蛋挞与飓风有什么关系？Google为什么能够预测美国流感的流行趋势？Target公司怎么知道女性顾客怀孕并及时向她推销母婴用品——继“云”之后，这两年从硅谷到北京，大数据成为了IT界最新最火的话题之一。
　　在福建一家大型医院，故事是这样发生的。醫院CT扫描的收费，费用由数百到上千元不等；而X光胸片的收费则只要几元。根据医院政策，病人照CT和X光，医生可以得到提成，但是提成比例不一样，X光的提成比CT高很多。
　　前两年，医院向一家大型信息技术公司购买了一套大数据分析工具，以及一些针对该医院开发的新报表。分析发现的问题让管理层大为震惊——原来，由于X光与CT的提成比例差异，该医院普放室和CT室长期达成协议，将大量CT项目写成普放。“这样对病人没有影响，医生的提成却大幅增加，提成增加的部分则由两科室医生利益均沾。”了解内情的人士透露，这个问题在该医院已经持续了3年。杜绝了这一现象后，医院每年节省了近200万元的支出。
　　而这，不过是大数据方兴未艾之际，数据分析技术在医疗行业的小试牛刀。

大数据来了

　　大数据，是指以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得有巨大价值的产品和服务，或深刻的洞见——牛津大学网络学院互联网研究所治理与监管专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格在他的著作《大数据时代》中指出。
　　海量数据是与“样本分析”相对的一个概念。“很长时间以来，因为记录、储存和分析数据的工具不够好，我们只能收集少量数据进行分析。”这就是随机采样和样本分析，维克托说，“但它本身存在许多固有的缺陷。”比如采样过程无法完全排除偏见等。然而今天，情况已经完全不一样了。科技发展使人类拥有了足够的数据处理、存储能力以及分析技术，准确分析大量数据已经成为了可能。那么，何不放弃样本分析，收集全面而完整的数据？它会带来前所未有的变化——这就是大数据时代维克托和IT专家们的呼吁。
　　2009年，在很多人对大数据概念仍然陌生之际，互联网巨头Google率先以一种震惊社会的方式向人们诠释了大数据到底能做什么。当年，全球出现了一种新的流感病毒——甲型H1N1。人们期待政府能够及时公布流感病例，以作防范。然而，由于普通人总习惯在患病多日后才去医院，新流感病例的通告都会有一两周的延迟。唯彼时Google打破了这一“常规”，它宣告其能预测冬季流感的传播，而且可以具体到特定的地区和州。
　　Google的自信正是来源于大数据技术，它保存了人们多年来所有的搜索记录，把5000万条美国人最频繁检索的词条和美国疾控中心在2003年至2008年间季节性流感传播时期的数据进行比较，在处理了4.5亿个不同的数学模型后，得出与官方数据相关性高达97%的预测准确率。最重要的是，Google的预测判断非常及时，不像疾控中心那样具有滞后性，它帮助美国公共卫生机构的官员在重要时刻获得了非常有价值的数据信息。
　　而同样在2009年，作为“智慧地球”、“智慧城市”等一系列名词的创造者，IBM正式开始在中国推销与医疗、公共交通、食品安全等一系列公共服务相关的技术解决方案，这些解决方案有很多同样是建立在大数据技术基础上。
　　“什么叫智慧的交通？”IBM大中华区预测分析软件专家刘海亮侃侃而谈，“我只要每天追踪你的手机信号，就能知道你什么时间进入哪条路，开车还是坐公交，从哪下车。大概追踪半年，就能总结出你的行为趋势。如果把整个广州市所有人的行为都整合起来，我们就可以预测每条路什么时候会堵，什么时候不堵。于是我不仅能告诉司机现在哪条路在堵车，还能告诉他未来3小时哪条路不堵。”
　　从医疗到交通——这意味着，建立在大数据基础上的技术变革，正以一种前所未有的方式，渗透进每一个公共领域。

看到或看不到的商机

　　不过，如果认为大数据只不过是IT巨头和政府公共服务之间的事情，那么作为企业来说，很可能就会错失先机。“大数据最重要的并不是数据本身，而是对数据的分析应用。”刘海亮表示。事实上，数据在社会的每个领域无处不在，大数据对商业领域的影响，丝毫不亚于其在公共领域掀起的波澜，关键点只在于“创新”。我们能看到，大数据的很多应用都来源于传统认为最不可能和最没有价值的地方，却由此而产生新的商业模式。
　　比如日本先进工业技术研究所教授越水重臣做了一个“坐姿”研究。他把人体屁股特征转化成数据，从而根据人体对座位的压力差异识别出乘坐者的身份，准确率高达98%。他的目的是将这项技术应用在汽车防盗系统上，让汽车能轻易识别出驾驶者是不是车主。越水重臣的思路，正是把那些以往从不被认为与数据相关的事物转化为可量化的数据，从而使信息产生独特的价值。
　　遵循着这个思路，传统产业同样可以得到大数据的支持，使原有的商业平台和商业模式获得“进化”。
　　以广东一家大型汽车厂为例，其车门喷漆工序共要重复14次，其中只要有任何一次喷漆出现瑕疵，整个汽车门就废了，因此，该工序对成本控制至关重要。这个问题看起来跟大数据风马牛不相及，然而记者却了解到，年前该汽车厂通过对喷漆车间温度、压力、湿度等各种数据分析，以及对所有新车门、喷气成与败进行对比，成功将废铁率降低，从而有效降低了生产成本。
　　在美国，传统商业利用大数据实现精准营销的案例更是不胜枚举。2004年，沃尔玛通过数据分析发现，每当在季节性飓风来监之前，POP-Tarts蛋挞的销量会增加，所以每当风暴来临，他们会把蛋挞放在靠近飓风用品的位置，以便行色匆匆的顾客采购从而增加销量。而美国折扣零售商Target甚至能利用对顾客购买行为的数据分析，知道哪些女性顾客怀孕了甚至预测出其预产期。这样，该公司就能够在孕期的每个阶段给客户寄送相应的优惠券。 　　是的，我们貌似已经进入了一个数据为王的时代，大数据技术仿佛为企业铺开了无限商机的可能性，但同时，对于很多企业来说，这也是一个两难的挑战。

两难与挑战

　　“我知道这是好东西，但是当IT界大力宣扬它的好处时，企业要考虑的却是实实在在的成本投入。”珠三角一家制造企业老板王涛表示。诚然，在中国，对大数据产业的布局已经开始。中关村已成立大数据产业联盟；云天使基金、中云融汇基金、大数据实验室孵化基金等三支产业投资基金更是从大数据产业的“种子期”就开始关注其发展。但对于传统企业来说，进入大数据时代的门槛并不低。刘海亮向记者坦言，大数据从咨询到落地，投資幅度上下很大，“如果企业自身有IT技术能力，只是购买一些工具，几百万甚至一两百万就够了；但若是全套技术和方案的购买，则可能要投入上千万甚至上亿。”
　　企业担心的另一个问题是，用以大数据技术分析的数据既然是企业的核心竞争力，没有企业真正愿意把这些核心数据交给第三方的数据公司。“所以，大数据的项目最终都会走向企业自主开发之路。”
　　“然而，无论是上千万的投入，还是建立IT团队，对一般企业来说，都是成本非常高的。”在王涛眼里，大数据是一把双刃剑，“以往不用它也挺好，但现在，你就得考虑是忍痛投入巨款，还是眼看着对手抢占先机了。”
　　刘海亮承认，目前全球大数据技术的发展仍处于起步阶段，但国外企业对技术的投入远比中国企业多得多，因为国内企业受限于在IT产业链所处的位置，普遍在数据库、数据仓库、商业智能等领域基础薄弱，布局大数据对很多企业来说门槛还是有点高。但国内相对强势的互联网企业、电信运营商、电信设备供应商已经开始启动产业布局。
　　而在大数据发展已有相当时日的美国，面临的则是一个更前沿的问题——伦理拷问。无疑，企业运用大数据，就是希望更精准把握客户行为，这极大地刺激着他们进一步采集、存储、循环利用人们个人数据的野心。如果说互联网时代我们的隐私受到了威胁，大数据时代无疑会加深这种威胁。想想看：亚马逊监视着我们的购物习惯，百度监视着我们的网页浏览习惯，微博更是什么都知道。
　　我们在接触任何信息的时候都在向别人提供可被分析的数据——这无论如何不是一个令消费者舒服的想法。因此，如Facebook这样的企业，因为知道太早透露用户数据的许多新用途会让用户反应过激，只能选择忍耐。另外，公司在不断为其收集的数据数量和类型，包括隐私问题进行商业模式和政策上的调整。