人間は五千年も待っていますが、本當に不思議ですか？

2014年3月の最初の週末、馬雲さんは北京のビッグデータ産業紹介會で「人類はIT時代からDT時代に向かっている」と提案しました。

アリババの創始者は「將來の製造業は石油ではなく、最大のエネルギーはデータである」と考えています。

では、データは本當に不思議ですか？

この問題に対して、歴史學者の回答は以下の通りである。

5000年以上前の人類の最初の文字はデータ量のために作られたものです。人類は原始の食物採取者から安定した農業文明に入ることができます。原始の部落から都市、王國、帝國に行くこともできます。

データは人類の最初の文字情報です。

紀元前3500年-紀元前3000年、北京から直線で6000キロ余り離れた両河流域で、この肥沃な平原に太陽の光が輝いています。

ここに定住したシュメール人は発達した農業と繁栄した都市を発展させました。

採集と狩猟によって生まれた數百人の原始部落と違って、農業社會に進出したシュメールの人口はますます多くなり、地盤もますます大きくなりました。

それでシュメール人は難しい問題に遭遇しました。こんなに多くの人口をどう管理しますか？いくらの麥を植えますか？どれぐらいの稅金がかかりますか？

人間の「好記憶性」はもうこれらに対処できないので、外部の道具を借りるしかないです。

そこでシュメール人はまず、大量の數字とデータを扱うシステム「文字」を発明しました。

人類の最初の文字情報は詩歌でも物語でもなく、財経データです。

尤瓦爾?ヘラ利は『人類史』で評価しています。

大きな國を管理するなら、數字は大きな鍵といえる。

人間の脳の制限が大きい大局は人間の協力の規模と程度を制限しました。

シュメール人の社會秩序は人間の脳の処理能力に制限されなくなり、都市、王國、帝國に向かうことができる。

大きなデータは原因、予測傾向を正確に説明できるデータです。

メソポタミア南部のシュメール人は人類のデータ時代を開いた。

では、今日私達が探しているビッグデータの時代と5千年前はどう違っていますか？ビッグデータは一體どこにあるのですか？普通の人にとって、これらの問題はまだ分かりません。

DT財経とアンケート網が共同で実施したビッグデータの認知と態度に関するアンケートによると、「ビッグデータとは何か」という多選問題の中で、「全國國勢調査」を選ぶ人が一番多く、「政府財政データ」と「ビジネスサンプリングデータ」が上位を占めたのに対し、「淘寶『切り刻む手』指數」がビッグデータだと考える人はなんと「全國國勢調査」の4分の1以下だった。

大きなデータの定義は同じではないが、一般のデータとの最大の違いは、サンプルが部分的に全體となることである。

『ビッグデータ時代』の観點によると、

大データとは、ランダム分析法（抜取調査）を用いないという近道を指し、すべてのデータを用いて分析処理を行う。

この観點から、「ビジネスサンプリングデータ」は必ずビッグデータの範疇ではなく、「國勢調査データ」はそうです。

より狹い意味の大きなデータ論があり、ビッグデータはユーザーの痕跡に基づいており、迅速にフィードバックできると考えられている。

このような観點は明らかにインターネット時代、特に攜帯端末の特徴に基づいている。

この説によれば、上の図の4つの選択肢の中で、タオバオだけが大きなデータと呼ばれています。

「小さいデータ」を「大きい」という考え方もあります。

データ専門家の塗子沛さんは、「小さいデータ」が縦の時間に蓄積されたり、空間的に記録されたりして、他のデータを統合しても価値が出ると考えています。「多源」のホログラフィックデータになります。

では、何がビッグデータですか？定義にこだわらず、アプリケーションに重點を置くべきです。

「広告を見ないで、治療効果を見る」ということは、大きなデータが原因やトレンドを正確に説明できるデータであるはずです。

大きなデータが咲き誇っていますが、応用は慎重にしてください。

ビッグデータの収集と応用はもうどこにもありません。ショッピングサイトの毎回の消費と調査、検索エンジンの毎回の入力、情報プラットフォームの點々と開く見出し…

私たちが記録した行動は、大データ時代の素粒子です。

生活の中で最も深いデータの応用の一つは、交通の大きなデータです。

例えば、2016年1月に高徳地図で発表された「2016年春節モビリティ予測報告」は、春節期間のどの時間帯がどの高速道路でどの程度混んでいるかを予測し、回り道プランを提供しています。

このような長時間の予測は往年のデータを使わなければなりませんが、多くの場合の交通予測は今の交通量の大きなデータに基づいて適時にフィードバックします。

例えば、ある區間の車のリアルタイムの位置が分かります。その後、システムは今後數分、數時間の車の流れを予測します。

正確な予測は利益を得ることもできるし、損失を回避することもできる。その価値は言うまでもない。

高徳會社の試算：高徳地図を使って渋滯を避ける機能は、毎月全部のユーザーのために時間を節約して700年に達して、節油は1840萬リットルに達して、1.3億元の価値があります。

交通以外に、ビッグデータはどの分野で開花しますか？「中投アドバイザー」の「ビッグデータ産業報告」によると、教育、交通、消費、電力、エネルギー、大健康と金融は全世界のビッグデータ応用の7つの分野で、総価値は3200～5300億ドルと予想されます。

しかし、この數兆円の市場の大部分はまだ頭の中にある。

大データという言葉はすでに埋まっているが、人類はまだビッグデータ時代にはいない。

専門家によると、

大きなデータが與えられた結果は信頼性が低いので、急いで実用化すると、土木工事がまだ上手にならないうちに橋を建設し始めたようなものです。

政府のデータ資源は合理的で適度に社會に開放すべきである。

シュメール人が発明したデータ記録システムは、ますます複雑な社會を管理する能力があります。人口はどれぐらいですか？

昔からデータは一つの都市國家、一つの王國、さらには一つの帝國の重要な統治根拠である。

現代社會では、公安部門に人口データベースがあり、工商部門に企業データベースがあります。

各政府部門、各級の政府機関にはそれぞれのデータベースがあります。

「ユーザーフィードバック」という特徴から、政府のデータは必ずしもビッグデータとは言えないが、政府部門が蓄積している膨大なデータは、大データ「海を跨ぐ大橋」の橋腳を作っている。

例えば、高徳地図は交通部門と協力して、交通部門のデータを得ました。

しかし、政府がコントロールする公共データには多くの障壁があり、公共データが足りないという不満が多い。

政府の公共データが公開されるべきかどうか、またどのように公開されるべきかという見方もある。

データ専門家の塗子沛さんは、國家の安全を脅かさず、公民のプライバシーを侵害しない限り、政府の公共データは開放されるべきだと考えています。

理由は簡単で、政府がデータを収集するのは納稅者のお金で、収集するのも納稅者のデータで、自然と納稅者に開放します。

しかし、データのオープンは簡単な政府情報公開ではなく、塗子沛は「公開」と「開放」とは違った言葉だと思っています。

公開は情報レベルで、一本ずつです。オープンはデータベースレベルで、一枚ずつです。

彼は、ビッグデータの時代には、異なるシステム間のデータを統合し、統一したメタデータ定義が必要だと考えています。

良いニュースは、2015年9月に國務院が発行した「ビッグデータ発展行動促進要綱」によると、國家政府のデータ統一開放プラットフォームは2018年末までに建設され、率先して気象、環境、信用、交通、醫療、衛生など20項目余りの重要な領域において、公共データの合理的かつ適度な社會開放を実現するという。

企業間の商業データ共有はまだ未完成です。

戦略資源として石油は何度も爭奪戦を引き起こした。

馬雲が述べたように、データは石油よりも重要な資源になります。またどのような爭いを引き起こしますか？

インターネットの大物はいずれも政府のビッグデータを狙っており、この膨大な資源を手に入れたいと考えています。

政府もますますこれらのインターネットのオーディエンスの技術を必要として、これらの企業と協力したいです。

しかし、BAT企業自身も大量のデータ資源を持っています。これらはユーザーからフィードバックされたデータも適切に社會に公開するべきですか？他の企業と共有するべきですか？

これに対して、民衆はこう見ています。

もしかすると、企業にデータ資源を開放したいのは無邪気かもしれません。

データを石油よりも重要な資源と見なしている企業に対しては、データの秘密保持が一番大事です。

國內のBAT 3社のインターネット大手は、買収を重ねて巨大な派閥を作った。

これらの派閥內部の各社のデータ共有は円滑ですか？

おそらく渋滯のようです。

「財経」雑誌の文章評価によると、

國內の大データ分野の學者や業界関係者は、政府が把握している公共の大データには多くの障壁があり、共有しにくいとこぼしています。

この観點には合理的なところがあるが、全面的ではない。

説明が難しいため、膨大なデータを手にした國內のインターネット大手も、まだ大きなデータ技術で大きな役割を擔っている。

ビッグデータは個人のプライバシーをどこに置くべきですか？

原始部落社會では、人間には個人の空間がなく、衣服を隠したり、胸をはだけたり、乳を出したりするほど、プライバシーの概念がない。

中世の城でも、まだ個人主義の観念がない貴族は、プライバシーとは何かを知らない。

彼らは自分の部屋さえなくて、明るいホールで寢て、大勢の人の目の中で生きています。

今は違っています。字が読めない子供も自分の部屋を持っています。自分の秘密を隠しています。

しかし、人間がプライバシーを重視している今日に限って、私たちはインターネットに露出している。

人間はますます多くの行為を第三者に記録されています。晝は何を食べましたか？夜はどこに行きましたか？今日はどのぐらい歩きましたか？誰と話しましたか？そしてどんな病気になりましたか？

これらの記録された個人の行為について、民衆はどう思いますか？

プライバシー保護は民心の向かうところであり、民心を得るものは市場である。

アメリカFBIはアップルに対し、iPhone 5 cの使用を解きほぐすよう協力してほしいと要請しましたが、アップルのクック氏は拒否し、公開狀を書いてFBIがアメリカの民主的な自由の立國基盤を破壊したと非難しました。

プライバシーは秘密だけでなく、安全にもかかわる。

一般的なデータが通常裝備なら、ビッグデータは核裝備です。

大きなデータは原子力のように人類に幸福をもたらすことができます。また、核兵器のように大きな被害をもたらすこともあります。特に、複數のソースからの大きなデータが漏れた後、組み合わせられて、破壊力は大幅に増加します。

実際には、政府にとっても、公開された公共データは機密漏洩のリスクに直面しています。科學技術會社とポイントを合わせて協力しても、プライバシーは最も接觸しやすい赤い線です。

「スペクトル」はビッグデータの命です。

DT時代において、大きなデータは日常生活をリードし、企業の生産を指導し、政府の國を治めることを補助する。

だから、「頼り」は大きなデータの立身のもとであり、頼りない大きなデータは社會をゆがめかねない。

大きなデータはスペクトルによらず、データソースが重要です。

一方で、専門的なデータの発掘と分析人員が必要です。

LinkedInは昨年、2014年に最も雇用者に愛され、最もホットな25の技能を発表しました。その中で統計分析とデータ発掘の技能がトップになりました。

ビッグデータの人材の人気は、業界の向上を反映しているだけでなく、現在の狀況を反映しています。

分析のショートボードを掘り起こして、このような専門の人員と専門の技能の不足、現在の大きいデータの製品の歪みをも招くかもしれません。

五千年前のシュメール人の社會で、データを記録することができる人は國の大黒柱だったと思います。

後に子供も書くことができます。數學者と物理學者がいます。

人類は今だんだん大データの時代に入ってきて、ビッグデータの技能もますます普及しています。

原始部落から農業社會に入り、データ記録システムの誕生によって成長しつつある人類社會が効果的に管理されるようになりました。

今、グローバル化の世界はより複雑な問題に直面しています。人口のさらなる増加、資源の負擔の大きさ、環境の悪化、生物の群れの減少…

元のデータ形式では今日と明日の問題に対応できなくなりました。ビッグデータは解決の道かもしれません。