探究大数据、互联网和智能化的关系

公司年会让我讲讲大数据。我就顺便把大数据、互联网和智能化的关系一起讲了。写的时候，我发现这里至少涉及意义和方法两个层面的问题：意义层面谈的是潜力和可能性，让我们看得远一点、不偏离大方向；方法层面谈的是价值实现的具体做法，就是要如何处理好眼前的问题、让技术与价值统一起来。两个层面必须结合在一起，才能让我们既看得清远方的目标、有勇气不迷路，又迈得开脚下的步子、不要掉沟里。

下面，就从大数据开始讲起。

从意义层面讲，大数据的意义最终可以归结到一点：提升决策的水平和智能化程度。决策者可以是人、可以是机器、可以是人机协同。大数据为什么可以提高决策水平和智能化程度？因为大数据提升人类获得知识和信息的能力。孙子说“知己知彼百战不殆”。关键在一个“知”字上。而用现在的语言来讲，就是“知识”和“信息”。 在“知”的基础上，社会和国家都可以管理得更好。从大的方面讲，涂子沛老兄写的《数文明》，认为数字化会把人类带入新的文明、何老说未来的企业“利义”统一，都是因为“知”的更清楚了。而从小的方面讲，企业管理可以“透明化”、从而减少跑冒滴漏、提高管理水平。按照老友胡总的观点: 透明化可以解决企业管理的一大难题：“授权和受控的矛盾”——不授权，下面没有积极性；授权了，下面以权谋私。 当然要做到上面这些，只有大数据是不够的，还要有智能化——这里指的智能化，就是让机器帮助我们把信息从浩如烟海的数据中找出来，否则人的精力要被大数据淹没的。

大数据时代，获得知识和信息的能力大幅度提升、发生了本质性变化。

有人提出大数据的体量大是根本特征。但是，对获取知识的角度说，体量大既不充分、也不必要。很多重复的数据，有什么用啊？对应用来说，充分必要条件是“样本=全体”。这样，就意味着大数据记录了一切历史，而一切的知识都蕴含于历史。所以，笔者认为，大数据“了不起”的根本原因，是知识和信息的完整性显著提高。

在互联网领域，人们强调“相关非因果”——如果不用考虑因果性，获得知识的能力会显著上升。而且，工业大数据对可靠性的要求很高，要取得可靠性必须借助因果性；而且，工业系统中相关非因果的情况比比皆是，很容易误导人。为此，我提出一个“不纠结于因果”的提法：人类的很多经验和感性认识，就是不纠结于因果的。但是，要做到“不纠结于因果”是要有前提和边界的，这个前提边界往往需要人来把握，数据本身说明不了。

大数据还有个特点叫做“混杂性”。对此，我的理解是：能够通过多个角度获得知识，从而提高知识的质量，防止出现一种所谓“过拟合”的现象——知识在一个范围内是对的，稍微一变化就不对了。

如果还要增加一条的话，我建议增加：信息的完整性。避免人们得到错误、误导人的片面信息。

有了知识和信息以后，决策的方式可以根据实际情况来定：信息来了，可以利用人脑中的知识决策，也可以让拥有知识的计算机来自动决策。没有知识，可以从数据中获得。而计算机中的知识，可以比过去更加丰满、充分。从而提高决策质量。

这样，理论的部分就讲完了。下面遇到的问题就是方法问题了：我们在企业里面如何推进大数据。

我们知道：从技术逻辑上讲，智能决策就是把信息感知（认知）、（基于知识的）决策和执行过程有机地统一起来。但是，这个逻辑的实现，有赖于价值的实现——这样做为什么能创造价值。这一点，是IT的人员不知道的。

于是，创造价值的问题，要转移到另外一个领域来考虑：从业务人员的角度看问题。业务人员要知道：什么地方有价值、价值如何实现。这两个问题搞清楚了之后，数字化方法所谓的“感知”，就是用数据感知业务需求；所谓的“决策”，就是价值的计算；所谓的“执行”，就是价值的实现。这样，才能把技术可行性和经济可行性结合在一起。这个过程，叫做“IT和OT的融合”。换句话说，是把业务人员脑子中的知识，变成计算机的知识。

然而，这件事落地，还要考虑更深层的问题：人自己知道，过去为什么不做？换句话说：为什么现在有机会呢？

现在有机会，意味着过去没有做好。过去为什么没做好——因为过去看不清、反应不及时。看不清的原因有很多：1、没有量化的数据、不能实时看清；2、涉及到多个部门的优化，信息得不到；3、涉及到个人利益，数据有问题。有困难才有机遇。在我看来，大数据解决第一类和第二类问题，互联网解决第二类问题；咨询和诊断解决第三类问题。当然，解决这些问题可能涉及到很复杂的逻辑。但如果有了准确的数据，我们不怕：可以让计算机去做啊。只要人能把问题说清楚，机器不嫌麻烦的——这其实就是智能化。

通过智能化，提升企业的管理水平。这里的价值有多大呢？我们的调研发现：由于管理不当造成的损失，一般企业都有10%~20%。这些价值损失，就是智能化工作的价值所在。

这个损失是理论上的。但能不能找出来，关键看利益关系。而利益关系的处理，关键又靠领导。这件事是个硬骨头，如果领导不给力，这部分价值就挖掘不出来——为什么有些企业把智能化搞成了自动化——因为领导不给力。

所以，如果智能化搞得好，有个前提条件：找个风气好、领导能力强的企业去搞。恩格斯说过一句话，值得我们思考：“何一门科学的真正完善，在于数学工具的广泛应用。”这句话也可以反着理解：企业不发达到一定的程度，数学的用处是看不到的。所以，业务精益化才会促使人们把业务问题转化成数学问题。工作才好做。只有在这种地方搞智能化，才会有真正的机会。没有一流的用户，就没有一流的技术。这些都是有深刻教训的。