从数据到智慧

数据管理在路上

日常生活中，人们经常津津乐道于移动互联网的便捷性，这是因为互联网后期各种新兴公司对于数据管理的极度重视，这样的公司其实占比并不多。

传统企业和各种除企业外的单位，数据管理其实是一团糟，数据管理起步很晚，何谈数据打通呢。从美国提出“信息高速公路”起，世界各国都在赶这趟车。好在我国的“电子政务”起步不算太迟，目前很多政府的数据已经可以共通共享了，就拿“我的南京”APP来说，已经集成了不少数据了，这是数据管理为基础，进而上升到应用的结果。

从数据到智慧，数据是最低层次的信息基础，智慧是个不容易实现的层次。我们听到看到的各种“智慧某某某”，概念稍显超前，但这是个努力的方向。

最近在看《智慧政府之路:大数据、云计算、物联网架构应用》，这本书虽然写于2014年，但内容大而全，书很厚，特点在于全、细致，有可看之处。

得益于互联网经济的引导和驱使，众多的中国企业开始重视IT软硬件设施、数据收集和存储等方面的投入，企业的数据量也开始呈指数级增长。不过，数据并不意味着价值，分析和决策才能创造价值。管理大师彼得·德鲁克当年的感慨，特别适合于当下的中国“迄今为止，我们的系统产生的还仅仅是数据而不是信息，更不是知识。”

什么是数据、信息和知识？涂子沛《大数据》中举了一个形象的例子，“185”、“奥巴马”等仅仅是孤零零的数据，只有当将这些数据置于特定背景时，比如“奥巴马身高185cm”，相互独立的数据才转化为有效的信息；基于更多的数据就会发现特定的规律，比如“大多数成年美国人的平均身高为185cm”，这样就积累了特定的行业知识。因此，数据仅仅是分析的原材料，知识才是数据分析的最终产品，也是辅助决策的关键依据。

数据本身并没有价值，价值来自数据整理、分析和加工的综合过程，而人的智力和经验，是数据分析过程中最重要的“催化剂”。从数据到信息，再从信息到知识，之后加上人的参与，反复积累的知识不断提升了我们的心智和智慧。

Data(数据)：是理解事实的符号，比如数字、单位、程度描述等，在未被整理或者加以理解之前，它是无用的，有人称之为“know- nothing"(无所知)；不经分析的数据如同不经反省的人生，如同地底下未经开采的石油，存在却缺乏意义。

Information(信息)：信息是带有逻辑的数据组合,多是结构化表述，比如“92号汽油6.8元升”；通过信息，我们可以了解数据背后的世界和关系，因此称之为“know-what"(知其然)。从数据到信息的过程如同从地壳中勘测和挖掘石油，这个过程的基础是数据整理和数据准备。

Knowledge(知识)：知识是在众多数据、信息中增加了主观理解并进一步升华的数据见解，因此因人而异；和信息不同，知识是直接指导业务决策和行动的，因此能直接产生价值，故称之为“know-how"(知行合一)。就像石油经过精炼转化为汽油，汽油为汽车提供动力，知识是数据分析最关键的产品。

Wisdom(智慧)：古人说“玄之又玄是为道”，到了这一层，就融合了决策者的深层理解和经验性的洞见，透析数据，不仅知其然，更知其所以然，此乃妙理，即“know-why"(知其所以然)。每个公司总有少数的业务领导和管理者可以通过微小的数据线索判断行业大势，见微知著，预判未来。所有的智慧和洞见背后，是更加抽象和前瞻性的数据逻辑和知识体系。

简而言之，数据分析就是从数据中提取和整理信息，进而总结知识、增进洞见，并指导决策的过程。

从数据到知识，到智慧决策，有一段不短的路要走。我们大多数的企事业单位还走在数据治理的阶段，当然，不怕迟，就怕乱，做好基础数据，未来的步子才会更稳。

不要把“智慧某某某”中的智慧，当做人的脑力智慧，那还很远很远，很有可能没有实现的那一天。

智慧地球、智慧城市、智慧政府、智慧校园、智慧图书馆不是空中楼阁，是实实在在的前景。