大数据应用方向思考

大数据应用方向思考

RFID世界网 2017-07-19 11:57

一、警惕大数据过热

1.1 过热产生盲目性

国内大数据的宣传早已过热，很多区县级政府也在考虑成立大数据局，政府对大数据热几乎没有抵抗力，企业没有紧跟就对了，在大数据高潮中反省政府的大数据行为、冷静一下头脑是有益的，毕竟大数据应用是一个经济问题，一窝蜂地大数据会使人犯“大炼钢铁”一类的错误。

1.2 大数据应用效益存在问题

大数据最积极的推动者是政府，但是政府工作如何从大数据应用中获益一直没有清晰的答案，有效的大数据应用集中于互联网企业和金融领域并非政府工作，迄今一本像样的政府大数据应用案例都编写不出来，这种情况下推力政府大数据应

用会带有很大的盲目性，这是技术导向而不是问题导向，技术导向必然会造成浪费。

1.3 大数据不是包治百病的神药

现在对大数据的宣传已经远远胜过对城市问题的探讨，问题还没搞清药方就先开出来了，大数据药方再灵也不可能解决自己都没有诊断清楚的问题。任何技术都有其长处和短处，大数据也是一样，都有其能解决与不能解决的问题，各地政府首先要明确要问题是什么，然后再审视大数据技术能否发挥作用，不能反过来先定大数据再去找问题，政府工作明确目标永远比搞清技术更重要。

二、大数据源自互联网的推动

2.1 大数据是如何产生的?

任何有社会影响力的新名词都不是望文生义可以解释的，这些名词都被赋予了成语含义，“大数据”便是其一。历史上超大规模的数据很多却不被称为大数据，是因为单纯数据量增长并没有形成巨大社会影响力。

大数据概念是大的数据量与现代信息技术环境相结合涌现的结果，因此引发了巨大的效益机会，“大数据”一词的发明与宣传是为了抓住这个新机会。

2.2 没有互联网便没有大数据

任何资源的价值展现都离不开特定的环境，互联网前的海量数据因缺少规模化的社会应用而不为人们重视，互联网创造了大数据应用的规模化环境，大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的，互联网业务提供了数据，互联网企业开发了处理软件，互联网企业的创新带来了大数据应用的活跃，没有互联网便没有今天的大数据产业。

2.3大数据是“大智移云物”的共同产物

如果没有汽车与高速公路石油产业不会那么重要，同样，没有互联网、云计算、物联网、移动终端与人工智能组合的环境大数据也没那么重要。大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果，价值是由技术组合创新涌现出来的。离开环境的支持大数据毫无价值，就像离开了身体的手不再有手的功能一样。

三、传统大数据思维局限于支持决策

3.1 传统的大数据应用理念

人们对事物的想象力很容易受所用词汇的暗示，“大数据”容易暗示人们关注数据规模而忽略信息技术背境的巨大变化所涌现的新机会。政府官员的工作经历很容易把大数据应用想象为只是统计应用在数量上的升级，大数据的作用是提取信息，信息的作用是改进决策，数据多意味着信息多，信息越多决策就越准确。在不少干部的理解中，部门数据整合起来就是大数据。

3.2 两种数据使用方向：支持决策与支持操作

在政府的工作中，数据对领导层的作用主要是改进决策，但基层工作人员不需要决策，数据是用来直接操作的。政府公共服务业务主要是操作问题，服务是规范的数据处理，基层工作人员只是按章办事不需要决策分析。使用信息技术是为了提高操作服务的效率。发改委等十部门提出的“一号一窗一网”的服务要求所要解决的只是提高操作的效率。改进决策与改进操作是大数据两种不同的使用方向。

3.3 专家(人脑)与系统(电脑)使用大数据的特点

支持决策的数据应用是面向专家(包括领导)的，专家需要从数据中提取信息，以信息支持决策，从数据中领悟信息是人脑独有的本领，但不同人信息领悟力并不一致，同样的数据不同人领悟的信息不同，对决策的影响也不同，应用结果的不确定性是专家使用大数据的特点。。

支持操作的数据应用不能有不确定性，操作系统的数据应用是由系统控制的，操作按确定的规则进行，没有自由量裁的可能，数据应用结果由软件决定，这种应用是电脑在使用数据，电脑不懂信息只会严格依数据操作，这种使用数据的模式保证了大规模业务行为的一致性。

3.4 政府不能忽略操作型大数据应用

政府工作存在着两种大数据应用：支持决策与支持操作，但是在多数政府官员只想着大数据支持决策而想不到改进服务操作更有效益。大部分的政府服务的精细化改进并不是决策层次上改进，而是操作层次上的改进，政府提出的“一号一窗

一网”式服务关键是提高操作的效率，实践证明操作的优化的改进空间更大，大数据在提高政府决策水平上的成效往往不如提高操作效率成效明显。

四、大数据决策的局限性

4.1 大数据小数据的不同来源

以数据量来划分大数据与小数据会忽略两种数据更实质的差别，从数据产生的过程看，小数据是经人触摸过的数据，包括人工填报或更新、核对等。大数据是机器自动记录的、未经人触摸过数据。

小数据来自业务流程中的人工填报、统计调查等渠道，统计调查是可以根据决策信息的需要专门设计的，为降低成本统计经常采用抽样调查的方法。

大数据来自自动化业务运行的副产品，出于成本的考虑，政府不大可能专为收集信息而设计大数据收集链，为决策服务大数据只能利用业务系统产生的数据副产品，大数据的收集成本是由业务系统承担的。大数据的来源受到业务系统种类的限制，不是所有的信息需求都能找到恰当的数据源。

4.2 大数据适合小决策而不适合大决策

大数据适合在狭窄范围内对具体事务决策而不适合于大范围的决策。因为大数据的形成包含着先天的局限性，很多影响重大决策的信息恰恰是无法数字化的，例如国内外形势、技术创新、队伍士气、重大事件(类似美国9.11 事件)都无法数字化，可数字化的现象只是小部分，以为靠数据决策就能更全面也是一种误解。政府重大决策需要考虑各方面的平衡，局部领域的大数据仅适合局部领域的决策，不适合面向全局的政府决策，精细化与全面性是不可得兼的。

4.3 改进政府操作的大数据应用

政府的大数据应用不能只关注决策应用，改进操作的大数据应用往往能够获得更好的效益。政府对公众的服务主要使用的还是以小数据为中心的数据库，但是融入现场服务数据的应用可以将服务提高到大数据的层次上并增加智能化的应用。对政府基层工作人员的支持现场化、连机化，通过云平台与实时通信能显著提高一线人员的工作效率，是提高政府基层服务的智能化的重要措施，以改进服务操作效率的智能大数据应用会有更大的成效。