大数据对装配

⑴ 大数据正在改变汽车行业的5种方式

大数据正在改变汽车行业的5种方式
大数据在十年前是一个有趣的概念，而现在却成为现代企业的一个普遍特征。数据从根本上讲是有价值的，这取决于所收集的内容以及如何使用，数据可以给企业带来更好的商业洞察力，帮助企业改变经营方向，并指导学习以及为什么企业的业务如此运作。当这些数据被大规模收集时，其收益会进一步增长。
每个行业都在利用大数据的利益，而这些新的能力、理念和流程正以令人兴奋的全新方式重塑各个行业。汽车行业就是一个很好的例子，从理念到持续的客户服务，大数据正在从根本上改变汽车行业。
汽车行业离不开大数据
汽车行业的规模可能比人们想像的要大。有许多知名的汽车制造商，他们为大众设计和装配车辆，但人们还需要考虑他们依赖的广泛的供应商网络来制造和运送这些车辆所需的各个部件。也有经销商负责运输和销售这些车辆，另外，不要忘记安全和客户服务等部门。大数据的应用对汽车行业影响深远，因为几乎每个层面都将使用大数据。
巨大的变化
大数据将让汽车行业的多个不同层面提到改善：
(1)价值分析。首先，大数据帮助企业了解汽车的真正价值。这在设计新车时非常有用，但在评估旧车时更加有用。Kelley BlueBook公司所提供的估值服务比以前更加精确和高效，像Clunker Junker公司这样的车辆回收商可以为车主提供更为精确的车款。
(2)供应链管理。大数据最重要的应用之一是解析跨多个组织的特定流程的价值和流程;在汽车行业中，这一分析被应用于供应链管理。组织需要知道他们从哪里获得的零件，成本是多少，提供的效率如何，以及这些行为如何影响整个公司的整体盈利能力。复杂的数据处理功能可以洞察这些维度，而企业正在相应地优化其策略。
(3)降低成本。汽车行业的大数据正在推动整体成本下降。大数据分析允许公司理解一种材料实质上有益于另一种材料，并帮助他们发现能提高效率或最大化生产率的新工艺变化。最终，这就意味着企业能够以更低廉的价格整合车辆，而消费者也看到了收益。消费者最终为车辆支付更少的费用，汽车制造商仍然能够获得最大的利润。
(4)安全改进。企业也在使用大数据深入分析车辆安全。在从测试崩溃和模拟情景中收集数百万个数据点之后，企业可以对其车辆进行数百项额外的改进，以提高其能力，以在紧急事件和长期磨损的情况下生存下来。这又对企业和消费者都有利;消费者可以拥有更安全的汽车，企业的客户更快乐，保险成本更低。这也逐渐让交通更安全。
(5)消费者的理解。最后，汽车制造商正在使用大数据来更好地了解客户的需求。这使得他们可以为大众设计更具吸引力，更实用的车辆(这可以使消费者更多地了解他们正在寻找的东西，并增加制造商的销售量)。它还为汽车制造商提供了重要的见解，然后他们可以用它来创建更具体的广告和营销活动，通过提高效率和最大限度地宣传其最重要品牌来节省资金。
如果某人拥有一辆汽车或者计划在不久的将来购买一辆汽车，大数据已经使其受益。得益于大数据和预测分析，人们的车辆的价格将变得越来越便宜和安全，并可以根据个人需求量身定制。如果有机会完成客户调查，并为这些汽车厂商需要不断改进的大量数据做出贡献。

⑵ 装配式结构目前存在的问题以及对策

装配式建筑行业发展前景可期 钢结构建筑应用广泛

装配式建筑定义及分类

装配式建筑是指建筑的结构系统、外围护系统、设备与管线系统、内装系统的主要部分采用预制部品部件集成的建筑。通俗来讲，在装配式建筑的建造中，把梁、板、柱、墙等事先做好的的构建想象成一块块乐高积木，在施工现场只需把它们拼合在一起。和搭乐高一样，装配式建筑将部分或所有构建在工程预制完成，然后运到施工现场进行组装。

根据装配式和预制构件的不通组合，可以将装配式建筑分为五类：砌块结构、板材架构、盒式结构、滑升模板结构。

装配式建筑市场规模分析及预测

据前瞻产业研究院发布的《中国装配式建筑行业市场前瞻与投资规划深度分析报告》最新统计数据显示，2017年我国以装配式建筑685亿美元左右的市场规模占比35.1%。预计到2018年我国装配式建筑市场规模将达到904亿美元，未来五年(2018-2022)年均复合增长率约为30.25%，2022年将达到2602亿美元。

2017-2022年中国装配式建筑市场规模分析情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

我国装配式建筑还处于起步阶段，装配式建筑前期投资成本高;规模化生产未成形，成本优势没有;市场的接受程度让人生疑，毕竟很多国人的思想理念，还是依赖经验与以传统为导向。与国外差距大，与国外几十年的技术发展相比，国内的标准制定稍显滞后，审核与监督也不完善。

装配式建筑发展前景分析

优势明显

装配式建筑相对于传统的建筑方式，首先是建造的速度快，工厂流水化的作业效率远远高于工人现场施工的速度;标准化的生产，更能提高装配构建的安全等级;受气候条件的影响比较小，工时少且减少现场的浇筑等作业，环保不扰民。

大数据

在大数据的概念下，利用BIM建立数据模型，从设计方案、建设需求、工程运营等方面进行管理和优化，装配式建筑的标准化与数据化，更便于管理与操作。而在工程设计上，它也更加贴合现在比较火热的VR装修概念。

钢结构建筑的应用日益普及，作为最环保、最成熟的装配式建筑将得到更广泛的应用

建筑工业化和装配化的发展就是绿色建筑行动方案实施的重要方式，钢结构建筑的工厂化生产和装配式施工的特点使其成为了最环保、最成熟的绿色建筑之一，这几年来得到了大力的推广和应用，未来的市场前景也将越来越广阔。钢结构建筑相比较传统建筑方式具有明显的优点：一是钢结构建筑可实现钢构件及配套围护结构的构件工厂标准化生产，品质容易保证，自重轻现场可装配化施工节省人工且安全环保;

二是大幅降低染尘、噪音污染以及资源消耗，钢材可回收与再生，减少建筑垃圾，并可作为国家战略资源储备;

三是钢结构“高大轻强”的特点，易于建造高层建筑、大跨度建筑等结构复杂的工程，提高土地使用率及户内得房率;四是抗震性能好，结构更安全，借鉴日本、美国等发达国家的经验，抗震性能卓越的钢结构、轻质材料等各种最先进的防震手段将在未来住宅及公共建筑中被广泛应用。

成本高企仍靠政策奖励

与传统的房地产建造方式相比，装配式建筑的成本要高出300~500元/平方米左右，这是部分房企难以接受装配式建筑的原因之一。装配式建筑较现浇结构成本有所增加，预制率越高成本增加越多，预制率10%~60%将增加直接成本280~420元/平方米，另外还有其他间接成本。

现行的政策奖励可以抵消装配式建筑的增量成本，上海、武汉等地都有容积率奖励措施，外墙装配式部分建筑面积可以不计容，不计容面积不超过规划总建面的3%。

随着装配式建筑量的提升，产品按照工业化的方式来进行生产，成本会逐渐下降，房企需抢占规模化和工业化的先机。

目前参与到装配式建筑的主体仍是规模较大的开发商和建筑企业，如万科、碧桂园以及武汉的中建三局、美好置业等，可以整合全产业链资源，解决工程总承包、技术、部品生产等各环节相互衔接的问题。

⑶ 2017五大新技术助阵“互联网＋建筑”的变革

在相应国家政策的情况下植根于新科技、新理念与各产业的结合，从而推动产业升级，建工行业也是如此，目前正是互联网+建筑百家争鸣的时期，那么如今互联网已成红海，还有什么高新技术行业能够独领风骚吗？

纵观去年的建筑行业和建工电商行业，大家都在正想做平台，四川建工，南通三建，鹰购网络科技等具有一定实力的公司都在花重金打造自己的建筑电商平台，那么到底对整个建筑行业有多大的改观呢？可以很遗憾的说，目前还没有出现什么大的改观，尽管像佰采网这种规模很大的平台存在，也并没有给去年的建工行业带来多大的浪花。

大多数时候，都在思考如何打破信息不对称和去中心化。在建筑产业发展的下一个阶段，需要思考的是，提高效率、成本优化、去人工化。尤其是每年居高不下的成本让建设和施工单位非常头疼，上面提到，装配式技术会在一定程度上减少人员的参与，其中一部分工种会被淘汰。

随着人工智能融合机器人技术的应用，新一代的工业机器人开始逐步取代部分劳动力，从而降低施工成本。目前市场上已经有刷墙喷涂机器人，码垛机械手等等，未来可以预见，高效率的施工方式还将有可能代替更多工种。

然而理想是很丰满的，工业智能机器人在研发施工机器人需要克服很多困难，比如：环境的感知及高精度定位，施工路径的规划设置，轻量化设计，如何实现既能满足施工需求又能满足拆装方便，机器人的行走以及结构控制，解决施工多样化等困难。

上面提到5项可能融入到建筑行业的技术，利用科技创新为行业注入新鲜血液和力量，让建筑行业更具有“科技感”。从更加长远的考虑由新技术引发的革命才刚刚开始，我们任重而道远，希望我们的互联网+建筑更加快速文件的发展，2017年，谁将成为互联网+建筑的佼佼者，未来由谁来领袖，谁将被淘汰，我们拭目以待。

⑷ 工业大数据的应用有哪些

大数据在工业中的应用有哪些?从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和试验阶段，不知道如何进行。因此，对于大数据服务提供商来说，有必要结合行业业务，寻找合适的应用场景。

工业大数据的应用有哪些？互联网给传统制造业带来了挑战，而互联网大数据可以为企业管理者和参与者提供一个新的视角，通过技术创新和开发，以及对数据的全面感知、收集、分析和共享，来审视制造业价值链。it所带来的巨大价值正在被传统企业所认可。

然而，不同于目前互联网大数据的火热，工业大数据的应用对于企业来说有着很高的门槛。与互联网不同，行业大数据与行业业务密切相关。因此，对企业的行业积累和对行业业务的深入了解都有很高的要求。此外，行业内的大数据分析比较准确，逻辑关系非常清晰。

工业大数据的应用有哪些？大数据在工业中的应用有哪些?通过大数据分析，企业可以使部门之间的数据更加协调，从而准确预测市场需求缺口。同时，通过更加灵活的工艺管理和更加自动化的生产设备装配调度，实现智能化生产。然而，据我们所知，在中国从事大数据应用的公司并不多。然而，拥有自主知识产权和核心技术的企业并不多。要做好工业大数据的应用，需要有一套严谨的数据推理逻辑，以及平台和工具。目前，国内大数据应用企业还没有足够的能力满足这一需求。

然而，仍有一些大型工业企业处于应用的前沿。以唐山钢铁集团为例，通过引进国际最先进的生产线，实现实时数据采集，与涵宇等企业合作，深入挖掘行业大数据价值，实时生产监控、生产调度、产品质量管理、能源控制等。此外，先进制造企业基于大数据在行业中的应用，将产品、机器、资源、人有机结合，推动基于大数据分析和应用的制造业智能化转型。

综上所述，在“互联网+”时代，用户需求具有实时性、小批量、碎片化、更新快等特点，对传统制造业提出了挑战。工业大数据有其鲜明的特点。随着信息化和工业化的融合，产业大数据的应用为制造业转型升级开辟了一条新途径。深入探讨工业大数据在制造过程中的应用场景和应用，将有利于更好地发挥其支撑作用。

工业大数据的应用有什么?原来大数据工程师可以干这些，工业大数据的应用有什么?从需求角度来看，目前国内制造企业对大数据的需求较为明显，但很多用户仍处于观望和尝试阶段，你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利，可以点击本站其他文章进行学习。

⑸ 大数据时代带来更理性、更可靠的决策

大数据时代带来更理性、更可靠的决策_数据分析师考试

究竟是什么魔力，让“大数据”这一概念得到全球各国的普遍关注？到底什么是“大数据”？它能够在多大程度上改变我们的生活？在我们寻求对这些重要问题的解答时，牛津大学网络学院互联网研究所教授维克托·迈尔-舍恩伯格出现在我们的视野中；希望我们对他的采访，可以帮助读者们找到这些疑问的答案。

最近一段时间，“大数据”的热潮席卷全球，正如美国《福布斯》杂志所说的那样，如今，在浏览新闻网站或者参加行业会议时，想看不见或听不到“大数据”这个词几乎不可能。去年，美国6个联邦政府部门宣布将启动“大数据研发计划”，投资超过2亿美元以改进从海量和复杂的数据中获取知识的能力。同时，我国科技部发布的“‘十二五’国家科技计划信息技术领域2013年度备选项目征集指南”也把大数据研究列在首位。眼下召开的全国“两会”上，有全国人大代表提出要把发展“大数据”上升为国家战略。

究竟是什么魔力，让“大数据”这一概念得到全球各国的普遍关注？到底什么是“大数据”？它能够在多大程度上改变我们的生活？眼前对“大数据”的关注度是否已经过高了呢？在我们寻求对这些重要问题的解答时，英国牛津大学网络学院互连网研究所教授维克托·迈尔-舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）出现在我们的视野中，讨论“大数据”，他如果不是最合适的人选，也起码是合适人选之一。

20多年来，维克托一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理的研究。还在“大数据”这一概念众说纷纭时，维克托就已进行了系统深入的研究，2010年，他在英国《经济学人》杂志上和数据编辑肯尼思·库克耶一起，发表了长达14页的大数据专题文章。称他为最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，并不为过。

《经济学人》说，在大数据领域，维克托是最受人尊敬的全方位发言人之一；美国《科学》杂志说，若要发起一场关于这个问题的深入讨论，没有比他更好的发起者了。

除了理论研究以外，维克托还非常接近实战世界，早在上大学期间，他就先后成立了两家数据安全和制作反病毒软件的公司，而在他写就的《大数据时代》一书中，那些最前沿、最崭新的大数据应用案例，都得益于他多年来紧跟企业与商业应用的步伐。他的咨询客户中，不乏微软、惠普、IBM、亚马逊、脸书、推特、VISA等大数据先锋们。

目前，维克托还是欧盟互联网官方政策背后的重要制定者与参与者，尤为重要的是，他还任职过新加坡商务部、文莱国防部、科威特商务部等部门，特别熟悉亚洲信息产业的发展与战略布局。

希望我们通过电子邮件对维克托的采访，可以帮助读者们找到这些疑问的答案。

失去微观层面上的精确度，为的是获取宏观层面上的洞察力

文汇报：今天，“大数据”已经成为全球炙手可热的词汇，您是从何时开始关注它的？

迈尔-舍恩伯格：多年来，我一直致力于研究数据在信息经济的发展中所扮演的重要角色，我与肯尼思·库克耶（Kenneth Cukier，我的合著者）一起发布了一系列相关研究报告。大约三年前，在我自己组织的一次会议上，我俩都意识到“大数据”的存在已经不仅仅是一种炒作或者什么宏大的宣言了，而将实实在在地改变我们的工作、生活以及整个社会，于是，我们决定就此专题写一本书。

文汇报：那么在您看来，究竟什么是大数据时代？它和传统数据时代到底有什么差别？我们知道，像沃尔玛这样的公司早在多年前，就已经将大数据运用到了商业实践中。

迈尔-舍恩伯格：事实上，过去几个世纪以来，数据已经在科学家们制定决策的过程中扮演了一定的角色，而过去几十年间，这一做法又延伸到了一些公司的决策制定过程。但在大数据时代之前，数据是非常匮乏的，我们拥有的数据非常少。因此，我们的决策、我们构建的制度都是建立在这样一种数据匮乏的基础上。今天，一切变得非常不同，它体现在三个不同的方面，我们称之为“更多”、“更乱”和“相关性”。

文汇报：这三个特征也是您在《大数据时代》一书中非常强调的，它们甚至会颠覆我们过去的整个思维方式。您能否具体描述一下这到底是怎样的过程？

迈尔-舍恩伯格：好的。我所说的“更多”，是指围绕任何一个我们想要调查的特定问题，或者是需要我们回答的疑问，我们都可以比过去任何时候获取更多的数据。在大数据时代，我们可以利用海量的数据得到非常详尽的见解，这是传统方法所不能做到的。

可以这么说，大数据时代和传统数据时代的区别，就像分辨率在200万像素的旧数码照片，一下子提高到2400万像素那样。后者是一个非常非常大的文件，它可以提供更多细节。它可以让我们不断放大，看清楚小到颗粒状的细部，而具有较低分辨率的图像在这些细节方面就会非常模糊。

基因信息就是一个很好的例子。美国有一家叫23andMe的新公司提供个人的DNA测试分析，以发现一些疾病征兆。它的成本只有两三百美元，并提醒客户关注会发展成严重疾病的个人癖好。但是公司并不对每个客户的全基因组进行测序，而是针对已知特征的位点（经研究得知因某种疾病存在，而可能会出问题的DNA片段）进行比对。这意味着，当一个新的特征被研究发现时，23andMe公司就不得不再次对客户的DNA进行测序并建立更完整的档案。

苹果公司的史蒂夫·乔布斯尝试了非常不同的方法。他得了癌症后，就有了自己全部的基因密码，数十亿的碱基对测序。这花费了他超过10万美元的成本，但这可以让医生完整地洞察他的基因密码。每当药物由于乔布斯的癌症病变而失去有效性，他们就可以根据乔布斯特定的基因信息，寻找到有效的替代药物。遗憾的是，这也没有保住乔布斯的命，但是在这一过程中获得的数据，已经延长了他的生命。

由于技术创新，现在收集大量信息的成本变得越来越低。数年前，史蒂夫·乔布斯花费了六位数的金额才做到的事情，今天，不到1000美元就可以获得同样的服务了。

而“更乱”指的是，在小数据时代，因为数据是如此稀少，我们可以确保自己收集的每一个数据点都是非常准确的。相比较而言，大数据往往是凌乱和质量参差不齐的。但是，相比以高额代价来保证测量和收集少量数据的精确性，在大数据时代，我们将接受这种杂乱，因为我们通常需要的只是一个大方向，而不是努力了解一种现象的细枝末节。我们并不是要完全放弃精确性，我们只是放弃对精确性的热衷。我们失去微观层面上的精确度，为的是获取在宏观层面上的洞察力。

电脑翻译就是其中一个例子。1990年代，IBM的研究人员使用了一套非常精确的文件（加拿大议会记录的法语和英语版）来训练计算机。尽管计算机完全按照规则行事，但基于此的翻译质量却非常低。然后，谷歌在2006年开始介入这一领域，他们没有使用来自加拿大政府的几百万句标准翻译，而是使用随手可得的任何语言。他们在整个互联网上，利用数十亿页质量参差不齐的翻译，这些翻译不怎么标准——但是，这是一个小的权衡——他们能够使用的数据大大增加了，结果翻译质量反而提高了。与更少、更标准的数据相比，更多凌乱的资料完胜了。

“更多”和“更乱”组合到一起，产生了第三个特点，“相关性”，这也是大数据带给我们的最根本性的转变。我们的思维将从因果关系转向相关关系。至今为止的整个人类历史里，全世界的人们都在寻找事件发生的原因，探寻“为什么”。但我们对原因的执着探索往往带领我们走向错误的方向。所以，我们建议，在大数据时代，在许多情况下，我们可以仅仅寻找“是什么”，而不必完全理解“为什么”。例如，对于大数据的分析中，我们可以发现机器震动中一些非常微小的变化，这些变化表明机器将很快损坏。这使我们能够在部分机器零件报废前更换它们，这被称为“预测性维护”，它可以节省不少钱。但除了提高消费效率，“相关性”还可以做更多的事情。

比如对早产儿而言，即使他们长大成人，这些小宝宝仍旧是非常脆弱的，哪怕是遇上很小的感染。医生卡罗琳·麦格雷戈研究如何给这些婴儿最好的生存机会。使用大数据分析，每分钟可以搜集这些婴儿超过一千个数据点，麦格雷戈发现一个令人震惊的事实：每当这些早产儿出现非常稳定的标志时，他们的身体其实并不稳定，正在准备发病。有了这方面的知识，她就能在一个非常早期的阶段，确定婴儿是否需要药物治疗，从而挽救更多孩子的生命。

这是典型的大数据应用：医生麦格雷戈通过更全面的传感器，可以比以往搜集到更多的数据。她也接受，在这种情况下，并不是所有的数据都是准确的，从而也会导致她分析中存在不精确的可能。她把“为什么”这个问题放在一边，而用一种更务实的方式来提供帮助，她寻找“是什么”，这才是一个更好的预见感染的办法。

我们应该记住：大数据也可以挽救生命。

正确使用大数据，可以改善医疗、教育水平，促进人类发展

文汇报：大数据时代的到来，是否将会引领新一轮的产业革命？我们应该怎样客观地看待它的价值？

迈尔-舍恩伯格：大数据将会极大地改变社会生活的方方面面，但是它的价值能否等同于工业革命，这个问题目前还不好说。我个人猜想可能不能，原因是在19世纪初工业革命刚刚开始的时候，经济发展还处于非常低的水平上，所以相对来说，当时的人们从工业化过程中所能获得的生活水平的提升是非常巨大的，今天则非常不一样了。

我们真正想强调的是，大数据时代将推动我们从根本上改变企业的运作方式，以及我们在社会中的生活方式。大数据可以提高人类制定决策的能力，这种提高将是大幅度的。有了大数据，我们不是简单地提高经济效率，而是将挽救人类生命，延长我们自己的寿命。我们还将改善教育，促进发展。同样的道理，我们必须要小心。大数据同样也有“阴暗面”，正如我们在书中讨论的那样。如果应用错误，大数据也可能会化为一个强有力的武器。因此，我们必须确保正确使用大数据。

文汇报：您提到了大数据时代的“阴暗面”，它的到来会加深数字化鸿沟吗？

迈尔-舍恩伯格：大数据是一个强大的工具。因此，如果我们使用了错误的方式，它就可能会加深数字鸿沟。但是，如果我们用得好，相信大数据就可能会改善我们的生活，尤其是对那些不那么幸运的人而言。在这一点上，你可以把它想像成火、电或是抗生素等等。

文汇报：也就是说，您对大数据的价值认知，是基于一个更长时段的历史发展。

迈尔-舍恩伯格：如果以非常广阔的视角来看人类历史，我认为，人类一直想要理解世界。起初，许多人的“知识”是基于迷信和预感。知识的发展非常慢，人们需要非常深层次的思考，再通过实践进行检验，以确保知识是可用的。

但即使如此，我们的知识仍旧不是百分之百可靠的。例如，19世纪，路易·巴斯德一直在研究狂犬病疫苗，当时有一个被狗严重咬伤而染上狂犬病的小孩，父母担心孩子会死去，恳求巴斯德试试他的试验性疫苗。巴斯德照做了，孩子活了下来。随后的庆祝活动上，巴斯德以一个英雄的身份出现，他挽救了年轻孩子的性命。但是事实的确如此吗？今天，通过更深入的研究，我们知道，在被类似病狗咬到的儿童中，只有25%会感染狂犬病。所以75%的儿童哪怕使用了无效的疫苗，仍旧可以存活下来。这个故事告诉我们，我们以为自己生活在非常科学的世界中，但其实，我们拥有的数据非常少。一种新的治疗方法在被证明安全之前，需要做几十个甚至几百个医学实验来进行测试。但这仍旧太少，人们还是会受到伤害，因为我们依靠的数据太少。在大数据时代，我们可以告别数据匮乏，做出的决策将更理性，更基于事实，当然也更可靠。这是大数据时代带给我们的希望——更好的决策将会代替我们过往那些可疑的迷信和不可靠的人类预感。

文汇报：我们看到，麦肯锡公司2011年就发布报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年可产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。“数据创造价值”的预测已经非常振奋人心。在您看来，大数据是否只是一门价值不菲的生意？

迈尔-舍恩伯格：不，大数据可以做更多。医疗方面，我们前面已经提过，只是分析一些重要的征兆，早产婴儿的感染出现明显症状的数小时前，医生就可以预见其生病。

同样，通过大数据分析，我们也可以找出学校教科书中的哪一部分对学生而言效果最好，也可以找出效果不好的部分。到现在为止，我们只能按照人类的预感，即教师自己判断学生在理解特定课程时是否会有疑问；但在大数据时代，我们有实际的数据可以参考，例如数据显示，电子书籍的某些页面被看过许多遍，因为它让学生感觉费解，据此可以调整我们的教材。这将从根本上改变教育。

或者举公共政策为例：Inrix是为智能手机提供导航软件的公司，它还提供实时的交通数据。之所以能做到这一点，是因为每个用户本身都成为了交通流量状况的传感器，把位置和速度信息都发回Inrix公司。这样一来，就可以给行进在交通堵塞路段周围的客户提供良好服务。Inrix公司有一大堆人们的活动数据，这还将有助于城市规划者了解大家的通勤模式，人们从哪里出发去工作，然后返回，并建设基础设施，如道路和铁路。这是最有效的应用。节省钱的同时，也有利于整个社会的管理。

文汇报：大数据对于商业决策、学术研究乃至国家治理的作用是显而易见的；但是对日常生活中的普通人而言，他们一定会从中受益吗？为什么在大数据时代，还是有不少人主张远离过载的信息和数据、返璞归真回到传统的社群生活之中呢？个人生活空间一定得从“简单平面”转变到“多维存在”才有意义吗？

迈尔-舍恩伯格：千百年来，人类已经经历的世界，都是在少量数据的基础上产生很多想法的世界。海员们结束长途航行后回来，地图才会在这一次经验的基础上进行重新绘制。这显然不会很精确。经过试验和犯错的周而复始，人类发展得非常缓慢。但是，当我们只有非常少的数据时，这是理所当然的结果。今天，我们有这么多的数据，难怪人类会不堪重负。但是，现在大数据可以提供帮助。如果人类不太善于消化这些过多的信息，大数据分析可以帮助我们将信息进行过滤，并进一步可视化，使我们能够轻松地加以使用。

人们尚未普遍具备与大数据时代相匹配的思维和技能

文汇报：有专家认为，大数据的未来是数据的APP（加速并行处理）而非基础构架；也就是说，仅仅有数据平台和基础构架是无法创造长期价值的。对此您怎么看？

迈尔-舍恩伯格：我们认为，大数据时代将至少需要和过去时代一样多的人的独创性。同时，巨大的资源才是未来时代的金矿，那些拥有这些数据资源的人将获得的回报是不可想像的。

文汇报：大数据时代，数据都是透明的，我们如何在保护个人隐私、商业机密和国家安全之间取得平衡？您所谓的“互联网遗忘运动”会是最佳药方吗？

迈尔-舍恩伯格：大数据时代所面临的挑战是，我们发现了隐藏在数据背后的价值，所以，保留这些数据，然后一遍遍地重复使用数据，往往成为一种明智的选择。同时，现行的保护个人隐私的法律，特别在西方，针对的是一个传统数据的世界，而不是一个大数据世界。这就需要我们在保护隐私的规则方面作出调整。我们建议，可以通过调整相关保护规则来实现这一目标，正像你所提到的，我们可以在一定时间以后，选择遗忘这些数据。

文汇报：大数据时代是一个海量数据有待处理的时代，同时又是一个海量无用信息需要删除的时代。这是否就是您在《删除》一书中强调我们要有所取舍的原因所在？

迈尔-舍恩伯格：是。在某种程度上，大数据本身也可以加强隐私的保护。因为如果有一百万个数据点，一个单独的数据点就不再那么重要了，这和传统数据时代非常不一样。随着时间的推移，忘记其中一些数据，并不会破坏整个大数据的运行和使用。

文汇报：大数据现在在全球究竟发展到了什么阶段？处理大数据的技术是否已经在全世界范围内普及？

迈尔-舍恩伯格：管理和处理大数据的技术都已经存在了，而且并不是非常昂贵。但是，有一样东西目前仍旧非常缺乏，那就是我们的思维——以理解数据背后所隐藏的巨大价值，以及提取这种价值的专门技能。今天，全球范围内，人们还没有普遍具备这种思维和技能，但是我相信，在未来，这种情况会发生改变。我们预计，世界各地的许多大学将提供针对大数据分析的课程，来培训大数据时代所需要的技能。

文汇报：历次产业技术革命，中国似乎都是学习者和模仿者；和上几轮产业技术革命不同的是，大数据时代，中国几乎和欧美发达国家同时开始技术研发，中国人口又居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家。您看好中国在新时代的发展前景吗？中国在大数据时代是否有创新和领先的可能？

迈尔-舍恩伯格：是的，我们对此非常乐观。中国很可能成为大数据这一领域的先驱。在大数据时代，中国有很多优势：中国人都受过良好的教育，特别是在数学和统计方面（这是非常重要的）。中国是一个巨大的多元化社会，这会创造大量机会来创造大数据这一资源，并建立大数据应用。同样的道理，对于大数据的蓬勃发展，我们还需要相匹配的思维方式，有尝试新事物和持续创新的愿望，以实证事实来作为我们决策的依据。因此，和许多其他社会一样，大数据时代的确也会给中国带来非常大的变化。

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⑹ 如何应对大数据时代的变革机遇挑战

大数据搭着信息时代的快车来到了我们的面前，数据的价值逐渐为人们所重视，同时也让数据分析师的身价倍增。而随着大数据分析工具等大数据应用技术的出现，未来的数据分析师又将遇到怎样的挑战和机遇呢?
工具抢了人的饭碗?
很多大数据分析工具的设计起点非常高，定位了数据分析过程中所需要的大部分功能。很多工具的功能涵盖了从数据前期整合、收集到挖掘、分析乃至末端的数据可视化的整个数据分析过程，功能不可谓不强大。
但如果仅凭这些就认定大数据分析工具能取代数据分析师，未免有些杞人忧天了。恰恰相反，大数据分析工具不是数据分析师的竞争者，而是协助者。工具本来就是为人服务的，数据分析师的专业素养让其能很好的发挥大数据分析工具的性能，二者相辅相成，是友非敌。
企业的支持
虽然大数据的概念已经普及，但是很多企业还是留存有一些传统的观念。很多企业虽然重金聘用了数据分析师甚至是组建了数据分析师团队，但是却并没有建立完善的数据价值体系。对数据分析工作缺乏理解与支持。
相对于数据管理，数据分析工的工作重心还应该放在“挖掘数据价值”上。企业与数据分析师直接缺少职能的沟通，将直接影响企业对数据分析师工作性质的定位;同时，企业应该建立数据库并部署大数据分析工具，为了能更好地对接用户，也为企业和数据分析师留有足够的空间。
从幕后到台前的转变
以往的业务人员经常要磨破嘴皮才能得到别人的认同，而现在许多企业正在考虑让数据分析师带着数据分析结果去谈业务。打算以“让数据说话，以数据服人”去赢得客户的信任。而主要的实施过程，是靠数据可视化技术来实现的。
数据可视化技术让数据能以图表和视频的方式直观地展示在人们面前，而数据分析师作为数据的管理者和挖掘者，是最适合不过的讲解人了。这样就要求数据分析师不仅要有扎实的数据分析能力，还要能提取数据精髓，并将之演讲出来以获得他人的认同。从幕后转到台前，这里面会需要许多技能，数据分析师的工作性质也将发生改变。
在大数据时代，数据分析师所扮演的角色不可能是一成不变的。而只有顺应时代的潮流，响应时代的需要，数据分析师这个行业才能继续生存并发展。其实，大数据分析工具，数据可视化这些技术的出现固然使行业受到了影响与挑战，但对于数据分析师来说，未尝不是一次摆脱传统束缚的机遇!