聚焦資訊技術領域 為產業發聲
導讀
近些年， 大資料的火爆程度有增無減， 市場空間不斷拓寬。 2017年1月， 工信部發佈了《大資料產業發展規劃2016-2020》， 進一步明確了促進我國大資料產業發展的主要任務、重大工程和保障措施。 國家政策的接連出臺為推動大資料產業提供了良好的發展環境。 然而， 大資料是否只是“飄在空中的雲”？如何真正讓大資料走進千家萬戶？為瞭解大資料在各行業的現實狀況、應用前景以及2018年的發展趨勢， 黃河連線特進行了大資料數列專題， 對大資料在交通、煤炭、購物、農業、金融、醫療、人才、扶貧、政府等行業的應用進行了調查採訪。
大資料如何治理交通擁堵
1.黃河連線：現在各行各業都在談“我們是大資料企業，
陳甯寧：我是從事交通行業紅綠燈調控優化的， 交通領域的大資料與其他領域相比， 有很大的特殊性， 因為交通大資料涉及到了公共安全。 交通大資料需要以安全優先， 之後才考慮效率和舒適度。 道路是一種公共資源， 每個人都需要使用， 使用中因為時間和空間的衝突就會產生交通安全問題， 因此要以安全為先。
我們以紅綠燈的安全為例。 即使在淩晨， 路上很少車也幾乎沒有人， 那也必須得等20—30秒的紅綠燈， 有的人可能不太理解， 但這對交通安全來說是十分必要的。 行人最短通過時間是有國家標準的， 如1m/s或是1.2m/s，
2.黃河連線：談到交通行業大資料， 人們可能最關心的是擁堵問題。
陳甯寧：交通擁堵產生的主要原因是需求和供給的不平衡。 道路資源在一定時間內就那麼多， 需求大於供給後自然就開始擁擠了。 如果要把這個矛盾平衡， 那麼每個人的出行就要受到統一的指揮：幾點出發、使用什麼樣的交通工具、出行路線等等。 但這個是很難達到， 每個人都是一個獨立的個體， 都希望晚一點出發、早一點到達， 這也是交通管理中一個無法解決的需求。
現有的技術只能在已有的需求中， 使人或車輛更快地通行。 所以說在現有的基礎上， 交通擁堵問題只能緩解， 不能根治。 可能有一天無人駕駛汽車普及之後， 政府有統一的管理中心時，
3. 黃河連線：現在我們對於交通擁堵只能被動適應， 通過大資料分析， 我們能否主動調節？比如要18點到達某地， 可以做到提示幾點出發、選擇哪條路線就可以躲避擁堵。
陳甯寧：這個只能在很理想的狀態下才能實現， 理論界也有這樣的一個說法， 但在實際操控中是很難實現， 因為系統沒有辦法理解每個人即時的情況。
比如在海量的需求中，有100個出發點相同的人要求6點鐘到達相同的目的地，如果系統指引的出發時間相同，那麼在這段時間內不是又堵了嗎？而如果系統為了避免這個時間段內的擁堵，使用戶錯開時間出發，就會造成不公平：為什麼一個使用者需要4:30出發，而另一個用戶就可以5:00出發？這對4:30出發的用戶是不公平的，進而會造成社會的不公平。因此這個只能在理論上實現，在實際操作中是難以讓用戶接受的。
大資料只有落地才能避免“曇花一現”
4. 黃河連線：一般而言，交通大資料可以從哪些管道獲得？其中的難點或問題有哪些
陳甯寧：廣義上，交通大資料的獲取管道可以包括政府主管部門通過檢測器獲得的傳統意義上的大資料，和互聯網企業通過手機端等方式獲得的資料。
互聯網企業的大資料可以清晰地反映宏觀的交通現象，傳統的交通資料在微觀層面十分精細。傳統資料和互聯網資料缺一不可，兩者結合會得到一個很好的效果。但是目前互聯網大資料與傳統大資料在結合上還存在很多問題。
■ 第一，現在有的互聯網企業因為各種商業目的，把自己的大資料技術宣傳的“無所不能”，但實際上並不是這樣的，他們忽略了傳統大資料的作用。我認為現在很多企業都存在一個問題，不分青紅皂白、不根據自己企業的優點就說自己是大資料企業，好像一個公司不和大資料關聯就不是高科技企業。大資料的門檻其實沒那麼低，需要有自己的資料來源、資料分析能力，還有精准化靶向資料分析等等。
■ 第二，目前傳統資料和互聯網資料之前還沒有清晰的互補方式，這也是交通大資料在應用上最大的問題之一。我們企業的定位是精准靶向小資料的分析，這和互聯網大資料形成了一定的互補，也發揮了我們自身的優勢。
5. 黃河連線：目前有很多交通大資料方面的公司，他們會根據自己的演算法做各城市交通擁堵情況等資料的排名，比如某家公司統計2016年最擁堵城市是濟南，而另一家卻認為濟南排名在全國第四，差距為什麼會這麼大？您對此有什麼看法？
陳甯寧：這種排名是不科學的，各個公司的計算公式都是各持己見、不客觀也是沒有公信力的。
擁堵指數是用於不同城市比較排名的，比如擁堵指數為2.0的太原和指數相同的北京，哪個更擁堵呢？這個是說不清的，不同的城市之間沒有橫向比較力，所以說這個排名在邏輯上就是錯誤的。有的公司熱衷於公佈擁堵指數排名，行業裡普遍認為這是一種為了製造噱頭但不負責任的做法。公眾也會逐漸認識到這種排名的準確度其實並不高。
除去邏輯的錯誤，資料來源的區域選擇也是不客觀的。比如一個城市的擁堵指數為3.0，這是很擁擠的，但如果把新建成的開發區納入資料範圍內，這個指數可能一下就下降到了2.5。區域範圍的選擇與擁堵指數有十分密切的關係。如果一個城市想要降低擁堵指數，只要把選擇範圍擴大到不堵車的地方就可以，這和統計平均收入水準是一樣的意思。
6. 黃河連線：您認為2018年大資料在哪個領域的應用將大幅度增長？能否對2018年大資料的發展做一個預測。
陳甯寧：大資料在其他行業的應用我不太瞭解，但是我有一個想法：不論在哪個行業，大資料如果不能落地的話，所有的造勢、噱頭都會是曇花一現，都會是一場技術泡沫。大資料如果有了實實在在的正面影響，可能發展會很快。比如大資料的起家是零售業，大資料在這個領域的精准行銷是切合實際、產生了效益的。如果只是為了單純的造勢，大資料是沒辦法進一步發展的。
大資料在2017年是個熱詞，不管是政府還是企業，都投入了大量的資金。但是投資就是要看回報，如果回報達不到預期，大資料就會慢慢平靜下來。大資料如果能真正創造價值，才可能會繼續火熱下去。
聲明：
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比如在海量的需求中，有100個出發點相同的人要求6點鐘到達相同的目的地，如果系統指引的出發時間相同，那麼在這段時間內不是又堵了嗎？而如果系統為了避免這個時間段內的擁堵，使用戶錯開時間出發，就會造成不公平：為什麼一個使用者需要4:30出發，而另一個用戶就可以5:00出發？這對4:30出發的用戶是不公平的，進而會造成社會的不公平。因此這個只能在理論上實現，在實際操作中是難以讓用戶接受的。
大資料只有落地才能避免“曇花一現”
4. 黃河連線：一般而言，交通大資料可以從哪些管道獲得？其中的難點或問題有哪些
陳甯寧：廣義上，交通大資料的獲取管道可以包括政府主管部門通過檢測器獲得的傳統意義上的大資料，和互聯網企業通過手機端等方式獲得的資料。
互聯網企業的大資料可以清晰地反映宏觀的交通現象，傳統的交通資料在微觀層面十分精細。傳統資料和互聯網資料缺一不可，兩者結合會得到一個很好的效果。但是目前互聯網大資料與傳統大資料在結合上還存在很多問題。
■ 第一，現在有的互聯網企業因為各種商業目的，把自己的大資料技術宣傳的“無所不能”，但實際上並不是這樣的，他們忽略了傳統大資料的作用。我認為現在很多企業都存在一個問題，不分青紅皂白、不根據自己企業的優點就說自己是大資料企業，好像一個公司不和大資料關聯就不是高科技企業。大資料的門檻其實沒那麼低，需要有自己的資料來源、資料分析能力，還有精准化靶向資料分析等等。
■ 第二，目前傳統資料和互聯網資料之前還沒有清晰的互補方式，這也是交通大資料在應用上最大的問題之一。我們企業的定位是精准靶向小資料的分析，這和互聯網大資料形成了一定的互補，也發揮了我們自身的優勢。
5. 黃河連線：目前有很多交通大資料方面的公司，他們會根據自己的演算法做各城市交通擁堵情況等資料的排名，比如某家公司統計2016年最擁堵城市是濟南，而另一家卻認為濟南排名在全國第四，差距為什麼會這麼大？您對此有什麼看法？
陳甯寧：這種排名是不科學的，各個公司的計算公式都是各持己見、不客觀也是沒有公信力的。
擁堵指數是用於不同城市比較排名的，比如擁堵指數為2.0的太原和指數相同的北京，哪個更擁堵呢？這個是說不清的，不同的城市之間沒有橫向比較力，所以說這個排名在邏輯上就是錯誤的。有的公司熱衷於公佈擁堵指數排名，行業裡普遍認為這是一種為了製造噱頭但不負責任的做法。公眾也會逐漸認識到這種排名的準確度其實並不高。
除去邏輯的錯誤，資料來源的區域選擇也是不客觀的。比如一個城市的擁堵指數為3.0，這是很擁擠的，但如果把新建成的開發區納入資料範圍內，這個指數可能一下就下降到了2.5。區域範圍的選擇與擁堵指數有十分密切的關係。如果一個城市想要降低擁堵指數，只要把選擇範圍擴大到不堵車的地方就可以，這和統計平均收入水準是一樣的意思。
6. 黃河連線：您認為2018年大資料在哪個領域的應用將大幅度增長？能否對2018年大資料的發展做一個預測。
陳甯寧：大資料在其他行業的應用我不太瞭解，但是我有一個想法：不論在哪個行業，大資料如果不能落地的話，所有的造勢、噱頭都會是曇花一現，都會是一場技術泡沫。大資料如果有了實實在在的正面影響，可能發展會很快。比如大資料的起家是零售業，大資料在這個領域的精准行銷是切合實際、產生了效益的。如果只是為了單純的造勢，大資料是沒辦法進一步發展的。
大資料在2017年是個熱詞，不管是政府還是企業，都投入了大量的資金。但是投資就是要看回報，如果回報達不到預期，大資料就會慢慢平靜下來。大資料如果能真正創造價值，才可能會繼續火熱下去。
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