预测：大数据的核心
在气象经济学界流行这样一条“德尔菲气象定律”，即气象投入与产出比为1∶98，也就是说，在气象信息方面每投入1元，就可以得到98元的经济回报。一个典型的例子是，气温每降低1摄氏度，北京市燃气供暖系统日消耗天然气将增加约200万立方米。如果提高气象预报的精度，实时对供暖系统进行合理调控，无疑将节省一笔很大的能源消耗和经费开支。
从有人类智慧起，我们便努力学习预测明天的天气，进而决定是否播种，预测哪块土地不会被河流淹没，预测自己的疾病何时能痊愈，预测子孙能否平安健康。人类一直想要通过认识现在、理解过去，以获得对未来的预测。
起初，许多人的“知识”是基于迷信和预感，所以在原始社会，“巫师”是一个令人敬畏的群体，因为他们能通过手里的“水晶球”看到未来的世界。
1947年，第一台计算机问世一年后，管理大师赫伯特·西蒙就像先知一样指出：人类所有的决策都是基于有限理性的结果，如果能利用存储在计算机里的信息辅助决策，人类理性的范围将扩大，决策的质量就能提高。在后工业时代，人类社会面临的中心问题将从如何提高生产率转变为如何更好地利用信息辅助决策。
而今，用计算机进行预测早已变成现实。大数据变成了转动在人类手上的虚拟“水晶球”，为我们带来了人类直觉和想象无法超越的理性预测。在洛杉矶，警方通过测算未来24小时内最有可能发生犯罪的区域安排巡逻路线，以提升城市安全。在伦敦金融城，一位科学家出身的商人借助自己研发的股市预测模型，找到了利用数学日进斗金的秘诀。在南非，一位天文学家准备通过观察每一颗恒星的信号为整个宇宙编制星表，进而预测下一个小星球的陨灭时间。
这就是大数据的价值所在。通过对过去和现在的数据进行分析，它能够精确预测未来；通过对组织内部的和外部的数据整合，它能够洞察事物之间的相关关系；通过对海量数据的挖掘，它能够代替人脑，承担管理决策的职责。
大数据之所以能做出预测，靠的是对相关关系的把握。我们常说“清明时节雨纷纷”，这个结论并不是逻辑推导出来的，而是人们通过多年观察，发现每年这几天总是下雨比较多，于是总结出了这样一个朴素的规律。同样，计算机把数学算法运用于海量数据，通过相关关系预测事情发生的可能性，例如，一封邮件被作为垃圾邮件过滤掉的可能性，输入的“teh”应该是“the”的可能性，从一个人过马路时的轨迹和速度推测他及时通过的可能性。
只有预测才能做到“未雨绸缪”。美国运输公司US Xpress通过“任何数据都不能少”计划，从成千上万的货车运输系统中搜集了900 个数据元素，包括轮胎和汽油使用的传感器数据、引擎运行、货运车队的地球空间数据，以及货车司机博客上的抱怨。这些数据经过集成处理和分析，对车辆进行预防性维护。你可以预测哪辆车的哪个部件什么时候可能出故障，因此，你不用等到这辆车实际抛锚了再维修。
如果说传统管理流程是出现问题－逻辑分析－找出因果关系－提出解决方案的事后“救火”模式，大数据战略下的管理流程则是搜集数据－量化分析－找出相互关系－提出优化方案的正向思维模式。越早用大数据武装自己的思维，获得最佳预测的机会越多。接下来，就让大数据“水晶球”转动起来。
用大数据拍一部热播美剧
2013年最火的一部美剧当数《纸牌屋》。世界上最大的在线影片租赁服务商Net。ix花1亿美元买下《纸牌屋》的版权，请来大卫·芬奇和老戏骨凯文·斯贝西，首次进军原创剧集就一炮而红，在美国等40多个国家成为最热门的在线剧集。那么在开拍之前，Net。ix是否知道《纸牌屋》会火呢？
Net ix官方称挖掘其用户行为的大数据已经很长时间了，《纸牌屋》是其数据分析结果的第一次战略运用。用户只要登录Net ix网站，对某一个视频的每一次点击、播放、暂停、快进、回放，看了几分钟就彻底关掉视频，或者停了一段时间又重启，都会成为一个“事件”，被记录下来并汇入后台进行分析。Net ix或许并不能准确知道用户点击暂停按钮的个人原因，但是如果足够多的人在整段视频中的同一个地方有相同的举动，那么数据就显露出意义了。
结果是，Net.ix比观众还要清楚我们的观影喜好。它已经知道用户很喜欢芬奇（《社交网络》、《七宗罪》的导演），也知道斯贝西主演的片子表现都不错，还知道英剧版的《纸牌屋》很受欢迎，三者的交集表明，值得在这件事上赌一把。此外，Net ix还通过大数据观测到另一流行趋势：越来越多的人不再像30年前那样，在每晚的固定时刻守在电视机前，等着收看最新剧集，而是“攒”起来，直到整季全部播放完毕之后，才选一个自己方便的时间段和地点，在方便的设备（多数是网络设备，如电脑和平板电脑）上一次性观看。因此，《纸牌屋》的播出方式没有遵循每周一集的惯例，而是第一季全集同时上线。基于3 000万北美用户观看视频时留下的行为数据，Net ix大胆做出了以上种种有违电视业常规的决定。昔日的内容发行商改行做了内容制造方，这就是大数据预测的魅力。
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