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在互聯(lián)網(wǎng)思維下數據的潛在價(jià)值

時(shí)間：2015-01-14

想知道數據的重復使用對其終極價(jià)值有什么意義嗎？來(lái)看看電動(dòng)汽車(chē)的故事吧。電動(dòng)汽車(chē)能否成功地作為一種佳通工具成為普及，其決定因素墮入牛毛，但一切都與電池的壽命相關(guān)。司機需要能夠快速而便捷地為汽車(chē)電池充電，電力公司需要確保提供給這些車(chē)輛的店里不會(huì )影響電網(wǎng)運轉。幾十年的實(shí)驗和錯誤才實(shí)現了現有加油站的有效分配，但電動(dòng)汽車(chē)充電站的要求和設置點(diǎn)目前還不得而知。

有趣的是，與其說(shuō)這是一個(gè)基礎設施問(wèn)題，不如說(shuō)這是一個(gè)信息問(wèn)題，因為大數據是解決方案的重要組成部分。

IBM電動(dòng)汽車(chē)動(dòng)力與電力工藝上系統優(yōu)化預測 在2012年進(jìn)行的一項試驗中，IBM曾與加利福尼亞州的太平洋天然氣與電氣公司以及汽車(chē)制造商本田合作，收集了大量信息來(lái)回答序電動(dòng)汽車(chē)應在何時(shí)何地獲取動(dòng)力及其對電力供應的影響等基本問(wèn)題。

基于大量的信息輸入，如汽車(chē)的電池電量，汽車(chē)的位置、一天中的時(shí)間以及附近充電站的可用插槽等，IBM開(kāi)發(fā)了一套復雜的預測模型。它將這些數據與電網(wǎng)的電流消耗以及歷史功率使用模式相結合。通過(guò)分析來(lái)自多個(gè)數據源的巨大實(shí)時(shí)數據流和歷史數據，能否確定司機為汽車(chē)電流充電的最佳時(shí)間和地點(diǎn)，并揭示充電站的最佳設置點(diǎn)。最后，系統需要考慮附近充電站的價(jià)格差異，即使是天氣預報也要考慮到。例如，如果是晴天，附近的太陽(yáng)能供電站會(huì )充滿(mǎn)電，但如果預報未來(lái)一周都會(huì )下雨，那么太陽(yáng)能電池將會(huì )被閑置。系統采用了為某個(gè)特定目的而生成的數據，并將其重新用戶(hù)另一個(gè)目的，換言之，數據從其基本用途移動(dòng)到了二級用途。這使得它隨著(zhù)時(shí)間的推移變得更有價(jià)值。汽車(chē)的電池電量指示器告訴司機應當何時(shí)充電，電網(wǎng)的使用數據可以通過(guò)設備收集到，從而管理電網(wǎng)的穩定性，這些都是一些基本的用途。這兩組數據都可以找到二級用途，即新的價(jià)值。它們可以應用于另一個(gè)完全不同的目的，確定何時(shí)何地充電以及電子汽車(chē)服務(wù)站的設置點(diǎn)。在此之上，新的復制信息也將納納入其中，如汽車(chē)的位置和電網(wǎng)的歷史使用情況。而且，這些數據不只會(huì )使用一次，而是隨著(zhù)電子汽車(chē)的能耗和電網(wǎng)壓力狀況的不斷更新，一次有一次地為IBM所用。

數據的真是價(jià)值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山一角，而絕大部分則隱藏在表面之下。明白了這一點(diǎn)，那些創(chuàng )新型企業(yè)就能夠提取其潛在價(jià)值并獲得潛在的巨大收益?？傊?，判斷數據的價(jià)值需要考慮到未來(lái)他可能被使用的各種方式，而非僅僅考慮其目前的用途。在我們強調過(guò)多次的例子中這一點(diǎn)體現得非常明顯：Farecast利用及機票銷(xiāo)售數據來(lái)預測未來(lái)的機票價(jià)格；谷歌重復使用搜索關(guān)鍵詞來(lái)檢測流感的傳播；麥格雷戈博士用嬰兒的生命體征來(lái)預測傳染病的發(fā)生；莫里重新利用老船長(cháng)的日志而發(fā)現了洋流。

盡管如此，數據在利用的重要性還沒(méi)有被企業(yè)和社會(huì )充分認識到。紐約聯(lián)合愛(ài)迪生公司的高管中很少有誰(shuí)能夠想到，19實(shí)際的電纜信息和工作人員的維修記錄可以用來(lái)預防未來(lái)事故的發(fā)生。很多互聯(lián)網(wǎng)和科技公司甚至直到最近才知道數據再利用具有多大的價(jià)值。要解鎖這些數據價(jià)值，就必須通過(guò)新一代統計人員的不懈努力并借助新一代的方法和工具。

用無(wú)力學(xué)家解釋能量的方法或許可以幫助我們理解數據。他們認為物體擁有“存儲著(zhù)的”或“潛在的”能量，只是出于休眠狀態(tài)，比如壓縮了的彈簧或防止在小山頂的小球。這些物體中的能量是隱藏著(zhù)的，潛在的，知道他們被釋放出來(lái)。當彈簧被釋放或者小球被輕碰而滾下山坡時(shí)，這些物體的能量就變成了“動(dòng)能”，因為它們在移動(dòng)并對其物體施力、同理，在基本用途完成后，數據的價(jià)值仍然存在，只是處于休眠狀態(tài)，就像彈簧或小球一樣，知道它被第二次利用并重新釋放它的能量。在大數據時(shí)代，我們終于有了這種思維、創(chuàng )造力和工具，來(lái)釋放數據的隱藏價(jià)值。

過(guò)去，一旦數據的基本用途實(shí)現了，我們便認為數據已經(jīng)達到了它的目的，準備將其刪除，讓它就此消失。畢竟，數據的首要價(jià)值已經(jīng)得以提取。而在大數據時(shí)代，數據就像是一個(gè)神奇的鉆石礦，在其首要價(jià)值被發(fā)掘之后仍能不斷生產(chǎn)價(jià)值。數據的潛在價(jià)值有三種最為常見(jiàn)的釋放方式，基本再利用、數據集整合和尋找“一分錢(qián)兩份貨”。而數據額折舊值。數據廢氣和開(kāi)放數據則是更為獨特的方式。

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