大数据对六大领域有哪些挑战?

今天,一位肿瘤患者会请老医生诊治,请大专家会诊,但今后,阿尔法狗将会取代老医生,因为再老的医生最多就是“9段”,但是阿尔法狗可以是“20段”,这就是大数据在治疗中的优势。很多肿瘤的治疗方法是化疗和放疗,化放疗的方案设计是和医生的判断有很大关系的,阿尔法狗的方案优化能力比人类更强。

当然,我们现在对阿尔法狗不放心,就像我们一开始不信任电子账单一样,在手工账单和电子账单并行一段时间后,大家不再怀疑计算机的计算能力。我们可以想象一下,如果从诊断到治疗都是由大数据来完成的时候,它的运算能力一定会极大提高医疗的水平。将来,我们在社区或者任何地方,都可以享受到最顶级的治疗。届时,传统的营销学将面临巨大挑战。

第四个挑战是工业4.0生产要素社会化后,管理模型该如何变化 

工业4.0(工业4.0是由德国政府《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一,是指利用物联信息系统,将生产中的供应、制造、销售信息数据化、智慧化,最后达到快速、有效、个人化的产品供应),我理解它包含三件事:智能工厂、智能生产、智能物流。传统的数据管理,数据还是要落地的,未来数据是不能够落地的,直接的、无缝连接的,整个车间管理是自动化的,企业管理是网络化的,生产要素的组合是社会化的。

为什么会出现工业4.0 这其实是工业自身发展变化后寻找的出路。我们都知道所有的大飞机基本上都在用罗罗(罗尔斯•罗伊斯)的发动机,飞机发动机是高科技技术,要有好的安全性,省油,长时间运行不用大修,但这样一个高科技含量的行业也有竞争,竞争的结果是不断降价。而发动机技术需要不断投入资金进行研发,怎么办 罗罗就发明了新的方法,租发动机给飞机制造商,租金按运行小时来计算。现在甚至发展到发动机的运行数据随时回收,价格也不再与飞机制造商关联,而是直接与航空公司的利益相关。传统的制造业方式、营销方式、研发系统,显然不再适合。生产成本也不仅仅考虑材料、科研、制造成本、资金成本这些数据,而是要和社会的应用环境相结合,即生产要素的社会化。

生产要素社会化之后,组织生产管理必然是一个大的网络环节,一定是用计算机的方式,用互联网的方式来进行传输,一直到最终的加工设备上全部实现智能化,这是未来制造业的发展方向。我们的管理模型随之该如何变化 

前面四个挑战讲的都是企业管理,第五个挑战是大数据时代社会管理面临的挑战。

大数据为公共服务提供了一个非常好的机会。像佛山、福州这样的地级城市,政府为居民提供2000多项服务,但民众的获得感并不强,政府的管理成本也非常高。我们用互联网的方式去解决,搭建民生服务平台,使民众获得服务的路径更便利。网络化的民生服务平台,还提供了一个可视化的管理后台,大规模的数据模型为政府的宏观经济调控建立预测模型,进而调整相关政策。

大数据对公共管理的小事情上也大有帮助。我们在本溪做过一个小实验。过去我们常说中国人不会倒垃圾,乱堆、乱放,但是当我们把全市的垃圾箱摆放位置和全市居民密度进行对比后发现,环卫部门垃圾箱摆放位置有问题,它是简单按几何平面平均分布,但是居民不是平均分布的,在居住密度大的地方,就应该放置更多的垃圾箱。

再举一个我经常举的例子。长安街的交通,最早每个路口的红绿灯都是分别管理的,按固定时间间隔变化。后来,我们把长安街上所有的红绿灯都串联起来,这就避免上一个红绿灯停一下、下个红绿灯再停一下的弊端,而且还能根据人流量,智能疏导车辆快速通过。但是这些还不能完全解决长安街的交通问题,长安街两侧的公共设施及活动安排,比如举办音乐会、两会召开时,对交通拥堵影响非常大,还需要能够计算出周边环境和道路运行情况,也就是从智能化向智慧化转变。大数据的价值,就是为人类提供一个智慧的服务体系。

第六个挑战是大数据时代新的安全观。

早些年有一本书《现代战争》,它提出未来的战争不是无限的,而是有限度的战争。现在,社会安全的重点是反恐。这是一种新的安全观,从战争模式、国防模式,进入到民生和社会的模式上来。现在再发动战争的话,不能靠传统的武器去打了,而是要依靠网络安全、信息安全。