早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒在 《第三次浪潮》一书中，就将大数据誉为“第三次浪潮的华彩乐章”。大数据为什么这么热?如何科学对待大数据?本报记者就此专访了中国社会科学院信息化研究中心秘书长姜奇平。
人类第三次创世纪工程旨在建设一个新维度
《中国社会科学报》：当前，“大数据”在业界和学界已成为 “时尚”话题，人们认为“人类已进入大数据时代”，并赋予“大数据”之于经济社会发展的作用以“革命性意义”。在您看来什么是大数据?
姜奇平：我们不用工程师的语言，而从“人类”和“时代”这个角度，看看什么是大数据。我们今天所从事的大数据，只不过是人类第三次创世纪工程的一个片断。整个工程的“目的”，旨在建设一个新的维度，使“意义”投胎到世界的“数据体”上。为什么这么说?我们可以这样表达，人类曾投了三次胎。第一次投胎的胎体，我们称之为世界1。这是实体的世界，它以实体为中介存在。这个世界以功能和使用价值，承载人们生存的存在。第二次投胎的胎体，我们称之为世界2。这是价值的世界，它以货币为中介存在。这个世界将一切转化为等长的社会必要劳动时间，即我们平常所说的价值。人们衡量一切事物的尺度，就是它“有没有价值”。这个世界以价值承载人们发展的存在。第三次投胎的胎体，我们称之为世界3。这是意义的世界，它以网络为中介存在。这个世界以意义承载人们自我实现的存在，要在以往的实用、价值的基础上，追求认同。
世界2是一个时空标准化的世界，它无法准确呈现意义的存在。今天，人们发明人际网络、物联网，都是在给意义一个适合的呈现空间，使事物隐含的快乐或痛苦的潜在含义，在我们创造的每一份价值和使用价值中鲜明呈现出来。大数据就是“意义发现”。通过意义的发现，指导价值的取舍，让有意义的价值实现，让没有意义的价值湮灭。
世界3的诞生，并不意味着世界2和世界1的消失。世界3只是相当于世界2和世界1的照明系统。传统经济相当于一个摸黑干活的系统，所谓“摸黑”就是指人们不知生产的东西哪些最终有需求，哪些没有，为此需付出巨大的交易费用，来实现供求平衡。“智慧化”相当于提供一个照明系统，让传统货币经济与实体经济不再摸黑创造交换价值(世界2的价值)和使用价值(世界1的价值)，通过大数据照亮意义，即洞察最终需求，只创造那些有意义的价值和使用价值。因此人们经常把智慧比喻成明灯。这是智慧化对于传统经济的意义。
从这个意义上说，大数据与传统经济并不是对立的关系，而是一个递进发展的关系。大数据的应用，本质上就是在世界2、世界1中寻找并呈现意义。
大数据旨在实现“意义”的专业化
《中国社会科学报》：奥巴马政府将“大数据战略”上升为国家战略，甚至将大数据定义为“未来的新石油”。从当前及未来看，“大数据”究竟有什么用?
姜奇平：在这里就不介绍“大数据”细枝末节上的作用了，我仅谈谈大数据的根本作用，即实现“意义”的专业化。我先谈两个具体方面：
一是“意义赋值”系统的专业化。在大数据之前的世界，特别是工业世界，各种事务的功能系统、手段系统都是专业的，但一涉及意义，例如宗旨与目的，就变得十分业余。我们以智慧城市为例说明。从以人为本的角度看，智慧城市到底智慧不智慧，关键看它的“意义赋值”系统是否专业，有效还是无效。习近平总书记指出，人民对美好生活的向往，就是我们的奋斗目标。就等于说，人民才是意义的赋值者。离开人民群众，就没有意义;数据离开了意义，就没有智慧;没有智慧，建设的所谓智慧城市就一定是愚蠢城市，与民生实际相疏离。从这个意义上说，大数据对智慧城市建设的顶层作用，应该是把群众路线专业化，让人民群众满意不满意、幸福不幸福这类意义信息及时被洞察、被满足，从而使人民群众得到更良好的体验。
二是企业决策系统的智慧化。大数据之前的企业决策，一线员工没有决策能力，这是意义系统不专业的重要表现。用户需求这种决定企业生死的意义信号，不能在此时此地的分散条件下得到当下响应。大数据让决策这种意义处理系统发生根本变化，从后台决策向前端决策转移，从集中决策向分散决策转移，从价值决策向意义决策转移。
举例来说，人们对大数据决策容易有一种误解，以为就是数据大集中的决策。这是传统集中控制思维方式运用到分布式计算条件下常有的惯性。
海尔的决策模式强调 “群龙无首”。因为如果调动起每个自主经营体的主动性，使人人成为自己的CEO，这些一线员工就会进行分散CEO式的决策，没必要事无巨细非得通过“龙首”来决策。为此，海尔用战略损益表等制度，进行战略性的价值管理，使每个员工在决策时可以按企业的战略利益来权衡当前的形势，达到比集中式决策更优越的决策效果，其最高境界就是企业无为而治。
事实上，大数据决策应是集中决策与分散决策的结合。共性的问题适合集中决策，个性的问题适合分散决策。而且，二者不一定是对立的关系。例如，一线员工的分散决策，也需要并且可以调用数据中心的分析资源和计算能力;数据中心的决策，也需要与员工本地数据，甚至客户本地数据进行锚定和关联。按美国最新的情境定价理论，在一对一的营销中，产品和服务定价这种最关键的决策，可能要依靠用户本地数据，如手机中数据的参与，通过与数据中心数据的即时匹配来完成。用户数据参与决策将成为分散化决策的一个趋势。
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