城市大数据价值挖掘的“压舱石”

文｜徐明

大国与大国之间要有压舱石，关系才能稳健与发展，城市大数据的价值发现也要有自身的压舱石，否则，飘忽得下不来，迟早会破裂。这篇随心短文就是分享我这方面的浅薄之见，以为《晃晃悠悠谈城市大数据》续篇。

谈城市大数据的价值发现，离不开城市数据，而城市数据的采集和传输一直不易。今天，我们有理由相信，物联网将极大助力城市数据的采集和传输，让大数据技术多了一个充分展示才华的舞台。自从Kevin于1995年提出物联网这一术语，至今已经20多年，从去年开始我一直深信，物联网已经来到风口。杰里米.里夫金在《零边际成本社会》一书中专门论述了即将到来的一个物联网、合作共赢的新经济时代。中兴通讯新任董事长兼总裁赵先明博士在刚刚过去的上海世界移动大会上也专门发表了《IOT 联接万物 联生价值》的演讲。发展物联网,提升城市生活,已然成为智慧城市建设绕不开的话题。

数据时代，数据将成为最核心的生产要素,城市数据对于城市而言也是如此。然而，面对巨大投资后获取的庞大数据，找到创造价值实现数据应用和变现的确是一个难题。我们必须面对一个真实的现实，城市大数据的信息熵值很低。互联网和智能终端的普遍服务，使城市数据的获取成本越来越低，这反而导致了城市数据的信息熵值降低了。所以，城市数据的应用和价值变现是现阶段最有难度的领域，我也赞成部分专家的观点：我们依旧在大数据时代的门口徘徊。这个领域的很多人也被逼得自学成才，多多少少都有了几分忽悠本领，行走江湖，真心不易。

但我依然看好城市大数据的前景。今天，城市的太多问题、挑战和居民需求迫切需要城市大数据来解决，我们没有多少余地。

城市大数据的价值挖掘压舱石是什么呢？我的观点是：一是算法；二是行业力。算法是指一组包含了有限、明确并有先后顺序的指令集合。算法与模型及学习形影不离，某种程度上也是不可分割。学生时代，我也曾经用神经网络来学习最具不确定性的混沌吸引子，惊喜于算法模型在数据面前的强大学习能力。绵绵不断的数据，将助力算法和模型持续迭代优化，通过学习变得越来越聪明。没有基本的算法模型，城市大数据的挖掘没有基础，算法是城市大数据价值挖掘的首要压舱石。阿里巴巴的总参谋长曾鸣对算法极为推崇，认为算法是数据的引擎和智能的核心，唯有算法才能让数据的能量完全喷发。腾讯吴军博士所著《数学之美》的书中处处可见算法之美。我私下时刻盼望深度学习“元”阶段的到来，因为这个阶段据说算法将会自动生成。行业力是我编撰的一个词，我将之定义为对行业及业务的理解深度和建模能力。单纯的数据本身只能说明数据说了些什么，但无法解释其真正含义，数据分析师只有与行业专家结合，才能完整解读数据背后的故事。提升行业力的唯一办法就是有一支数据分析师和行业专家组成的联合团队。在我看来，即便城市大数据产业自身单独发展也会比较艰难，与行业（业务）结盟发展将是挖掘城市大数据价值的主要路径。对行业与业务一无所知的数据分析与挖掘，建起的永远是海市蜃楼，飘在空中的楼阁而已，劳命伤财，毫无益处。

如果你有些许赞成算法和行业力是城市大数据价值挖掘的两个基石，请着手成立数据科学家和数据分析师以及行业专家的团队，他们将是变现你所拥有的城市大数据的基础，唯有他们，才有可能将大数据的美好愿望变成可以感知的现实。这也许将会导致本来已经非常热俏的算法专家更加千金难觅。

城市数据的流动，算法模型的学习成长，行业产品与服务的迭代改进，这一定会构建起新的城市商业生态，让城市的明天更美更好！