韩亦舜:谁能熟练运用大数据思维,就有机会成为下一个马云

在大数据时代，没有人能游离于大数据之外。为更好的融入这个时代，我们能做的就是学会并熟练的掌握和运用一种全新的思维方式——大数据思维。大数据可以是名词、是动词、是形容词……正如许多流行语一样，“大数据”是一个含糊不明确的词语，经常被人们信手拈来又随手抛去。从2012年至今，经过铺垫、酝酿、炒作、质疑，“大数据”渐渐走下神坛，轮廓更加清晰、界限更加明确。

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中国的大数据时代才刚刚开始，各路群雄创新商业模式、抢占战略高地。但与大数据的体量来说，运用数据的商业模式只是凤毛麟角。谁都有机会成为下一个马云，就看谁能够学会并熟练掌握和运用大数据思维。

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掘金大数据，首先必须把数据看作资产

数据观记者：数据科学和大数据的区别何在？

韩亦舜：数据科学是关于数据的科学，定义为研究探索数据界奥秘的理论、方法和技术，既研究数据本身，又为自然科学和社会科学研究提供一种科学研究的数据方法。

而大数据是一个时代的产物，是数据从量变到质变的过程。大家可以把大数据看成是名词、是动词、是形容词，但千万不能是量词或副词。如果只把它看成一个量词，为什么叫大数据，不直接叫大数呢？“据”是很重要的，有根据的数才是更有用的。量大是因为周围的环境在发生变化，所有的上网行为都被记录下来、产生海量的数据。但有些有价值、有些没价值，有些价值密度高、有些价值密度低，就看谁在看、怎么看、用什么样的心态看、用什么样的维度看。

数据观记者：掘金大数据，切入点在哪儿？

韩亦舜：无论是数据科学研究还是掘金大数据，首先都必须把数据看作资产。数据既具有一般资产的价值，又具备一般资产不具备的属性。一般资产你有了、我就没有，把我的给了你、我就没有了。但数据不一样，把我的数据给了你，我的数据还在，这就决定了大数据时代需要人们的心胸更开阔。大数据时代，1加1产生的价值将会被无限放大，远远大于2，数据的叠加会发生化学反应。

谁能熟练运用大数据思维，就有机会成为下一个马云

数据观记者：什么是大数据思维，如何掌握和运用？

韩亦舜：数据有太多维度，没有任何人或者任何技术能涵盖得完，都是一个不断完善的过程。中国的大数据时代才刚刚开始，各路群雄创新商业模式、抢占战略高地。但与大数据的体量来说，运用数据的商业模式只是凤毛麟角，谁都有机会成为下一个马云，就看谁能够学会并熟练掌握和运用大数据思维。

我所理解的大数据思维，代表着多角度、多维度的思考，维度越多越好、角度越广越好。已有的数据首先要使用起来、发现闲置的价值，那些原本没有、但事实证明对自己有用的数据要赶紧采集、挖掘新价值。比如金融业中，按传统的思维方式和银行征信体系，许多人不符合贷款条件，但通过大数据思维和互联网征信，使用其他维度的信息对贷款者进行考量，金融机构突然发现已贷款人中不少存在风险，从而加强手段减少损失。与此同时，在未获得贷款者人群中发现优质客户，同时实现开源节流。

数据观记者：大数据发展到目前哪些方面亟待完善？

韩亦舜：大数据的理论体系没有真正建立，如数据的权属、个人隐私、数据开放等方面。举例来讲，上海跨年夜发生的踩踏事件，按技术手段来说，是完全可以预警、预防的，悲剧的发生直接关系着数据伦理问题。我们应该反思：提供公共服务的机构或企业，必须在一定前提条件下开放涉及公共安全、公共利益的数据。

大家对发展大数据的热情和支撑大数据发展的科技前沿技术之间存在差距。采集技术仍存在采集成本高、准确度不够、不掌握核心技术等问题；存储、传输技术更是闹出不少笑话，某企业累计十年的数据，需要从一个地方传到另一个地方，最后传输的速度还赶不上用汽车直接运输的速度，当前10M、100M乃至专线都无法满足海量数据的传输需求；挖掘、利用技术，虽然已经有了人类识别技术和医疗影像等，但都还不完善。

今年将是2C向2B转变的关键一年

数据观记者：目前比较成熟的运用大数据的商业模式有哪些？

韩亦舜：大数据也好、小数据也罢，只有应用，才能产生商业价值。企业无疑是大数据产业发展的中坚力量，他们对大数据技术和商业模式的研究与实践至关重要。大数据公司的模式目前无外乎三种，一是像亚马逊，通过对用户信息的大数据分析，解决自己公司的精准营销和个性化广告推介等问题；二是像IBM和惠普，通过整合大数据的信息和应用，给其他公司提供“硬件+软件+数据”的整体解决方案；三是创业公司通过出售数据和服务，更有针对性地提供单个解决方案。

数据观记者：回顾2014年大数据的发展，什么让您印象最深刻？大数据未来的发展方向是什么？

韩亦舜：刚刚过去的2014年，大数据发展最突出的变化就是大数据思维的观念得到更大的普及、更多的人在探索如何应用大数据。运用大数据的商业模式正在探索阶段，大数据的研究也还处于探究阶段。探索中，学术界认定了大数据未来发展的方向是“顶天立地”，并朝着这个方向努力。“顶天”即大数据的技术和前沿，“立地”即大数据的应用和创新。

值得一提的是，工业是推动国民经济发展的重要力量，工业领域如何运用大数据是清华大学比较关注的一个研究方向，如果工业领域运用大数据即便是提高1个百分点的产能，对整个地区的带动作用也是巨大的。传统产业中藏有海量的宝贵数据，只是没有利用起来。2015年将会是2C向2B转变的关键一年，传统产业越来越认识到大数据的价值，大数据思维将助力传统产业的转型发展。