能;另一方面，iPhone引爆了智能设备的流行，生产了大量位置信息(IBM公司软件集团信息管理软件大数据全球副总裁Robert Thomas认为，位置数据的便利可得是大数据流行的要素之一)。大量位置信息的累积，为艾伯特-拉斯洛.巴拉巴西(Albert-László Barabási)这样的研究者提供了前所未有的丰富素材，以揭开人类行为背后隐藏的模式。无尺度网络模型创建者、美国东北大学教授艾伯特-拉斯洛.巴拉巴西，借助各种模型，正在其研究中心预测人类行为。他的研究包括：在未来一段时间，你会出现在哪些城市里?

一切都指向人的远古渴望：预测和操纵未来。这一愿望可以远溯至古老的占卜和巫术。如果你能够预测、操纵客户的需求，那么300%的利润，也并非遥不可及。

即使案边没有艾伯特-拉斯洛的《爆发》、行为经济学家泰勒(Richard Thaler)的《Nudge》、麻省理工神经与心理科学家格瑞别(Ann Graybiel)“老鼠习性与控制”的报告，大数据领先企业也早已把相关心理、神经、认知习惯方面的科学发现运用到营销设计中去了。核物理不杀人，核武器杀人，被大数据研究武装起来的企业已具备了各种诱惑消费的尖端能力。

《纽约时报》的杜黑格(Charles Duhigg)发现，生产日用品的宝洁公司雇佣心理习性专家，帮助他们把一款滞销的去味产品(Febreze)变成了年销售10亿美元的畅销货。诀窍在于，用广告刺激已经脱敏的嗅觉，重新唤起人们去除异味的意识和欲望，在人们本来已经适应的气味环境中再增加一味化学品，并养成对它的偏好和依赖。从美国到中国，宝洁正在联手百度公司，以大客户的身份“支使”后者利用搜索平台上的相关数据来进行消费洞察和“挖潜”。

这种人造的消费给谁带来价值，为谁的终极利益服务?在大数据游戏中，挖掘价值和操纵诱惑之间仅隔着沙滩上的一道线。这也解释了在商业世界，大数据一夜走红背后的驱动力。

骨感

Farecast的启示在于，大数据的核心在于思维，而非数据或者技术。

当然，现实的骨感，多少可以安抚我们的忐忑。

我们采访过的本土公司，多数还在埋头奋战“小数据”。大数据技术的吆喝者，确实让更多人重新思考数据潜在的价值。从数据存储和分析技术的受追捧程度，可见大数据之风的一时盛行。

端午节前的一周，一场由IBM发起的云计算大会在上海迎来了黑压压的观众，远超出了IBM中国区云计算事业部总经理王盛航的预估。三年以前，对云计算还懵懵懂懂的中国公司，如今以极大的热情投入云计算浪潮中。极端者如苏宁电器，郑重其事地将名字更改为“苏宁云商”。云服务提供商发现，存储数据和处理数据的现实需求，不断增加。

线上零售商“1号店”三年前开始购买数据仓库，组建BI(Business Intelligence，商业智能)团队。像塔吉特、沃尔玛一样，1号店希望能发现种种有如啤酒与尿布组合的相关性，以便加快产品周转率。通过数据，1号店发现了可口可乐与奥利奥饼干之间的正相关性。

新的技术，正在帮助许多雄心勃勃的零售商实现赶超沃尔玛的梦想。1号店正在建立一套价格智能系统(PIS)，这套系统能够在线实时搜索60多个网站、1700多万商品的库存信息和价格信息。1号店的创始人于刚说，他们依靠PIS进行实时的价格调整，以提升价格竞争力方面的量化指标。

类似1号店PIS的数据产品思路，脱胎于华盛顿大学人工智能项目负责人奥伦.埃齐奥尼(Oren Etzioni)教授的比价网站Netbot。奥伦还开发过一套机票价格预测系统Farecast，他建立了一个数学模型，反映票价和提前购买天数之间的关系，最初的预测只是基于41天之内的12000个价格样本。2008年，微软花费1.1亿美金收购了Farecast。截至2012年，Farecast系统利用将近10万亿条价格记录来预测美国国内航班票价，准确率高达75%。

Farecast的启示在于，大数据的核心在于思维，而非数据或者技术本身。12000个价格样本绝对不符合大数据的4V定义。但是，通过奥伦卓越的建模能力，人们可以初步窥见价格与日期之间的相关关系，随后再对系统“喂入”新的数据，不断优化模型，提高预测的准确性。

大数据处理能力没有那么神秘，至少在IBM中国研究院信息管理和医疗健康首席科学家潘越看来是如此。与大数据相关的技术，可以归纳为三类：数据获取与治理能力、数据分析能力