大数据时代背景下的经济学

据研究,到2013年,世界上存储的数据预计能达到约1.2泽字节,其中非数字数据只占不到2%。这样大的数据量意味着什么?如果把这些数据全部记录在书中,这些书可能覆盖整个美国52次。如果将之存储在只读光盘上,这些光盘可以堆成五堆,每一堆都可以伸到月球。公元前3世纪,埃及的托勒密二世竭力收集了当时所有的书写作品,所以伟大的亚历山大图书馆可以代表世界上所有的知识量。但当数字数据洪流席卷世界之后,每一个地球人都可以获得大量数据信息,相当于当时亚历山大图书馆存储的数据总量的320倍之多。

《大数据时代》作者维克尔认为,在大数据时代的经济学、社会学、政治学和许多学科门类都会发生巨大甚至是本质上的变化和发展,进而影响人类的价值体系、知识体系和生活方式。

大数据的出现,使得通过数据分析获得知识、商业和社会服务的能力从以往局限于少数象牙塔之中的学术精英圈子扩大到了普通的机构、企业和政府部门。更多的人们将会通过对海量数据的分析,获得有巨大价值的产品和服务,或深刻的洞见。

在大数据时代,数据收集门槛的降低会直接提高数据的容错率并有效降低数据成本,这为微观经济行为的优化和宏观经济政策的制定和调控提供了良好基础。因为在大数据时代,我们可以分析更多数据,有时甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据,而不依赖于随机采样。例如,到2012年底,Farecast系统用了将近十万亿条价格记录来帮助预测美国国内航班的票价。Farecast票价预测的准确率已经达到75%,使用Farecast票价预测工具购买机票的旅客,平均每张机票可节省50美元。另外,在大数据时代,各种算法的准确度都会有提高。人们研究发现,当数据只有500万的时候,有一种简单的算法表现得很差,但当数据达10亿的时候,它变成了表现最好的,准确率从原来的75%提高到了95%以上。与之相反,在少量数据情况下运行得最好的算法,当加入更多数据时,也会像其他的算法一样有所提高,准确率会从86%提高到94%。相比而言,在大数据时代,简单算法要比小数据的复杂算法更有效。这对深化经济学研究是一个利好消息,因为经济学就再不需要为小数据发愁,不再为克服小数据不足而花费大量精力构建复杂算法。

在大数据时代,由于数据充分,经济行为中大量存在的相关关系就会被发现,这为发现真正的经济规律提供了良好基础。在小数据世界中,相关关系也是有用的,但在大数据的背景下,相关关系大放异彩。因为大数据的相关关系分析更准确,而且不易受偏见的影响。并且一旦我们完成了对大数据的相关关系的分析,我们就不会仅仅满足于知道“是什么”,我们会继续向更深层次的因果关系努力,希望找出相关关系背后的“为什么”。

在大数据时代,拥有数据多少以及数据分析能力会成为一个企业的重要竞争力。在工业经济时代,企业的核心竞争力更多体现在技术等方面。但在大数据时代,拥有数据多少以及数据分析能力会成为企业是否具有核心竞争力的重要标志。比如苹果公司进军移动手机行业就是一个很好的例子。苹果公司正是不断通过分析来自多个运营商提供的大量数据,发现了许多潜在的商业价值,从而有效提高了竞争力。

在大数据时代,小企业发展会有更多机遇。由于大数据服务都是以创新思维为基础,不需要大规模固定资本投入,这对小企业发展是利好消息。

在大数据时代,数据行业会异军突起,并有可能成为新的垄断企业和行业霸主。典型事例如谷歌。谷歌公司创建于1998年9月,创始人为Larry Page和Sergey Brin,是一家美国的跨国科技企业,主要致力于互联网搜索、云计算、广告技术等领域,开发并提供大量基于互联网的产品与服务,其主要利润来自于AdWords等广告服务。谷歌公司自成立以来,发展神速,至2012年,谷歌已经超越微软,成为按市值计算的全球第二大科技公司。目前,谷歌公司正向多个领域进军,通过不断拓展服务范围以及大规模收购,日益成为行业一霸。

在大数据时代,有许多经济学结论会得到更新。比如关于收入与幸福的关系,在小数据情况下研究,人们有不同观点,但通过大数据图表分析,我们发现,对于收入在1万美元以下的人来说,人们会随着收入的提高幸福感也会提高,但当收入超过1万美元,人们的幸福感就不会随着收入的提高而提升。

在大数据时代,经济学流派之争会更少。由于大数据的支持,经济学不同流派所坚持的结论会得到更好证实或证伪,最终经济学会越来越趋于形成一个统一的流派——数据经济学流派。

目前,大数据时代正拉开序幕,好戏才刚刚开始。展望未来,经济学必将是属于大数据的,而属于大数据时代的经济学,必将是大经济学。大经济学将实现对传统自由主义经济学和传统干预主义经济学的否定之否定。另外,由于大数据提供的支持,经济学将最终实现多学科的新综合。同时,未来的经济学家,也必将是大经济学家,并且会具有数据经济学家的特征。经济学家的知识领域将会更加广阔,研究手段将会更加先进,创新速度也将会进一步加快。

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小白入门大数据,这一篇就够了kylin大数据分析从基础与实战Hadoop,大数据离不开它数据中台与传统大数据平台有什么区别?终于有人讲明白了数字经济时代,企业如何更好地实现数字化发展?