云和大數據重塑科技和商業(yè)生態(tài)

　　不太為人所知的是，云計算和大數據的結合，最先影響到的是科學研究界。

　　2007年1月，我在微軟的同事、也是我非常尊敬的一位科學家吉姆·格雷（Jim Gray）在計算機科學與電信委員會上的一次演講中描繪了“科學研究的第四范式”的圖景。所謂“第四范式”是指基于數據密集型計算的科學研究——吉姆·格雷呼吁資助開發(fā)用戶數據采集、管理和分析的工具，呼吁資助一個交流與發(fā)布的基礎設施。在他的設想中，數據密集型科學由三個基本活動組成：采集、管理和分析。數據的源頭是各種不同規(guī)模和屬性的國際科學聯(lián)盟、實驗室甚至于個人生活，需要創(chuàng)建一系列通用工具來支持從數據采集、驗證、管理到分析、存儲的整個流程，而數據分析則覆蓋整個工作流程的所有環(huán)節(jié)，包括建立數據庫、建模和分析、數據可視化等等。吉姆·格雷的最后一次演講體現了這位圖靈獎大師的遠見和雄心。

　　在商業(yè)領域，大數據具備極大的想象空間。

　　上個世紀七十年代，紐約的治安狀況很糟糕。一位名叫杰克•邁普（Jack Maple）的年輕警察根據個人警務經驗，發(fā)明了一種名為“未來圖表”（Charts of the future）的犯罪預測方法論，可以根據過往搶劫案的記錄數據來推測新案件可能發(fā)生的時間與地點。這種方法真的有效，1994年，新上任的紐約市警察局局長開發(fā)了“未來圖表”的電子版，將之更名為“CompStat”，推廣至全市的警務系統(tǒng)。CompStat的技術核心是犯罪測繪系統(tǒng)（Crime Mapping System）和數據庫采集系統(tǒng)（Database Collection System），而微軟的Microsoft MapPoint、Access、Excel等產品為兩個系統(tǒng)提供了堅實的支撐——基于大量的數據采擷、挖掘和分析工作，紐約警察局嘗試對歷史上犯罪分子的行為規(guī)律進行歸納和總結，并有效地改善了城市的治安。數據顯示，在CompStat得到推廣應用后，1995年，紐約的兇殺案發(fā)生率降低了約25%，車輛盜竊案發(fā)生率降低了約24%，而且這些數字還隨著IT軟硬件技術的持續(xù)更新和CompStat系統(tǒng)的不斷完善而逐年下降。

　　未來，透過技術手段完全遏制犯罪行為，讓每一個城市和地區(qū)的居民時時刻刻都安全無虞——這或許不是夢想。2012年8月，紐約市長邁克爾•布隆伯格（Michael Bloomberg）親手揭開了紐約警察局與微軟攜手開發(fā)的城域感知系統(tǒng)（DAS，Domain Awareness System）的面紗。該系統(tǒng)將覆蓋整個紐約市的3000多個監(jiān)控攝像頭、2600多枚輻射探測器、幾百個車牌信息讀取裝置所收集的信息匯總到警方數據庫中，可結合探測數據、實時影像、911報警電話和警方積累的罪案歷史檔案，幫助警方更準確地偵測并鎖定即將發(fā)生的犯罪活動及嫌疑人。

　　對商業(yè)競爭的參與者們來說，大數據意味著激動人心的業(yè)務與服務創(chuàng)新機會。零售連鎖企業(yè)、電商業(yè)巨頭都已在大數據挖掘與營銷創(chuàng)新方面有著很多的成功案例，它們都是商業(yè)嗅覺極其敏銳、敢于投資未來的公司，也因此獲得了豐厚的回報。

　　而對于那些擁有行業(yè)經驗，并熟練掌握云計算開發(fā)和應用技能的小型企業(yè)，尤其是初創(chuàng)企業(yè)來說，則更是意義非凡。最近幾年，我們看到的一些明星初創(chuàng)公司，比如Cloudera, Splunk, Klout, TellApart等，人員規(guī)模只在數十人，但對某個行業(yè)擁有深厚知識，并能通過云和大數據的技術手段，快速解決該行業(yè)的共性需求和痛點——在未來數年，這樣的“小而精”、“快而準”企業(yè)會越來越多，并做出有可能改變世界的顛覆性產品。很高興看到，在北京中關村，在微軟的云加速器二期，也有類似的初創(chuàng)企業(yè)加入，和硅谷、海法的創(chuàng)業(yè)者們一起，把握住了時代的脈搏。

　　總而言之，云計算和大數據的結合，將對今后的政治、經濟、科技、民生產生難于估量的影響。無論是做硬件、做平臺，還是做應用、做服務，歸根結底都是以數據為核心、以數據為動力，來提升產品對用戶的引力、強化企業(yè)競爭力、創(chuàng)造新的商業(yè)機遇。數據已經被認為是寶貴資源，任何一家有雄心、渴望獲取洞察力的企業(yè)，都應及早制定大數據戰(zhàn)略和方案。否則，所有的機會將被“數據鴻溝”所延宕。