唱得响亮简谱,我的妩媚老总,又进村来
核心提示：我们似乎刚刚跨进了电脑-互联网时代，却又被卷入大数据时代的波涛浪潮。如何面对来势汹涌的大数据时代？中国是否可以成为领引世界的蛟龙？
阿里巴巴为首的中国民营企业积极创新，不仅带动了成千上万的创业者和小微企业的迅猛发展，也在充分利用和挖掘大数据资源方面做出了一系列有益的尝试。中国政府面临千载难逢的契机，有可能在今后10年里领导人民持续开创举世瞩目的经济增长奇迹！
我们有阿里巴巴那样的鼓励草根创业平台，我们有广东、浙江和江苏那样的社会服务的创新，我们还有来自国际方面的先进经验和竞争压力，我们没有理由怀疑中国在大数据时代引领世界的能力。将这种能力变成现实需要远见卓识的领导，也需要合作的力量。商界、学界、政府和媒体联合起来，全社会的创新精神得以鼓励和释放，我们可以把事情做成，做得更好。
综合2012年年底在清华大学一次会议上与各界针对大数据的研讨与交流，本文从企业以及城市管理两方面来简要介绍大数据未来的发展潜力。
阿里巴巴数据战略
云计算的建立和数据的公开是阿里巴巴为1000万家小企业，1亿电子商务从业者，10亿消费者打造了一个平台。在这个平台上，阿里巴巴集团打通了旗下阿里巴巴、淘宝网、支付宝等公司的资源，打通了整个电子商务产业链。
万通实业股份有限公司董事长冯仑曾经说过，能够构成前瞻力的一定是站在未来安排今天。阿里巴巴集团主席马云正是这样一个人。
早在六年之前，他就已经意识到数据的重要性，尽管当时不明确具体的用途，但他隐隐感觉到：是时候开始了。而这一预见性想法也在今天逐步让阿里巴巴成为数据时代下的佼佼者。
据阿里巴巴研究中心统计，2012年双十一当天，天猫和淘宝共吸引了2.13亿独立用户访问，相当于有四成网民参与了狂欢节。在2012年11日零时37分39秒，天猫1111购物狂欢节支付宝交易额突破10亿元。
根据当天的实时交易量统计，在2分钟时候，支付宝交易就达到1亿，13个小时就达到100亿，这对于服务器有非常大冲击。对于凌晨就守在电脑前面准备抢购的买家来说，很多反应“订单无法登陆无法打开就是付款之后却显示无货状态”。而阿里巴巴研究中心开发出的平台“聚石塔”，保证订单的交易购买过程中的零丢单、零故障。
阿里巴巴集团研究中心研究部专家张婷介绍，这期间聚石塔内的商家很好地完成了任务，其中有6家商家当天的交易额在5000万以上。
不过，阿里巴巴对自己提出了更长远和清晰的定位。引用张婷会上的一段话作为总结：“阿里巴巴现在还远未达到大数据的状态，我们还有很长的一段路要走。在这个过程中我们也是在被业务驱动着跑，业务量大了之后有很多数据沉淀下来，然后我们需要用数据平台去处理一些问题。数据平台推动起来之后，我们希望能够对数据进行研发，然后用数据去推动商业进步。 目前，我们正在积极利用大数据来寻找小而美的卖家，鼓励更多的人来到阿里巴巴平台上创新、创业。”
相信，会有更多更丰富的创新不断涌现出来。
智慧城市
大数据今年3月份成为美国战略，并获得2亿美元的来自美国联邦政府的财政支持，与其当年拿出4个亿来支持互联网旗鼓相当。无疑，信息系统以及数据战略对于支撑一个国家的软实力建设至关重要。
随着社会发展，越来越多的城市人口给城市管理和服务带来巨大的挑战，也带来了能源的压力和环境危机。原来以国家为单位的竞争逐渐转变为城市之间的竞争。美国凯特智能决策有限公司亚太事务主任涂子沛着重强调了大数据对于智慧城市的意义何在。
智慧城市是大数据时代下的主要载体。中国与美国比，无疑在很多地方有差距，但若从城市角度出发，特别是从信息技术角度出发，这个时代为我们提供了一个契机，上海，北京，广州实际上完全可以比纽约波士顿要好，时代的竞争慢慢成为城市的竞争。
涂子沛提到，智慧城市首先是一个开放的城市，能够保证信息自由流动，在其基础上才能产生知识和智慧。这不仅仅是一个技术创新，也是社会创新。
例如，2011年10月，美国国家气象局（NWS）在2000辆客运大巴上装了传感器，沿途收集温度、湿度、露水、光照度。而美国国家邮政局（U.S. Postal Service）也规划在邮车上安装传感器，在投递邮件时采集社区的空气质量、污染指数和噪声数据。
现在城市的数据开始多元化，主要有三种表现形式。
原来是只有信息系统数据，也就是精确数据。各类信息系统的数据，每一条都有具体的含义和价值。
后来开始有一些社交媒体的出现，他们形成的单条数据可能没有明确含义、确定价值，是由大众产生的数据。这部分数据称之为模糊数据，也就是其价值是有待确认。
第三部分则是指准增值数据，也就是这些数据与大部分数据结合可以产生价值，这部分数据大部分也是公共数据。
数据的价值在于整合，不整合没有价值。中国仍旧缺乏透明详实的公共基础数据，但缺少这些社会基础数据，很多数据就无法有效整合，例如天气、人口、地理、经济发展指标、社会福利等等。而数据开放之责任在于政府。
大数据可以谈的方面有很多，我们可以持续关注。
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《数据挖掘：概念与技术（英文版·第2版）》（（加）韩家炜，等
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