在大数据日益受到关注的今天，你真的了解大数据吗？

让我们一起聆听著名管理学家、清华大学经济管理学院EMC讲席教授陈国青对于如何理解大数据的观点。

大数据并不是凭空出现的概念，而是信息技术发展的产物。随着云计算和大数据时代的到来，人们的生活经历了巨大变化。从基础研究方法到各个学科，大数据已经深入到我们的日常生活中。现在，大数据与我们的生活息息相关，各种设备如RFID、传感器、手机、可穿戴设备、车载设备等，每时每刻都在收集信息，每个人既是数据的接收者，也是数据的制造者。大数据从特定领域进入社会生活，是信息技术与社会生活融合的结果。

陈国青教授长期致力于数据研究，特别关注信息变化对管理的影响。近年来，他在大数据领域投入了大量精力，并担任国家自然科学基金委“大数据驱动的管理与决策研究”重大研究计划专家指导组组长，带领国内同行共同探索大数据前沿问题。

大数据的数据特征

陈国青教授指出，大数据的数据特征可以从以下几个方面概括，例如4V：容量、种类、速度和价值。

首先，大数据意味着大规模的数据。大数据的规模通常具有海量的特点，但没有固定的量纲标准，而是与特定领域及其问题相关。超出原有范围和问题的数据规模被认为是超大规模的。比如，企业大数据不仅包括企业内部数据，还延伸至企业外部，形成社会化的企业数据。每个人作为终端用户，既是数据的使用者，也是数据的创造者。

其次，大数据意味着多样化的数据。随着多媒体的普及，全球数据和数字流量中超过80%是文本、视频、语音和图像，而非过去以结构化数据为主的简单数据形式。多样性成为大数据的重要特征。

第三，尽管我们身处数据海洋，但与企业和个人相关的数据却相对较少，因此数据的价值密度较低。换句话说，数据量巨大，但对企业或个人决策有价值的信息占比很小。如何从海量数据中挖掘出有用信息，成为数据分析的关键。

最后，大数据的实时性强。信息如同流水一般源源不断，人们需要实时响应，比如查看新闻、支付账单等。数据是连续的、实时的，形成了大数据的“大”和无处不在的特点。

这些大数据的特征对科学研究方法提出了挑战，同时也影响着商业和管理决策。

大数据的问题特征

陈国青教授认为，大数据的问题特征主要体现在三个方面：粒度缩放、跨界关联和全局视图。

粒度缩放指的是问题的要素是否可以数据化。数据粒度就像小像素，使问题的要素得以描述和精确测量，类似于地图的放大缩小。如果问题涉及人，就需要考虑人是否可以通过数据进行测量。

大数据问题还引入了新的视角，即需要跨界关联，将传统视角和边界外的相关因素纳入管理决策中。例如，过去在景点排队可能只考虑人数多少，但现在还需要考虑景点周边的酒店信息、天气情况、交通状况等，这就需要引入外部视角并广泛收集相关数据。

全局视图是指问题定义与求解的全局性，强调对相关情境的整体描绘及其动态演变。这需要基于数据分析和平台集成的全景式“成像能力”。

大数据与管理决策

陈国青教授指出，大数据在管理决策中的应用，主要体现在决策者在面对“发生了什么？”、“为什么会发生？”及“将要发生什么？”等问题时，如何在业务层面上理解业务形态、业务间的联系及其未来发展趋势，这对应于数据层面的形态数据粒度、形态之间的关联与因果关系以及全景式动态演化。

值得一提的是，“大数据只讲关联不讲因果”的说法存在误导。实际上，管理决策既需要关联也需要因果分析。数据本身是中立的，但在与管理决策结合后，数据会涉及到人的价值观判断，应用场景和具体问题，因此数据的应用也不再中立。这与其他科技一样，既可以服务人类，也可能产生负面影响。

大数据与被遗忘权

大数据带来的一个问题可能是隐私泄露。例如，当你点披萨时，店员可能通过你的卡号了解到你的工作电话和生活电话，根据医疗记录为你排除高脂食品，甚至在选择付款方式时了解到你的银行卡使用情况。

陈国青教授特别提到，当个人数据被大量收集和记录时，被遗忘的权利变得尤为重要。早在1995年，欧盟就在相关数据保护法律中提出了“被遗忘权”概念。此后，欧盟逐步完善了相关立法，并通过司法判例正式确认了这一权利。

陈国青教授的贡献

陈国青教授放弃国外知名人工智能实验室的邀请，毅然回国，致力于研究中国企业管理问题，为中国管理学带来了新的视角。他还获得了中国管理学界最高荣誉之一的“复旦管理学杰出贡献奖”，并担任多项重要职务，推动了中国管理学与信息技术的进步。

大数据的未来

陈国青教授将在6月10日晚7点于清华大学新清华学堂进行演讲，深度解读大数据的力量。活动面向公众开放，欢迎感兴趣的朋友提前领票参加。