数据本身没有价值

  我经常看到人们说：挖掘数据价值。对此，我想换种说法：数据本身并没有价值，人类利用数据解决问题，才能产生价值。这样说的说法是强调：创造价值的是人，而不是数据。

  强调这一点，其实是说：人要用心对待数据，才能从数据中得到价值。有人把数据比作金矿。但是，有金矿的地方是不是就发达了？挖金子的人是不是就富有了？南非以出产黄金著名，但南非现在就是一个穷的地方。我们处理和存储数据时，也有类似问题。

  凡事都会有个投入产出问题，数据也不例外。在工业界尤其如此。

要解决投入产出问题，要有人花心血的，并不是数据躺在计算机里就能产生价值。所谓的“数据有价值”，其实是被解决的问题有价值。但关键却在于：如何找到有价值的问题，数据的采集和存储才会带来价值。为什么找问题是困难的？我有过一个论断，就是“价值隐藏论”：能够通过数据获得的价值被各种人类的原因隐藏起来了。我一贯的观点：一旦找到有价值的问题，实现价值并不难。我的潜台词就是：算法往往不是大问题，人的问题才是大问题。

我也常说：智能化要把知识沉淀下来、变成计算机可以运行的代码或软件可以使用的数据。但知识沉淀也是有成本的。如果这些知识是被计算机用的（在线），则应用过程存在风险成本的。而且，人们对知识的质量越高，这种风险成本更大。我的逻辑是：如果高质量的知识可以产生价值，低质量的“知识”就会产生损失。要得到高质量的知识，花费的人工成本可能非常高。所以，好的工业软件，本质上就是要把知识沉淀的成本和风险降下来——尤其是针对复杂问题时。

既然有成本，做不做一件事，就要看收益的大小。如果数据应用的频度很低、或者得到的结论似是而非，数据工作就难以带来正的价值。

我一直讲一个故事。苏联人问NASA：你们什么时候能把人送到月球上去。NASA回答说：这决定于我们什么时候能把他们安全地接回来。有些人总想：先把数据拿来，以后再想怎么用吧。这种想法就像：先把人送上月球再说吧！

把人送到月球上，他可能回不来；先把数据收集并存储起来，也不一定能产生价值。