数据资本时代来临,你不得不知的未来趋势
 发布日期: 2019-03-12
 
来源:财经记者圈

编者按:融资越来越难,未来的企业将何去何从?“大数据之父”、数据时代的顶级预言家维克托·迈尔-舍恩伯格,带来了他关于大数据、市场的新观点和新预言——“数据资本时代”即将来临。



在法国, BlaBlaCar是一家法国拼车公司,运营模式与滴滴类似。可是,它能够比滴滴更人性化,允许乘客和司机一起从多个维度进行配对,甚至包括他们自己报告的健谈程度——从 Bla(“看窗外风景,匆匆掠过”),到 BlaBlaBla(“聊起来没完没了”),不一而足。因此,用户可以更好地搜索并识别出自己的最佳配对。现在,BlaBlaCar在 20 多个国家已经拥有超过4000万名会员。

科技公司的最大优势不在于价格,而是其掌握的细分市场的大量数据、先进的算法和最优匹配服务。在数据处理能力和网络技术日新月异的当下,如果公司只依靠价格优势就想取胜的策略,已明显变得不合时宜。

百万级畅销书《大数据时代》的作者舍恩伯格,在他的新书《数据资本时代》中指出,在海量数据市场上,数据的价值将全面赶超货币,数据将是未来市场的基础。

1
未来市场什么样?

要想知道未来市场的模样,首先,搞懂何为市场?舍恩伯格将市场看作促进人类合作的一种重要机制:“在帮助人类进行大规模合作方面,市场和公司这两种机制至关重要。”

市场机制有哪些特点?简单来讲,就是分散决策和交易。全世界每年都会进行价值超过100万亿美元的交易,导致人类市场上充斥着大量信息。但是,认知科学告诉我们,人脑,除了在视觉模式识别上,其实并不擅长处理大量的信息。人类只能够在同一时间内处理大约6个不同的信息,甚至不足以应对3种不同产品的3个特性的对比与比较。比如,假设与苹果相比,我们更喜欢香蕉,但同时我们更喜欢有机水果,而不是传统水果,更喜欢成熟的水果而不是青绿的水果,那么在青绿的传统香蕉和成熟的有机苹果之间,我们做出快速选择就会更困难。

于是,人类选择了利用金钱,把关于个人偏好的信息浓缩为价格。金钱使我们能够把苹果和橙子、咖啡杯和茶杯进行比较。有个问题:将信息浓缩成单一数字之后,我们反而更容易受到一些偏见的影响。

如今,数据本体和标注、个人偏好匹配算法、机器学习系统三大关键科技的进步,让我们可以抛开金钱和价格的限制,敞开怀抱迎接海量数据市场了。

舍恩伯格认为,市场重塑的所有必要因素都已就位。数据本体的改进帮助我们从大量的数据流中提取出有价值的数据,并对其进行多维度分类。匹配算法的进步使我们能够在市场中找到并选择最佳交易伙伴。机器学习系统通过观察,可以识别出个人偏好,并能赋予偏好的权重。作为可信任的助手,当我们做出有偏颇的决策时,系统也会提醒,并在做出选择时给提出建议和决策。

2
海量数据涌来,我们如何寻找爱情?

在互联网时代的来临,交友网站一炮而红。登录网站,各色人等的信息充斥眼前,面对如此多的选择,找到适合自己的另一半,太累人了。

面对这种局面,以往的交友网站通过问卷调查来梳理个人信息,但虽然此举可以为用户提供多维信息流,但是结果遭遇惨败。参与者花费几个小时的时间来回答问题,但是最终的匹配结果只比在爱情超市里好那么一点儿。怎么办?

现在,有一种可行的解决办法:借助机器学习系统,提高未来的约会服务。机器学习系统帮助从视频、照片、语音,甚至是可穿戴跟踪设备中,推断出必要的相关数据。当我们与喜欢的人互动时,我们微笑、脸红,甚至心跳都会被机器记录。如果一个系统不用费力就可以收集到用户的个人偏好数据,并将这些信息和适当的匹配算法结合起来,成功的匹配就会大量增加。

舍恩伯格认为,下一代的交友市场将会更加成熟和高效,尽管它可能不像上一代的市场那么令人兴奋。我们已经拥有了重塑在线交友市场所需要的技术与技能,现在要做的就是将它们组合在一起。

3
当数据资本涌向公司,我们怎样经营?

素有“万货商店”之称的亚马逊的CEO贝佐斯,他对公司的任何细节都会关注,与其它公司相比,亚马逊在工作满意度方面的排名低得可怕。公司员工们都在抱怨公司对员工的要求。

2015年,《纽约时报》的一个长达 50 页的调查报告指出,“如果你是一个优秀的亚马逊人,你就得做所谓的‘亚马逊机器人’。”一名员工告诉《纽约时报》的记者,最优秀的“亚马逊机器人”声称,为了仔细研究数据,并回答所有关于信息应该如何影响决策的问题,他们每周工作100个小时。而公司业绩最差的10%的人,就会被警告或者被解雇。

舍恩伯格认为,要应对市场的复兴,公司可以在两种战略之间做出选择: 实现决策自动化与重新安排公司的组织(决策)结构。这两种选择都会打破公司的集中控制,除此之外,作者认为,公司希望通过吸收海量数据市场的一些关键特性,与海量数据市场竞争,这真是具有讽刺意味的一件事,还有另一件具有讽刺意味的事情:当公司为了拯救自己而从海量数据市场吸收各种元素时,大量的数据流将被捕获,而这反过来又会推动公司对决策自动化的重新尝试。

4
当单人公司渐行渐近,我们如何自立?

上述公司的转型,会对人类工作产生重大影响:第一,公司会拥有其运转所需的大部分资源,而且还会雇用人类,但是公司的管理和运行主要由机器操作完成;第二,公司最终可能会发展成为一个单人公司。无论做何种选择,未来,公司都不会雇用很多人来协调运营,至少不能与现有公司的规模相比。

《数据资本时代》中提出,机器学习系统具有局限性,它所能取代的工作是那些低层级的、常规的,由专业人员驱动的、与公司的其他部门几乎没有相互依赖关系的管理和决策工作;而拥有T形技能的人,一定不会被取代。

5
当银行面临倒闭,存钱养老还有意义吗?

海量数据市场会使货币贬值,而投资者将会为此买单。尤其对于工薪阶层来说,他们为了有钱养老而存钱和投资。而现在他们却要面临货币贬值的威胁,手中的财富因为数据更多而变少了。尤其对于那些还有 10 年左右就要退休的人来说,他们只能依赖坚实可靠的资本回报,这些投资者可能最终会成为最受打击的一代,金融资本对他们夸下海口,但它自己突然消亡了。

未来我们如何养老?舍恩伯格在书里指出,数字投资顾问将帮助投资者找到更符合投资需求的匹配机会,今后的投资建议可能来自机器而不是人。仅需一部手机,就可以得到专业的投资建议。

6
人类会是数据资本时代的恐龙吗?

在一个机器学习系统越来越多的世界里,还有什么是需要我们人类来做的呢?我们会是数据时代的恐龙吗?会被推翻吗?是否有一天我们会发现,自己被圈定在一个保护区里,供那些发号施令的机器取乐?

与当下一些论断,诸如“人类自由会被大数据算法推翻”不同,大数据领域权威专家舍恩伯格在《数据资本时代》中阐明,即使在海量数据时代,如果人类愿意,我们将会继续引领世界。我们将会选择是否选择。

舍恩伯格提醒我们,海量数据市场是一个令人惊喜的选择工具,它将帮助我们做出更好的选择。但是,以安全、简单、连贯或者利润最大化的名义放弃个人选择的自由,对于人类而言,将会是一个可怕的损失——远远超过它所造成的经济效率低下的问题。它将侵蚀并抛弃每一个自由社会的核心原则。

 


 

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