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分析:如何才能實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的深發(fā)展?

圍墻里的大數(shù)據(jù)注定成為死數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)需要開放式創(chuàng)新,從數(shù)據(jù)的開放、共享和交易,到價值提取能力的開放,再到基礎(chǔ)處理和分析平臺的開放,讓數(shù)據(jù)如同血液在數(shù)據(jù)社會的軀體中長流,滋潤數(shù)據(jù)經(jīng)濟,讓更多的長尾企業(yè)和數(shù)據(jù)思維創(chuàng)新者產(chǎn)生多姿多彩的化學作用,才能創(chuàng)造大數(shù)據(jù)的黃金時代。我的大數(shù)據(jù)研究軌跡我做了4-5年的移動架構(gòu)和Java虛擬機,4-5年的眾核架構(gòu)和并行編程系統(tǒng),最近4-5年也在追時髦,先是投入物聯(lián)網(wǎng),最近幾年一直在做大數(shù)據(jù)。我們團隊的大數(shù)據(jù)研究軌跡如下圖所示:2010-2012年,主要關(guān)注數(shù)據(jù)和機器的關(guān)系:水平擴展、容錯、一致性、軟硬件協(xié)同設計,同時厘清各種計算模式,從批處理(MapReduce)到流處理、BigSQL/adhocquery、圖計算、機器學習等等。事實上,我們的團隊只是英特爾大數(shù)據(jù)研發(fā)力量的一部分,上海的團隊是英特爾Hadoop發(fā)行版的主力軍,現(xiàn)在英特爾成了Cloudera的最大股東,自己不做發(fā)行版了,但是平臺優(yōu)化、開源支持和垂直領(lǐng)域的解決方案仍然是英特爾大數(shù)據(jù)研發(fā)的重心。從2013年開始關(guān)注數(shù)據(jù)與人的關(guān)系:對于數(shù)據(jù)科學家怎么做好分布式機器學習、特征工程與非監(jiān)督學習,對于領(lǐng)域?qū)<襾碚f怎么做好交互式分析工具,對于終端用戶怎么做好交互式可視化工具。英特爾研究院在美國卡內(nèi)基梅隆大學支持的科研中心做了GraphLab、StaleSynchronousParallelism,在MIT的科研中心做了交互式可視化和SciDB上的大數(shù)據(jù)分析,而中國主要做了SparkSQL和MLlib(機器學習庫),現(xiàn)在也涉及到深度學習算法和基礎(chǔ)設施。2014年重點分析數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的關(guān)系:我們原來的工作重心是開源,后來發(fā)現(xiàn)開源只是開放式創(chuàng)新的一個部分,做大數(shù)據(jù)的開放式創(chuàng)新還要做數(shù)據(jù)的開放、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施的開放以及價值提取能力的開放。數(shù)據(jù)的暗黑之海與外部效應下面是一張非常有意思的圖,黃色部分是化石級的,即沒有聯(lián)網(wǎng)、沒有數(shù)字化的數(shù)據(jù),而絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)是在這片海里面。只有海平面的這些數(shù)據(jù)(有人把它稱作SurfaceWeb)才是真正大家能訪問到的數(shù)據(jù),爬蟲能爬到、搜索引擎能檢索到的數(shù)據(jù),而絕大多數(shù)的數(shù)據(jù)是在暗黑之海里面(相應地叫做DarkWeb),據(jù)說這一部分占數(shù)據(jù)總量的85%以上,它們在一些孤島里面,在一些企業(yè)、政府里面躺在地板上睡大覺。數(shù)據(jù)之于數(shù)據(jù)社會,就如同水之于城市或者血液之于身體一樣。城市因為河流而誕生也受其滋養(yǎng),血液一旦停滯身體也就危在旦夕。所以,對于號稱數(shù)據(jù)化生存的社會來說,我們一定要讓數(shù)據(jù)流動起來,不然這個社會將會喪失諸多重要功能。所以,我們希望數(shù)據(jù)能夠像“金風玉露一相逢”那樣產(chǎn)生化學作用。馬化騰先生提出了一個internet+的概念,英特爾也有一個大數(shù)據(jù)X,相當于大數(shù)據(jù)乘以各行各業(yè)。如下圖所示,乘法效應之外,數(shù)據(jù)有個非常奇妙的效應叫做外部效應(externality),比如這個數(shù)據(jù)對我沒用但對TA很有用,所謂我之毒藥彼之蜜糖。比如,金融數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)碰撞在一起,就產(chǎn)生了像小微貸款那樣的互聯(lián)網(wǎng)金融;電信數(shù)據(jù)和政府數(shù)據(jù)相遇,可以產(chǎn)生人口統(tǒng)計學方面的價值,幫助城市規(guī)劃人們居住、工作、娛樂的場所;金融數(shù)據(jù)和醫(yī)學數(shù)據(jù)在一起,麥肯錫列舉了很多應用,比如可以發(fā)現(xiàn)騙保;物流數(shù)據(jù)和電商數(shù)據(jù)湊在一塊,可以了解各個經(jīng)濟子領(lǐng)域的運行情況;物流數(shù)據(jù)和金融數(shù)據(jù)產(chǎn)生供應鏈金融,而金融數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)也能發(fā)生一些化學作用。比如Googleanalytics出來的幾個人,利用美國開放氣象數(shù)據(jù),在每一塊農(nóng)田上建立微氣象模型,可以預測災害,幫助農(nóng)民保險和理賠。所以,要走數(shù)據(jù)開放之路,讓不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)真正流動起來、融合起來,才能釋放大數(shù)據(jù)的價值。三個關(guān)于開放的概念1、數(shù)據(jù)開放首先是狹義的數(shù)據(jù)開放。數(shù)據(jù)開放的主體是政府和科研機構(gòu),把非涉密的政府數(shù)據(jù)及科研數(shù)據(jù)開放出來?,F(xiàn)在也有一些企業(yè)愿意開放數(shù)據(jù),像Netflix和一些電信運營商,來幫助他們的數(shù)據(jù)價值化,建構(gòu)生態(tài)系統(tǒng)。但是數(shù)據(jù)開放不等于信息公開。首先,數(shù)據(jù)不等于信息,信息是從數(shù)據(jù)里面提煉出來的東西。我們希望,首先要開放原始的數(shù)據(jù)(rawdata),其次,它是一種主動和免費的開放,我們現(xiàn)在經(jīng)常聽說要申請信息公開,那是被動的開放。TimBernersLee提出了數(shù)據(jù)開放的五星標準,以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量:一星是開放授權(quán)的格式,比如說PDF;其次是結(jié)構(gòu)化,把數(shù)據(jù)從文件變成了像excel這樣的表;三星是開放格式,如CSV;四星是能夠通過URI找到每一個數(shù)據(jù)項;五星代表能夠和其它數(shù)據(jù)鏈接,形成一個開放的數(shù)據(jù)圖譜。現(xiàn)在主流的數(shù)據(jù)開放門戶,像data.dov或.uk,都是基于開源軟件。英特爾在MIT的大數(shù)據(jù)科研中心也做了一種形態(tài),叫Datahub:吉祥物很有趣,一半是大象,代表數(shù)據(jù)庫技術(shù),一半是章魚,取自github的吉祥物章魚貓。它提供更多的功能比如易管理性,提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)服務和訪問控制,對數(shù)據(jù)共享進行管理,同時可以在原地做可視化和分析。廣義的數(shù)據(jù)開放還有數(shù)據(jù)的共享及交易,比如點對點進行數(shù)據(jù)共享或在多邊平臺上做數(shù)據(jù)交易。馬克思說生產(chǎn)資料所有制是經(jīng)濟的基礎(chǔ),但是現(xiàn)在大家可以發(fā)現(xiàn),生產(chǎn)資料的租賃制變成了一種主流(參考《LeanStartup》),在數(shù)據(jù)的場景下,我不一定擁有數(shù)據(jù),甚至不用整個數(shù)據(jù)集,但可以租賃。租賃的過程中要保證數(shù)據(jù)的權(quán)利。首先,我可以做到數(shù)據(jù)給你用,但不可以給你看見。姚期智老先生82年提出“millionaires’dilemma(百萬富翁的窘境)”,兩個百萬富翁比富誰都不愿意說出自己有多少錢,這就是典型的“可用但不可見”場景。在實際生活中的例子很多,比如美國國土安全部有恐怖分子名單(數(shù)據(jù)1),航空公司有乘客飛行記錄(數(shù)據(jù)2),國土安全部向航空公司要乘客飛行記錄,航空公司不給,因為涉及隱私,他反過來向國土安全部要恐怖分子名單,也不行,因為是國家機密。雙方都有發(fā)現(xiàn)恐怖分子的意愿,但都不愿給出數(shù)據(jù),有沒有辦法讓數(shù)據(jù)1和數(shù)據(jù)2放一起掃一下,但又保障數(shù)據(jù)安全呢?其次,在數(shù)據(jù)使用過程中要有審計,萬一那個掃描程序偷偷把數(shù)據(jù)藏起來送回去怎么辦?再者,需要數(shù)據(jù)定價機制,雙方數(shù)據(jù)的價值一定不對等,產(chǎn)生的洞察對各方的用途也不一樣,因此要有個定價機制,比大鍋飯式的數(shù)據(jù)共享更有激勵性。從點對點的共享,走到多邊的數(shù)據(jù)交易,從一對多的數(shù)據(jù)服務到多對多的數(shù)據(jù)市場,再到數(shù)據(jù)交易所。如果說現(xiàn)在的數(shù)據(jù)市場更多是對數(shù)據(jù)集進行買賣的話,那么數(shù)據(jù)交易所就是一個基于市場進行價值發(fā)現(xiàn)和定價的,像股票交易所那樣的、小批量、高頻率的數(shù)據(jù)交易。我們支持了不少研究來實現(xiàn)剛才所說的這些功能,比如說可用而不可見。案例一是通過加密數(shù)據(jù)庫CryptDB/Monomi實現(xiàn),在數(shù)據(jù)擁有方甲方這邊的數(shù)據(jù)庫是完全加密的,這事實上也防止了現(xiàn)在出現(xiàn)的很多數(shù)據(jù)泄露問題,大家已經(jīng)聽到,比如說某互聯(lián)網(wǎng)服務提供商的員工偷偷把數(shù)據(jù)拿出來賣,你的數(shù)據(jù)一旦加密了他拿出來也沒用。其次,這個加密數(shù)據(jù)庫可以運行乙方的普通SQL程序,因為它采用了同態(tài)加密技術(shù)和洋蔥加密法,SQL的一些語義在密文上也可以執(zhí)行。針對“百萬富翁的窘境”,我們做了另一種可用但不可見的技術(shù),叫做數(shù)據(jù)咖啡館。大家知道咖啡館是讓人和人進行思想碰撞的地方,這個數(shù)據(jù)咖啡館就是讓數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)能夠碰撞而產(chǎn)生新的價值。比如兩個電商,一個是賣衣服的,一個是賣化妝品的,他們對于客戶的洞察都是相對有限的,如果兩邊的數(shù)據(jù)放在一起做一次分析,那么就能夠獲得全面的用戶畫像。再如,癌癥是一類長尾病癥,有太多的基因突變,每個研究機構(gòu)的基因組樣本都相對有限,這在某種程度上解釋了為什么過去50年癌癥的治愈率僅僅提升了8%。那么,多個研究機構(gòu)的數(shù)據(jù)在咖啡館碰一碰,也能夠加速癌癥的研究。在咖啡館的底層是多方安全計算的技術(shù),基于英特爾和伯克利的一個聯(lián)合研究。在上面是安全、可信的Spark,基于“datalineage”的使用審計,根據(jù)各方數(shù)據(jù)對結(jié)果的貢獻進行定價。2、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設施的開放現(xiàn)在有的是有大數(shù)據(jù)思維的人,但他們很捉急,玩不起、玩不會大數(shù)據(jù),他不懂怎么存儲、怎么處理這些大數(shù)據(jù),這就需要云計算?;A(chǔ)設施的開放還是傳統(tǒng)的PlatformasaService,比如AmazonAWS里有MapReduce,Google有BigQuery。這些大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)處理和分析平臺可以降低數(shù)據(jù)思維者的門檻,釋放他們的創(chuàng)造力。比如,每天爬幾十萬的數(shù)據(jù),對價格信息(結(jié)構(gòu)化的和非結(jié)構(gòu)化的)進行分析,然后告訴你買什么牌子、什么時候買最好。只有四個PhD搞算法,其他的靠AWS。另一家公司Prismatic,也利用了AWS,這是一家做個性化閱讀推薦的,我專門研究過它的計算圖、存儲和高性能庫,用LISP的一個變種Clojure寫的非常漂亮,真正做技術(shù)的只有三個學生。所以當這些基礎(chǔ)設施社會化以后,大數(shù)據(jù)思維者的春天很快就要到來。3、價值提取能力的開放現(xiàn)在的模式一般是一大一小或一對多。比如Tesco和Dunnhumby,后者剛開始是很小的公司,找到Tesco給它做客戶忠誠度計劃,一做就做了幾十年,這樣的長期戰(zhàn)略合作優(yōu)于短期的數(shù)據(jù)分析服務,決策更注重長期性。當然,Dunnhumby現(xiàn)在已經(jīng)不是小公司了,也為其他大公司提供數(shù)據(jù)分析服務。再如沃爾瑪和另外一家小公司合作,做數(shù)據(jù)分析,最后他把這家小公司買下來了,成了它的WalmartLabs。一對多的模式,典型的是Pala

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