数据化是我们认识世界的工具，而我们的目标在于改造世界。所以数据应用也许更值得关心。

    正如数据自古就有一样，数据应用也与文明的起源同步。只不过，直到工业时代的鼎盛时期，我们的数据应用仍是小数据。小数据即“同一个主体在同一个领域下被采集和处理的同一种结构的相对有限的数据”。而大数据的突破在于“多种主体的交叉领域的相同或不同结构的相对无限的数据”。

    与数据的性质相关，数据的效用也有明显的区别。小数据的效用是“针对特定主体、特定角度、特定周期，且模拟化的”。大数据的效用则是“针对任一主体的、任一角度的、任意时点的，且精准化的”。

    毫无疑问，我们描述的大数据的价值属于未来，读者犯不着以今天的一鳞半爪的现实来质疑将来的完整图景。何况美好和邪恶是伴生的，大数据也需要公治规则的新突破才能消弥它可能透发的新的人道灾难。

    让我们回到正在起步的大数据应用的现实。

    一、大数据的个人级应用：

    个人应用是否仍由娱乐起步？这是很可能的，大数据和云计算既然发生在“衣食不愁”之后，那么，追求新奇乐体验这种和饥食渴饮一样原生态的需求，也会像电子化技术在单机或网络游戏中的应用一样，成为第一波。问题是，大数据应用下的个人娱乐会是怎样的？以下只是似乎合理的推断。

    网游的社交化，从过去的虚拟关系影响到或创建出实体关系。同时，从实体化关系中反向建立游戏中虚拟关系。有人称此为“平行实境”。实质是：真实生活与虚拟游戏相互渗透，人可以在不同维度和要素的调适中寻找个人体验的最大化。是否联想到了那部电影《七重梦境》？

    更积极的意义在于，它可能在游戏工作化的同时，让工作游戏化，过去人非得通过劳动创造价值，现在可以在任意的而且更愉悦的体验中创造价值，更重要的是，所创造的价值无需通过交换，直接转入了自我的消费。对此，留给政治家的问题比留给经济学家的更多，至于哲学家，也许需要得越来越少了。

    说得具体一点，你可以为自己如何吃饭、逛街、看病、就学、就业或者男士如何戒烟、女士如何应对经期等，找到比以往更省心省力也可能省钱的新方式。你可以和家人、同事、老师、医生、或者免不了会出现的官员，一起换个方式做完已经厌烦的事务，甚至做得更好。也不是你自己去“寻找”或去 “设计”，大数据的应用服务商为你提供了找和用的机会，你要做的是：选择。

    个人对大数据的消费，还可以通过另一个角度的分析来理解。

    现实的世界是，有小部分人过得很好，大部分人过得不够好。过得好不好，以是否能占有他人的服务来区别。比如秘书的服务，媬姆的服务，司机的服务，更高级的还有保镖服务。这些以人为载体的服务，完成的工作项就是数据采集、分析、处理，而且通过服务者的技能，“处理”输出为执行的结果。这些服务能否不经由人（服务者）而同样能实现？说当然可以的人，是相信数据技术和智能仿真的进步；说不可能的人，可能是纠结于人的悟性和情感这一人工智能的最后一公里如何跨越。

    我要说的是，即使我们的“人工伺服”哪怕只替代了“人员伺服”的一半，而且是作为公共服务提供的，或者价格是公众通承受的，那也是一种人类文明的突破。这是对身份特权、财富特权和知识特权的突破，也是对人性的真正解放。何况，再保守的人也会同意，人工伺服不可能止步于“一半”。

    二、大数据的企业级应用：

    每家企业都有自己的服务对象。套用海尔的“人单合一”，我们可以说“企单合一”。《定位》倡导的思维是每家企业只能面向服务对象的某一部分需求，越明确越好；至于明确需求下的服务范围的宽与窄，波特苦口婆心的论述今天还管用。

    大数据给企业带来什么？营销模式的变革与个人消费的变革紧密相关，在上一节中的叙述，换一个角度就成了企业营销的模式创新。接下来我们关注企业的内部。大数据如何在企业内部应用？

企业一直以来都在追求质量、效率、成本的均衡优势，大数据将首先应用于此。所以全面质量管理、全员设备维护、全面预算管理等，这些过去推而难行的大行动，今后会变成轻应用。

    企业的未来追求会超越质量、效率和成本，锁定更具意义的新目标：开放性、同一性和再生性。至此，大数据的应用将是必有之选。

    开放性：企业是资源聚合体，资源需要突破内外屏障。人在哪里？知识在哪里？资本在哪里？物料在哪里？注意：这些目标资源是基于特定企业的目标和能力而异的。换句话说，不同的资源在不同的企业中是可以重用的。这需要算法，需要数据抓取机制和分享模式。大数据应用商们，准备好了吗？

    同一性：同一性解决既有的全部资源面向目标的适配性。由于适配是动态的，因而既有资源的同一化是个持续过程。为了资金、物料的适配，最核心的是人员的同一化。企业内人的同一化有不少悖论：是对所有者同一，还是对经营者同一？是对内（既定方针）同一，还是对外（市场变化）同一？马云在阿里上市前坚持“合伙人”而不是大股东来控制公司，任正非要求制订的《华为基本法》在管住华为战略十几年后终于宣布终止。这种两难解决的前景是：让投资者、员工和客户这分属三种不同身份的人成为共同兼有股东、经营者和客户三身角色的人，再建立基于大数据的企业自洽的再生规则来决策和执行。大数据如果更用心一点，会让企业文化的“塑造”成为可能。

    再生性：企业与企业的本质区别，不再是产品服务，更不会是规模和价格，而是企业自身的再生规则。这是企业的DNA，就像区别亿万人类个体的基因谱。这是企业自拥的算法，外部的大数据源和云计算能力通过它而发挥作用。我们能否像绘制人类基因图谱那样绘制出企业的DNA序列？难点是它作为次生态（社会生态）的变异性远远超出原生态（人类自身）。

   今天的企业云，仍是以工业化时代的企业价值三角区（质量、成本、效率）而应用的，但未来需要向新的价值三角区（开放性、同一性、再生性）转向。

    三、大数据的公共级应用：

    公共服务的主体是政府。政府组织模式决定了大数据的应用方式和程度。现在的政府基本上是功能-职能型的，每个部门管辖一个领域。与此相应，大数据应用的开端，也将是条块分割，各自为政的。许多智慧城市的建设，都止步于不同部门的数据共享。比如：交通、民政、工商、税务、城建或卫生，很难设想没有数据共享如何“智慧”得起来，打着信息化旗号的重复建设和形象工程比实体工程更普遍。

    但我们还是要承认，即便是一个所辖领域内部，数据化的集中采集和处理同样提升决策和管理效能。所以各种“###决策支持系统”或“###服务响应系统”仍有其价值，虽然不久之后，这些孤岛式的系统需要拆除重建。

政府公共管理的趋势是走向“一体化”的目标-保障型政府，它与“功能-职能”型政府的区别在于：前者以公民价值为导向，后者以设定的工作职责为导向。比如公民的健康诉求，靠卫生系统抓医治保健解决不了，它与食品、环保甚至教育、市政等也紧密相关。比如公民的就业需求，人力资源与劳动部门再尽责又能怎能？解决它更是一个系统工程。既然任何一项公民的关切都要与跨领域的要素相关，那各司其职的政府部门越有作为，能耗越大，离价值越远。我们会看到在“集中力量办大事”的时候，各部门会在最高首长的主持下联合办公，问题是，面向公众的每一项基本需求，都是大事。联席会议这样辅助性的工作机制，是否要成为常态？专职专能的部门化工作是否转为辅助性方式？习惯了专权的官员很难接受，但趋势就是趋势，也许公共领域的大数据服务商们可以从其背后揣上一脚，以技术的力量，让政府改革得以实现。

    今天，在中国几乎每个省和一二线城市的政府都立项了以大数据和云计算为技术背景的智能化项目。关心这些巨额投资的，未必是纳税人，首先是应用服务商。

    它们是谁，您的企业还有机会吗？