馬克思·韋伯有一個著名論斷，大致是：所謂資本主義，就是用計算的方式決定所有市場行為?？纯次覀冎茉獾氖澜纾喝缃衩刻煺Q生的數據量相當于人類從公元元年至大約一千年產生數據的總和;Twitter每小時誕生的數據量遠超17世紀一個英國人窮盡一生接收到的信息量;2018年全球大數據方面的開支將達到令人咋舌的1140億美元……馬克思·韋伯忘了教導世人，在這個變量日趨混亂的時代，若想用計算的方式決定市場行為，該如何分辨出隨數據洪流裹挾而至的福音與噪音。“未來數據將會像石油一樣成為根本性資源”，但別忘了，倘若這個世界沒有汽車和飛機，那么石油的歸宿或許仍然是印第安人涂在身上的顏料和騙子手中的“萬能藥膏”。

嗯，現在對任何機構而言，大數據都催生出了更加多元的業(yè)務邏輯，但與石油一樣，大數據是手段而非目的，如何讓數據落地，真正降低決策成本，才是那些希望置身數據浪潮之巔的CIO/CTO們該思考的核心問題。

大體而言，大數據的整個產業(yè)鏈環(huán)節(jié)包括采集—處理—分析—可視化。在我看來，盡管身為視覺動物，但不少人都極易低估最后一環(huán)——大數據可視化的作用。所謂大數據可視化，即是通過分析工具，把繁雜多維的數據用藝術化的視覺語言表達出來，發(fā)掘隱匿在數據之中的潛在價值，用海云數據創(chuàng)始人馮一村先生的話說，就是“讓人一秒鐘之內看懂100萬份Excel的數據信息。”

11月3日，這家曾被比爾蓋茨造訪，行事卻頗為低調的數據運營商，發(fā)布了最新產品——圖易4.0，一款自助完成數據可視化的在線工具。而公開資料顯示，在此之前，世界500強中已有76家購買過海云數據的產品和服務。

業(yè)內倒是有不少關于海云數據的“段子”。去年12月，《一步之遙》和《智取威虎山》同時上映，由于各行業(yè)都無所不在的“按理說”，大多數影院將大多數排期給了姜文的《一步之遙》，但海云利用大數據可視化分析，把電影院過去積累的票房數據和會員數據進行匹配，分析并作出判斷，將兩部電影排期各半，事情你們都知道了，《一》的票房并未“按理說”，從而也把想看《智取威虎山》的觀眾“逼”去了海云服務的影院。

海云數據服務的名單，不少都是政府機構，譬如北京工商總局。你知道，傳統(tǒng)的監(jiān)管手段比較被動，“死角”難尋，有人舉報才能發(fā)現問題企業(yè)，也很難判斷企業(yè)活力。海云的做法是，用企業(yè)的招聘行為，媒體曝光，采購等多維度的數據構建了一個判別企業(yè)活躍度的算法模型，結果顯示北京有60%的企業(yè)是活躍的。這一分析過程也由工商總局匯報給了李克強，并獲得了總理認可。

嗯，大數據可視化更像一種新的媒介，將比特洪流以一種界面友好的藝術形式翻譯成可信賴的決策工具。當然，毫無疑問，所謂藝術性終究要歸于用戶體驗的范疇，大數據可視化的唯一目的其實頗為直白：有用。

畢竟在互聯(lián)網時代，我們已經聽過太多沒用的概念。

數據在流動，只是你看不見

凱文·凱利先生曾說過：“數據并非用來收藏和存儲，它們需要的是流動，與其他數據相連接，數據處于流動狀態(tài)，才能發(fā)揮出更為強大的作用。”而隨著數據指數級的擴張，數據的自身形態(tài)似乎也在向更易“流動”的方向悄然進化：資料顯示，在現存數據中有75%是“非結構化數據”，并不是之前占據主流的“結構性數據”。

所謂結構性數據，一個不錯的例子就是各單位人力部門的Excel表格：每位員工的姓名，年齡，籍貫，職位，政治面貌，畢業(yè)院校……條條框框，清清楚楚，就像電子科技大學教授周濤所言：“處理這類數據，用一些簡單的機器學習辦法，如決策樹、神經網絡等就能得到各個變量間的關聯(lián)，并做一些簡單預測。比如在某個職崗上到底是男性、還是女性，來自于什么地區(qū)，畢業(yè)于什么學校，可能他的績效更好。”

而非結構化數據則藏匿于比特世界的各個角落，各種文字，語音，圖像，視頻，社交關系，空間軌跡……他們基本異構且分別獨立，如同一座座信息孤島，人類自身不可能以類似“上帝視角”察覺各數據之間的相關性，也就難以協(xié)同工作，發(fā)揮這些數據本應擁有的價值。

事實上，海量數據的孤島狀也是不少機構駕馭數據的最大瓶頸。譬如，海云數據曾服務于某國內最大的航空公司之一，其共有3600余套系統(tǒng)，數據龐大，但這些系統(tǒng)來自于不同的系統(tǒng)供應商，異構數據無法實現有助于商業(yè)決策的關聯(lián)分析。

非常遺憾的是，目前國內企業(yè)在進行大數據分析時，似乎仍以結構化數據為主，部分原因當然是市場上缺少真正有效且相對簡單的應用工具。這也是我認為圖易4.0的機會所在。

數據宛如水晶球

如前所述，在海云數據的客戶名單里，不少都是像總理辦公室、地方公安局和交管局等政府職能部門，而談及特殊機構與大數據運營商的合作關系，若你對硅谷創(chuàng)業(yè)公司——尤其是創(chuàng)業(yè)公司的估值稍有了解，無疑會想起一個“大神”級的名字：Palantir。隨著最新一輪1.05億美金的融資，這家神秘的數據公司的估值達到了202億美金，是繼Uber，小米，Airbnb 之后全球估值第四高的創(chuàng)業(yè)公司。

那么它究竟是干嘛的?這家由彼得·蒂爾擔任聯(lián)合創(chuàng)始人，2004年就已成立的公司因從事高度機密的數據分析工作而為人側目。據媒體報道，在它的客戶眼中，Palantir恰如《指環(huán)王》中白衣巫師薩魯曼用的水晶球一般，可看透那些暗藏于表象之外的真相?？纯碢alantir的傳奇履歷：它是美國CIA和FBI尋求的合作對象;它曾在戰(zhàn)亂之中的巴格達計算安全駕駛路線;幫銀行追回納斯達克前主席麥道夫隱藏的數十億美元巨款;據說曾幫助奧巴馬政府追捕本·拉登行動;跟蹤沙門氏菌的爆發(fā)路徑;幫助摩根大通內部定位網絡欺詐，當然，它也可以幫助好時公司提升巧克力的銷售利潤。

那么Palantir是怎么做到的?簡單地講，就是通過復雜的算法和模型，讓機器擁有“上帝視角”，人類只需為它輸入各個維度的海量數據，再等它輸出我們迫切希望得知的結果即可，比如：到底哪里最有可能發(fā)生犯罪?嗯，想起《少數派報告》了么?

某種程度上，海云數據的產品甚至發(fā)展路徑都與Palantir極為相近。彼得·蒂爾曾坦言，一開始與CIA、FBI等機構合作，流程要漫長許多，但換來的卻是最為有力的背書，這會增進“普通”客戶對Palantir的信任感。所以，“中國的Palantir”?也許這才是海云數據最大的野心。

事實上，從上世紀50年代計算機圖形學的誕生，數據可視化已有幾十年的歷史。而若將視野拉至人類與數據的關系，從古埃及時代開始，人類就懂得用數據記錄日常。某種意義上，判別現代社會的一大標準，即是各個領域決策層——尤其執(zhí)政部門對于數字的駕馭程度，人類社會現代化進程無時不在伴隨數據量的激增，因為數字是陌生人在現代社會進行精細化協(xié)作最為客觀的中介。更近一步講，似乎到了一個臨界點之后，數據被悄然賦予了世界主體的地位，成為一個獨立的世界。甚至在不少學者看來，比特才是這個宇宙運行的基本粒子，它們存在于一個個“是”或“否”的判斷里，不可再分。倘若整個宇宙就是一臺處理數據的巨型計算機，那所謂“大數據可視化”也就是一個處于襁褓之中，還在不斷演變的概念了。

當然了，至少在現階段，如巫師手中的“水晶球”那般，“讓人1秒鐘之內看懂100萬份Excel數據信息”才是人們最為關心的，也是對大數據可視化的最佳定義。