公司年會讓我講講大數據。我就順便把大數據、互聯網和智能化的關系一起講了。寫的時候，我發現這里至少涉及意義和方法兩個層面的問題：意義層面談的是潛力和可能性，讓我們看得遠一點、不偏離大方向；方法層面談的是價值實現的具體做法，就是要如何處理好眼前的問題、讓技術與價值統一起來。兩個層面必須結合在一起，才能讓我們既看得清遠方的目標、有勇氣不迷路，又邁得開腳下的步子、不要掉溝里。

下面，就從大數據開始講起。

從意義層面講，大數據的意義最終可以歸結到一點：提升決策的水平和智能化程度。決策者可以是人、可以是機器、可以是人機協同。大數據為什么可以提高決策水平和智能化程度？因為大數據提升人類獲得知識和信息的能力。孫子說“知己知彼百戰不殆”。關鍵在一個“知”字上。而用現在的語言來講，就是“知識”和“信息”。 在“知”的基礎上，社會和國家都可以管理得更好。從大的方面講，涂子沛老兄寫的《數文明》，認為數字化會把人類帶入新的文明、何老說未來的企業“利義”統一，都是因為“知”的更清楚了。而從小的方面講，企業管理可以“透明化”、從而減少跑冒滴漏、提高管理水平。按照老友胡總的觀點: 透明化可以解決企業管理的一大難題：“授權和受控的矛盾”——不授權，下面沒有積極性；授權了，下面以權謀私。 當然要做到上面這些，只有大數據是不夠的，還要有智能化——這里指的智能化，就是讓機器幫助我們把信息從浩如煙海的數據中找出來，否則人的精力要被大數據淹沒的。

大數據時代，獲得知識和信息的能力大幅度提升、發生了本質性變化。

有人提出大數據的體量大是根本特征。但是，對獲取知識的角度說，體量大既不充分、也不必要。很多重復的數據，有什么用啊？對應用來說，充分必要條件是“樣本=全體”。這樣，就意味著大數據記錄了一切歷史，而一切的知識都蘊含于歷史。所以，筆者認為，大數據“了不起”的根本原因，是知識和信息的完整性顯著提高。

在互聯網領域，人們強調“相關非因果”——如果不用考慮因果性，獲得知識的能力會顯著上升。而且，工業大數據對可靠性的要求很高，要取得可靠性必須借助因果性；而且，工業系統中相關非因果的情況比比皆是，很容易誤導人。為此，我提出一個“不糾結于因果”的提法：人類的很多經驗和感性認識，就是不糾結于因果的。但是，要做到“不糾結于因果”是要有前提和邊界的，這個前提邊界往往需要人來把握，數據本身說明不了。

大數據還有個特點叫做“混雜性”。對此，我的理解是：能夠通過多個角度獲得知識，從而提高知識的質量，防止出現一種所謂“過擬合”的現象——知識在一個范圍內是對的，稍微一變化就不對了。

如果還要增加一條的話，我建議增加：信息的完整性。避免人們得到錯誤、誤導人的片面信息。

有了知識和信息以后，決策的方式可以根據實際情況來定：信息來了，可以利用人腦中的知識決策，也可以讓擁有知識的計算機來自動決策。沒有知識，可以從數據中獲得。而計算機中的知識，可以比過去更加豐滿、充分。從而提高決策質量。

這樣，理論的部分就講完了。下面遇到的問題就是方法問題了：我們在企業里面如何推進大數據。

我們知道：從技術邏輯上講，智能決策就是把信息感知（認知）、（基于知識的）決策和執行過程有機地統一起來。但是，這個邏輯的實現，有賴于價值的實現——這樣做為什么能創造價值。這一點，是IT的人員不知道的。

于是，創造價值的問題，要轉移到另外一個領域來考慮：從業務人員的角度看問題。業務人員要知道：什么地方有價值、價值如何實現。這兩個問題搞清楚了之后，數字化方法所謂的“感知”，就是用數據感知業務需求；所謂的“決策”，就是價值的計算；所謂的“執行”，就是價值的實現。這樣，才能把技術可行性和經濟可行性結合在一起。這個過程，叫做“IT和OT的融合”。換句話說，是把業務人員腦子中的知識，變成計算機的知識。

然而，這件事落地，還要考慮更深層的問題：人自己知道，過去為什么不做？換句話說：為什么現在有機會呢？

現在有機會，意味著過去沒有做好。過去為什么沒做好——因為過去看不清、反應不及時。看不清的原因有很多：1、沒有量化的數據、不能實時看清；2、涉及到多個部門的優化，信息得不到；3、涉及到個人利益，數據有問題。有困難才有機遇。在我看來，大數據解決第一類和第二類問題，互聯網解決第二類問題；咨詢和診斷解決第三類問題。當然，解決這些問題可能涉及到很復雜的邏輯。但如果有了準確的數據，我們不怕：可以讓計算機去做啊。只要人能把問題說清楚，機器不嫌麻煩的——這其實就是智能化。

通過智能化，提升企業的管理水平。這里的價值有多大呢？我們的調研發現：由于管理不當造成的損失，一般企業都有10%~20%。這些價值損失，就是智能化工作的價值所在。

這個損失是理論上的。但能不能找出來，關鍵看利益關系。而利益關系的處理，關鍵又靠領導。這件事是個硬骨頭，如果領導不給力，這部分價值就挖掘不出來——為什么有些企業把智能化搞成了自動化——因為領導不給力。

所以，如果智能化搞得好，有個前提條件：找個風氣好、領導能力強的企業去搞。恩格斯說過一句話，值得我們思考：“何一門科學的真正完善，在于數學工具的廣泛應用。”這句話也可以反著理解：企業不發達到一定的程度，數學的用處是看不到的。所以，業務精益化才會促使人們把業務問題轉化成數學問題。工作才好做。只有在這種地方搞智能化，才會有真正的機會。沒有一流的用戶，就沒有一流的技術。這些都是有深刻教訓的。