浏览打印机找不到 大数据时代，别让思维方式拖你后腿(5)

前面的几个例子无一不是先从大数据找到普遍规律，然后再应用于每一个具体的用户，并且影响到每一个具体的操作。以抓种植和偷漏税为例，警察局或者首先需要根据大数据了解用电或者纳税普遍的模式，然后要准确地估算出每一个地址正常的模式，这样就能够发现每一个异常的情况。

对于互联网公司的那些应用也如此，那些公司可以对每一个用户提供不同的服务，甚至做到每一次的服务都不相同。比如电商公司在用户浏览打印机或者电动牙刷时，如果发现他们在阅读产品介绍和评价，那么可能用户尚未完成购买，推荐相应的产品给用户是合理的；而当用户完成购买后，再搜索或浏览这些产品，推荐给用户打印机墨盒或电动牙刷头等耗材，就比推荐那些耐用产品本身更合理了。经常在亚马逊上购物的人对这一点会有体会，不仅不同的人看到的网页内容是不一样的，而且同一个人今天和昨天看到的内容也是不一样的，尤其是在完成一些购买行为之后。这种精细到每一次交易，甚至每一次内容展示的服务，在过去是想都不敢想的，但是靠大数据今天这已经变成了可能，而且它还代表着未来商业的趋势。

通过这件事我们也能进一步体会大数据完备性的特点。在过去，统计学家们一直试图寻找好的采样方法，以便在有限的样本中找到覆盖尽可能全的规律，但是在大数据时代，这些努力都不需要了，因此样本集可以等于全集。另外，我们还可以从这个案例中看到大数据时效性的特点。对于新的、过去没有见过的情况，Google的服务器反应是非常及时的，即在第二次就能把新鲜的数据提供给用户使用，这在大数据时代之前也是做不到的。

Google在数据上的优势，是大学和各个研究所并不具备的。即使是全球著名的汽车公司，包括丰田、大众和美国通用，也不具备如此多的数据。因此，它们虽然在自动驾驶汽车研制方面早起步几十年，但是很快就被Google超越。另外，计算机学习「经验」的速度远远比人快得多，这也是大数据多维度的优势，因此Google自动驾驶汽车的进步才能如此快。这并非说明Google的科研能力超过了过去那么多大学、研究所和公司的总和，反而是体现出大数据的威力，以及采用大数据思维的重要性。

让我们谈谈金风公司的故事。在和我进行了多次关于大数据时代商业模式的探讨后，该公司决定向IBM学习，在商业模式上做根本性的转变，主营业务从风力发电机的制造，转变成发电设备的运营和服务。当然，并非什么公司想做服务就能做得好并赚到钱，金风公司有底气转型，源于其在宏观上对全球风能市场的了解，在微观上对每一台风能发电机运营细节的了解，加上通过大数据对发电机可能出风公司就在风力发电领域成功地复制了IBM服务的模式。大多数亚洲制造企业虽然在全球市场上占的份额不小，但是通常竞争的手段就是压低利润降价，最后把整个行业变得都没有利润。金风公司转型的做法，或许能给这些企业一些启发，当然如果没有大数据这样的机遇，这种转型是非常困难的。

与金风公司面临类似情况的还有诸多的电器生产厂商。这些电器无论是高端的还是低端的，厂家只能赚到一次钱，而且由于亚洲制造业同行相互压价，利润也不可能很高。为了解决利润的问题，一些对新技术敏感的公司想到了利用大数据和移动互联网来改变商业模式。

现有产业+摩尔定律=新产业

与前两次工业革命类似，虽然信息革命的代表产品是计算机处理器，但是并不需要每一家公司都生产处理器，甚至不需要每一家公司自己开发软件。今天大部分公司使用的处理器只有两个系列，即英特尔x86系列（加上AMD兼容产品）和英国ARM公司设计的RISC（精简指令集）处理器，因此计算机实际上可以被看成是一种资源，而大部分公司需要做的只是使用好这些资源而已。

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