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现在这样的例子不是很多，但是我们也看到了一些。我给大家举一个例子，比如医疗行业，这是一个很大的产业，所以有时我和一些著名医院的院长聊天时，他们会很自然地说，你们这个大数据技术很厉害，而且你们又懂互联网，咱们可以结合，我们医院里有很多数据，比如几万甚至十几万病人的病例，大家就可以据此算一算，比如对于某一种病、按照地域来划分、哪个地域的发病率会更高。这些在他们看来是大数据应用。 然而，这在我看来是一个极小数据的应用，十几万的病人，按照地域分一分，统计一下地域的发病率，可能一台PC服务器就能搞定了。但是我们这些医院的从业者会觉得这就是你们大数据能干的事。如果我们永远像这样在不同频率上进行对话的话，结合是没办法发生的。我们想象的大数据动辄是几千台服务器，甚至是几万台服务器，去做非常复杂的计算。以前是连计算机科学家都不敢想的事情现在变得可能了，这才是大数据。 但是大家可以想象，如果说以前计算机科学家都不敢想的事情，你现在希望那些医院院长，那些做生物工程的科学家来想这些事情，也是不现实的。但是我们尽管有这么强大的计算能力，有这么好的数据处理能力，但是却不知道要去解决什么样的问题。我们不知道医院里正在面临的问题是什么，而将来要想解决这些问题，恐怕不是互联网公司主导就能做得到的，需要医疗等行业中的人慢慢了解我们这些互联网公司、大数据公司、或人工智能公司将来能为他们做什么。 传统产业要找到提升核心竞争力的“正确按钮” 我最近确实在这方面也花了一些精力来研究。比如基因测序，从2000年左右开始将整个人类基因都测出来了，这在当时可以说是很大的突破，人人都很兴奋，我们可以根据基因判断将来人会得什么病。一个人大概有26000个基因，当时可能花了无数钱来实现这样的基因测序。这也是少数在计算机领域以外，但能够符合摩尔定律的——测序的成本不停的下降，今天对于一个人的基因完全进行测序只要一千美元左右，未来还会更低。我上次碰到华大（全球最大的基因测序公司）总裁王俊，我对他说，未来你们对于人的基因测序可以测试几百万人，这是大数据，很有用，你们能不能跟我们合作做点什么呢？但他说这个数据现在用处还不是特别大，原因是什么呢？ 因为这些数据不是有针对性的。如果我们想搞清楚患某一种病的人跟他的基因有什么关系，我们是无法根据一些Random Sample（随机案例）、在社会上随便找来的几百万人而得出结论的。所以我们现在看到的基因测序目前只是一个很简单的应用，就是可以把整个人的基因测一遍，然后告诉你你将来会不会得唐氏综合症，可是有多少人知道唐氏综合症是什么？ （责任编辑：职场达人） |
