数据革命

互联网是一场革命，因为它围绕网络结构，重构了经济和社会的很大部分，它成为商业、金融、权利和文化的一个神奇的媒介。网络也毫无疑问地改变了我们对时间和空间的认知。我们现在生活在一个信息以光速传播的全球化、互联的世界。

什么是数据？

众所周知，数据很“大”。然而，我和我的同事想做的是超越目前的认知，理解数据为什么大以及它将大到什么程度。首先，我们希望以一种自底向上的方法来进行研究。要做到这一点，我们手动分析了过去两年内，欧盟的技术公司超过3000轮的融资，从而在数据创业公司上找数据。我们有许多问题待回答，如，这些公司是什么公司，他们是干什么的，他们在这一领域投资多大等等。

根据每个创业公司的物理活动，我们基于客观标准建立了一个用于分类的框架，运用该框架可以定义什么是数据创业公司。我们称这个框架为“数据链”，它阐明了数据创业公司的主要特征以及数据创业公司既可以在物理层（存储和处理），也可以在数字层（非平凡的数据收集，数据翻译和可操作数据的产生）这一事实。

数据链的定义源于数据在每个阶段带来的全部价值。它直接反应了从数据生态系统角度看，数据创业公司的共性。基于该项研究的目的，称作数据创业公司的这130家公司，每家公司至少满足数据链定义的条件之一。

基于此定义，我们测量了在2014和2015两年，有12亿欧元投资于这130家“数据冠军”公司。

从地理分布来看，这个阶段，考虑总投资金额（61%）和融资的数据创业公司数量（65%）这两方面，英国、法国和德国处于领先地位，

已确定的数据创业公司可以划分为26个不同行业：

上图：2014和2015年，每个行业融资的数据创业公司的数量

让我们震惊的第一个事实是，传统行业也受到经济“数据化（datafication）”的关注。对健康、汽车、能源、农业和环境数据的使用几乎无处不在。而非数字化经济也正在“被数据化（data-fied）”。至于数字行业，可以看到，有一部分创业公司明显的试图改进公司理解需求以及吸引顾客的方式。

两大卓越数据创业公司实例

AdasWorks 是位于匈牙利的一家无人驾驶汽车人工智能软件开发公司。

系统的六个摄像头将道路实时场景转化为数据（在定义的数据链中，对应“非平凡数据集”）。系统中的算法翻译该数据，即理解道路信息及背景信息（翻译过程），然后产生具体可执行命令输出（可操作数据），如：加速，减速或者角度旋转。对于无人驾驶汽车，数据意味着对未来汽车行业的观念打破以及对道路安全的改善。

Enevo应用数据采集环境和垃圾信息。

Enevo公司位于芬兰，它通过实时分析传感器数据，能够确认任何城市的垃圾箱剩余容量并输出优化的垃圾回收路线（翻译并产生可操作数据）。有了Enevo，清洁工人可以节省时间，只去收集已满的垃圾箱的垃圾，而且可以根据市民实际产的垃圾量来运走相应垃圾。这个实例中，数据意味着减少了卡车的使用、清洁人员的劳动、汽油以及二氧化碳的使用——市民更加满意，城市代价更低。

为什么数据范式如此具有革命性？

回顾历史，尤其是科学史，历史上有数次技术革命。有些技术革命改变了人与人之间交流方式：写作、金钱、印刷术或互联网。另一些是关于驯化自然，像火、蒸汽机和电。

极少数改革是关于观念的，也就是我们看世界的方法。在最有名的发明（几百个）里，我们发现，极少数发明真的能够改变人类的观念，这其中包括1586发明的望远镜，1650年发明的显微镜和伴随19世纪的X射线的发现而发明的现代医学成像技术。

上图：伽利略展示木星的卫星图像给威尼斯参议员

望远镜无可否认地改变了我们对宇宙的认知，当科学和理性战胜了教条，就引发了哥白尼革命。显微镜改变了我们对无限小的认知，这孕育了像微生物学、免疫学等学科。1850年以前，医生不相信有微生物。你能想象没有微生物学的医学是什么样子吗？而现代成像技术大大提高了我们对人体的理解。

这些都是极其伟大的革命，因为这些革命改变了我们看世界的方式，它们影响了而且极大地打破了我们的固有认知。转变观念才能改变一切，开拓新视野。

海量数据可以通过多种措施和统计/人工智能技术来收集和解释，意味着数据打断原有思维，带来了新的观念模式。它就像显微镜，但是它是让我们通过其在数据空间上的投影来了解物理世界的一部分（越来越大的一部分）。无论在哪里，只要有传感器、数据或者任何能将其他东西转换为数字信号的能力，数据魔法就会发生，我们就可以处理数据以及理解数据含义。

但更多的是：数据革命不仅仅是人类观念的转变，也让机器开始有了认知。

上图：人类的新观念，机器的新观念

还记得在开始介绍的“数据链”：

· 传感器让机器感受真实的世界

· 云技术让机器间经验共享

· 人工智能开启机器学习

· APIs让机器由决策转向具体行动

云技术化的人工智能意味着数据链路中有反馈回路。机器不仅仅能感受真实世界，分辨模式，作出决策并采取行动，而且能从它们的集体经验中学习。

当我驾车在一条新道路上行驶，我可以对道路情况进行学习：道路特殊的地方或者危险的地方，如一个危险的转弯。这些信息在我再次驾车行驶在这条路上的时候可能有用。但是我无法和其他人共享这些信息，并且这些信息只属于我自己。然而，如果你乘坐的是一辆无人驾驶汽车，行驶在新道路上时，车将会学习道路信息，将信息上传云端并和其他无人驾驶汽车共享。不久，你的汽车将了解每一条道路的信息，即使你从未去过那儿。将来，机器间共享经验并相互学习将是件无比强大的工具。

实际上，机器间通过数据库在云端交互，这种特殊的协同，也就是昆虫学家和人工智能计算机科学家称为“共识主动性（stigmergy）”。观察蚂蚁：它们是非常普通的动物，但是通过分布路径上的信息素来相互交流，这让它们看起来很聪明。共识主动性不需要任何控制或者代理间的直接通信，就能产生复杂流程。对于机器来说，数据就像信息素，数据是网络。这也许可以解释数据生态系统中意外而且有趣的特性。

数据的潜能

数据，作为云技术化的人工智能技术和现实世界之间的联系，是解决全球挑战的一个新的标准化的切入点，它让技术人员从数据空间来处理现实世界的问题，如：

无人驾驶汽车，可以帮助解决每年道路上的130万人死亡问题（我假设，计算机永远不会喝醉）。

精确农业，它直接利用传感器检测并提出土壤的需求，有助于减少农药/化肥的使用并提高农作物产量。这个完美的例子解释了如何整合深度数据并应用于真实生活以及自然界中。全球有8亿人营养不足，并且全球人口数量不断增加，所以精确农业是一项重要挑战。

智能电网，这让电力生产商根据生产能力调整消耗，而不是根据消费者需求调整生产，根据美国能源部统计，这样有助于美国产电造成的二氧化碳的排放量减少18%。

数据作为一个观念改变者，已经开始改变许多行业。数据可以解决海量的、多样的和影响深远的问题，数据能解决的问题有多大，它的潜能就有多大。阿基米德说:“给我一个支点和一根杠杆,我将撬动整个地球。”人类运行智能机器自组网络，在数据空间中处理现实世界的任务，数据不仅仅是一种信息；数据是人类、机器和自然间一种新的媒介，它让我们的数字影响力更加深远。