大数据如何成为生产力?
“在中国，历史上哪一个时代的宦官是可以娶妻的？这是非常严肃的知识。如果专门研究宦官，把他们的生存状况、心理状态以及他们在中国历史上的地位、影响、作用都搞明白，你将会成为一名了不起的专家。可是假如你的主要精力不在此，这样的知识碎片，对你一点用都没有。”《百家讲坛》著名讲师、上海开放大学教授鲍鹏山在前不久的一次演讲中，举例说明当知识不成体系时，它只是无用的碎片。
数据、信息也是知识的表现形式，这让我想到已经火了很久的大数据。5月26日，马云在贵阳国际大数据产业博览会上表示，未来最大的能源是大数据，很多追随者更坚信大数据就是生产力。维克托·迈尔·舍恩伯格在其《大数据时代》中指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。数据类似知识，没有处理和分析，只是简单的0和1。
我们的生活本来就不可能占有无限的数据，数据本身是一种资源，大数据可以是有很大价值，也可能是垃圾信息。在成为生产力的道路上至少需要收集、挖掘和分析。数据收集和汇总只是初级层面的工作，挖掘和分析才是大数据价值的体现。
舍恩伯格在去年大连软交会上演讲时，向观众展示了一张4岁儿子的照片，他表示用相机给孩子拍一张照片也是大数据的收集。收集的过程中可以聚焦孩子，也可以聚焦孩子普遍的牙刷，这是数据的刷选。“在收集数据时进行选择，就需要区分什么是重要的，什么是不重要的，但是很多时候我不知道什么是重要的，什么是不重要的。这种情况下，有选择就会有数据丢失。”
随着各种传感器的廉价化和普及应用，数据的收集开始变得容易。例如人们手中的智能手机，城市各个角落的监控摄像头，以及我们在互联网上的社交、购物和游戏等，都会成为生产数据，并被收集。
大数据的挖掘分析才是大数据价值应用的核心。正如雷军所言，“全行业的关键点是怎么探索数据的价值，怎么挖掘大数据时代的商业模式。这是我们今天的当务之急”。
从技术角度而言，数据挖掘是一类深层次的数据分析方法。数据挖掘通过预测未来趋势及行为，作出前摄的、基于知识的决策。
现在，由于各行业业务自动化的实现，商业领域产生了大量的业务数据，这些数据不再是为了达到分析的目的而收集的，而是由商业运作产生的。分析数据更主要的是为商业决策提供真正有价值的信息，进而获得利润。
马云相信，未来所有的制造业都将成为互联网和大数据的终端企业，数据将取代石油，成为未来制造业最大的能源。
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