01大数据时代的思维变革02大数据时代的商业变革03•大数据时代的管理变革 2. 大数据时代的商业变革 2. 大数据时代的商业变革——数据化“数据化”——一切皆可“量化” 大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望信息技术变革随处可见，但是如今信息技术变革的重点在“T”（技术）上，而不是在“I”(信息）上现在，我们是时候把聚光灯打向“I”，开始关注信息本身了 实例：莫里的导航图——大数据最早实践之一•马修·方丹·莫里（Matthew Fontaine Maury）是一位很有前途的美国海军军官•1983年意外受伤，无法在海上工作•经过近三年的休养，美国海军把他安排进了办公室，并任命他为图表和仪器厂的负责人 •为什么船只在海上绕弯不走直线？•存在问题：–老船长的经验知识的传承习惯–陈旧的图表•现状：大量航海书籍、地图和图表，航海日志……•莫里和他的20台“计算机”——那些进行数据处理的人，一起把这些破损的航海日志里记录的信息绘制成了表格 •莫里把整个大西洋按经纬度划分成了五块，并按月份标出了温度、风速和风向，因为根据时间的不同这些数据也有所不同。
整合之后，这些数据显示出了有价值的模式，也提供了更有效的航海路线•反馈：–创建了一个标准的表格来记录航海数据，并且要求美国所有的海军舰艇在海上使用，返航后再提交表格–商船也拼命地想得到他的图表，莫里就要求以他们的航海日志作为回报–让船长定期向海里扔掷标有日期、位置、风向以及当时洋流情况的瓶子，然后再来寻找这些瓶子•1855年，莫里的权威著作《关于海洋的物理地理学》（The Physical Geography of the Sea）出版，当时他已经绘制了120万数据点了 •他的工作为第一根跨大西洋电报电缆的铺设奠定了基础•在公海上发生了一次灾难性的碰撞事件之后，他马上修改了他的航线分析系统，这个修改后的系统一直沿用至今•他的方法甚至应用到了天文学领域•当他前去到欧洲为他绘制的图表寻求国际支持的时候，四个国家授予了他爵士爵位，包括梵蒂冈在内的其他八个国家还颁给了他金牌即使到今天，美国海军颁布的导航图上仍然有他的名字 Ø数据，从最不可能的地方提取出来Ø数据化，不是数字化Ø量化一切，数据化的核心Ø当文字变成数据Ø当方位变成数据Ø当沟通成为数据Ø一切事物的数据化 数据，从最不可能的地方提取出来•实例： 日本先进工业技术研究所的坐姿研究与汽车防盗系统–当一个人坐着的时候，他的身形、姿势和重量分布都可以量化和数据化。
–通过在汽车座椅下部安装总共360个压力传感器以测量人对椅子施加压力的方式–把人体屁股特征转化成了数据，并且用从0~256这个数值范围对其进行量化，这样就会产生独属于每个乘坐者的精确数据资料–在这个实验中，这个系统能根据人体对座位的压力差异识别出乘坐者的身份，准确率高达98% •这个研究并不愚蠢这项技术可以作为汽车防盗系统安装在汽车上有了这个系统之后，汽车就能识别出驾驶者是不是车主；如果不是，系统就会要求司机输入密码；如果司机无法准确输入密码，汽车就会自动熄火把一个人的坐姿转化成数据后，这些数据就孕育出了一些切实可行的服务和一个前景光明的产业•比方说，通过汇集这些数据，我们可以利用事故发生之前的姿势变化情况，分析出坐姿和行驶安全之间的关系这个系统同样可以在司机疲劳驾驶的时候发出警示或者自动刹车同时，这个系统不但可以发现车辆被盗，而且可以通过收集到的数据识别出盗贼的身份 数据化，不是数字化 “数据”（data）这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”•数据化一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程•数字化把模拟数据转换成计算机可识别处理的0和1表示的二进制码 数字化并不是计算机改革的开始，最初的计算机革命是计算能力的飞跃。
–我们通过计算机计算过去需要耗费很长时间的项目，比方说导弹弹道表、人口普查结果和天气预报直到后来才出现了模拟数据和数字化•现代信息系统让大数据成为了可能，但是大数据发展的核心动力来源于人类测量、记录和分析世界的渴望 量化一切，数据化的核心•记录信息的能力是原始社会和先进社会的分界线之一•计量和记录一起促成了数据的诞生，他们是数据化最早的根基–阿拉伯数字–记数板–算术赋予数据新的意义——记录和分析再利用–复式记账法 计算机的出现带来了数字测量和存储设备，大大提高了数据化的效率 数字化带来了数据化，但是数字化无法取代数据化 当文字变成数据•数字化和数据化的差异是什么？•实例：2004年谷歌的数字图书馆计划–开始，数字化文本，扫描书籍–使用识别数字图像的光学字符识别软件，将图片转化为数据化文本–2010年，2000万图书，书写文明的15%–当文字变成数据，人可以用之阅读，机器可以用之分析 当方位变成数据•始于古希腊•1884年，国际子午线会议•1978年，GPS的24颗卫星发射成功–20实际80年代，第一次对民用开放–90年代全面投入使用，实现商业运用•实例：英国汽车保险•实例：多效地理定位与UPS的最佳行车路径–2011年，4828万公里，300万加仑，3万公吨–减少左转 •实例：“现实挖掘” MIT媒体实验人类动力学实验室–处理大量数据，发现并预测人类的行为。
–例子：预测流感隔离区域–例子：通过非洲预付费用户的位置信息和他们账户的资金，发现贫民窟是经济繁荣的跳板 当沟通变成数据•FaceBook：社交关系数据化–FICO利用15个变量来预测单个借贷者是否会偿还一笔债务人以群分）•推特：情绪数据化对冲基金正在分析微博的文本，以作为股市投资的信号新推特频率可以预测电影票房•例子：微博与疫苗–人们对于疫苗的态度与他们实际注射预防流感药物的可能性呈现正相关 世间万物的数据化•IBM“触感技术先导”日本研究–实例：地板数据化–触觉地板：适时开关灯，确定身份，某人摔倒之后是否站起来，客流预测•人体传感器：监控健康状态–睡眠模式–身体颤动——帕金森和其他神经疾病–“物联网” 小结 世界的本质是信息和数据，大数据提供世界的本质是信息和数据，大数据提供新视角。