大數據是個(gè)很熱也很大的話(huà)題，但我想從一個(gè)冷門(mén)的事兒說(shuō)起，NGLY1基因變異。
一位美國的父親Matt，他的兒子Bertrand是首位確診的NGLY1基因變異患者。由于沒(méi)有任何關(guān)于這種病癥的資料，Matt通過(guò)社交媒體網(wǎng)站找到了斯克里普斯研究所的生物信息學(xué)家們，他們正在建立一個(gè)關(guān)于罕見(jiàn)病的資料庫，需要招募志愿者來(lái)完成這個(gè)工作。Matt本身也是計算機科學(xué)教授，非?？释芡ㄟ^(guò)這種共享數據的方式發(fā)現治療兒子疾病的方案，并且能夠以此幫助到更多的NGLY1患者。功夫不負有心人，Matt關(guān)于Bertrand的診斷經(jīng)歷的文章在確認新的NGLY1患者方面起到了至關(guān)重要的作用。
另外一位來(lái)自密蘇里州的母親Eileen，她的兒子Benjamin也是一個(gè)NGLY1患者。盡管醫生們給Benjamin提出過(guò)多種治療方案， 但仍沒(méi)有康復的可能，Eileen因此加入到這個(gè)收集NGLY1病癥相關(guān)數據的隊伍里?，F在這個(gè)志愿者的隊伍不斷地擴大，并建立了一個(gè)網(wǎng)站以觸達更多的人。他們所處理的數據能夠幫助到醫學(xué)界盡快找到關(guān)于此種罕見(jiàn)病的治療方案，也使得這些患病的孩子們得到更好的生活。這個(gè)故事告訴了我們數據的力量，數據的共享對于罕見(jiàn)病人，可能意味著(zhù)生命的希望。
誠然，大數據得到了越來(lái)越多的關(guān)注，尤其在商業(yè)領(lǐng)域。2015年初在麻省理工學(xué)院舉辦的技術(shù)年會(huì )上，我應邀在“未來(lái)的工作”專(zhuān)題討論會(huì )上發(fā)言，演講者來(lái)自多個(gè)科技公司。與會(huì )嘉賓們一致認為未來(lái)科技的進(jìn)步會(huì )使工作更有效率。大數據作為一個(gè)大家關(guān)注的話(huà)題，在未來(lái)的工作中已經(jīng)成為不可或缺的一部分。
在會(huì )上我分享了自己對大數據價(jià)值的理解：從大數據中提煉出知識，并由此幫助制定精細化的行業(yè)策略。說(shuō)到知識，每個(gè)人都不陌生，但是從數據中產(chǎn)生知識，對大家來(lái)說(shuō)可能是一個(gè)相對陌生的概念。舉個(gè)例子，傳統企業(yè)長(cháng)期做市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)，會(huì )對用戶(hù)有大致的畫(huà)像，即什么樣的群體大致有怎樣的需求。相較之下，通過(guò)大數據驅動(dòng)的畫(huà)像能更精準地做到這一點(diǎn)，對客戶(hù)的理解不再是千人一面。根據不同的行為和交易特征，企業(yè)能夠對各種客戶(hù)有了更精準更個(gè)性化的認識，從而能夠更好地為他們服務(wù)。具體來(lái)說(shuō)，關(guān)于客戶(hù)的知識在大數據系統中不停地生成，并用于業(yè)務(wù)中，來(lái)提升客戶(hù)的體驗。這是一個(gè)閉環(huán)的數據分析和運營(yíng)優(yōu)化的流程?；诖髷祿姆椒?，區別于模糊的定性的認識，對客戶(hù)的洞察和知識可以做到比較精確的描述，并由此制定個(gè)性化、精細化的策略。麥肯錫估計過(guò)由此帶來(lái)的直接收益，在全球大約是2000億美金。美國營(yíng)銷(xiāo)界曾有一個(gè)論述：“mad men vs. math men”。意思是說(shuō)，現在的廣告營(yíng)銷(xiāo)已經(jīng)不能只憑創(chuàng )意贏(yíng)得客戶(hù)了，基于數據的決策無(wú)處不在，并且經(jīng)常是取勝的關(guān)鍵之一，在這一點(diǎn)上很好地說(shuō)明了大數據的價(jià)值。
年會(huì )上嘉賓們討論了大數據在各個(gè)行業(yè)中的機遇，從較早的搜索、廣告、電商行業(yè)，延伸到大數據運用在相對傳統的行業(yè)里。與此同時(shí)，大數據也在許多方面影響著(zhù)人們日常的工作：
第一，大數據可以提高人們的工作效率。以前在數據匱乏的環(huán)境中費時(shí)的任務(wù)，現在能夠通過(guò)大數據較快地完成，人們可以從事更加創(chuàng )新型的工作；
第二，大數據既能支持戰術(shù)層面的決定，又能輔助戰略的制定和實(shí)施。數據驅動(dòng)和行業(yè)經(jīng)驗相結合，這個(gè)趨勢會(huì )越來(lái)越明顯；
第三，大數據變革也帶來(lái)了新型的工作機會(huì )，例如大量創(chuàng )新型公司的崛起會(huì )產(chǎn)生很大一批具有挑戰和創(chuàng )新的崗位。
在各個(gè)行業(yè)，人們在長(cháng)期的實(shí)踐中積累了大量的知識。數據經(jīng)過(guò)處理得到信息，而信息提煉沉淀為知識。人們從各種渠道獲得知識，文明由此而延續。然而面對浩海般的數據，傳統的方法和技術(shù)，無(wú)論在處理效果還是效率上，都顯得有些力不從心。全球企業(yè)的數據一年有2000EB（注：1EB等于一百萬(wàn)TB）并快速增長(cháng)，一個(gè)人的基因組有30億個(gè)堿基對?；诖髷祿膭?chuàng )新，讓我們能夠有效地擁抱海量的數據，并從中提取持續的價(jià)值。
“千百支蠟燭可以被一支蠟燭點(diǎn)燃，而那支蠟燭的生命不會(huì )因此縮短”。在大數據時(shí)代，每個(gè)人的數據都可以轉化為知識，就像Matt做的那樣，幫助別人并由此受益。