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2017年7月18日

車品覺 全民大數據

演算法主宰未來

自古以來,生產力要素建基於各種自然資源和人力資源如何有效使用,這是在智能時代來臨之前幾千年已存在的定律,分別只在於工具的創新能讓效率大幅提升,人類在工具的選擇上變得尤其重要。直到電腦出現,我們就開始努力把物理世界中的規律轉換到電腦的邏輯世界中。然後大數據的到來啟動了人工智能,智能時代就這樣開始翻山越嶺了。

盤點數據不簡單

很多人把數據比喻為石油,但不同的是數據來自應用,不管是否自覺,個人、企業甚至每一部機器每時每刻都在貢獻又使用着數據。不遠的將來,數據的應用如同電力一樣,將成為企業運營的必需品,滲透到業務每一個環節,隨着計算與儲存能力日益強大,為不同企業提供源源不斷的優化能力。既然是核心資源,數據資產的運營將愈來愈重要,盤點這些資源殊不簡單,我在阿里工作時總共做過3次,過程中歸納了一些經驗:

什麼樣的數據用量大、覆蓋率高?具公共屬性。

什麼樣的數據稀缺但重要?具戰略性。

什麼樣的重要數據是不可再生的?必須備份。

數據資源用完可以再用!複製成本極低。

大數據的關聯特性,讓數據權屬邊界愈來愈模糊。

幾次的資產盤點中,讓我認識到數據的盤點與實物不一樣,數據可以無限衍生,但量多不代表有用。

另一方面,對於傳統行業來說,擁有數據資源將令企業具有創新能力,更容易適應高速變化的市場環境和用戶需求。可惜傳統行業往往在資訊化和數位化建設方面存在缺失,彌補短板是當務之急。

我還記得在2013年,我當時的上司、淘寶網總裁「三豐」就跟我說過:「我們不能總坐金山吃饅頭。」一方面需要數據資產治理,同時也要證明數據有大價值。今天數據的價值其實已毋須多言,開發AlphaGo而一舉成名的Deep Mind團隊,被收購後成功地幫助谷歌數據中心的冷卻系統節約用電40%,能在未來幾年省下數億美元支出,據說該專案的團隊成員只有五六個員工。難怪《未來簡史》的作者認為,我們將進入一個Inorganic Intelligence(無機智能)的世界,未來有可能受到演算法主宰。機器具備深度學習能力之後,智慧的定義或會被改寫,人類的感知和普世價值也會改變。

車品覺_紅杉資本中國基金專家合夥人、阿里巴巴集團前副總裁

 

(編者按:車品覺最新著作《覺悟.大數據》現已發售)

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