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大数据与信息治理中国人民大学信息资源管理学院侯卫真IT已经成为社会技术基础边际效益递减并保持低增长边际效益较高并快速增长大数据是一种社会现象•信息技术作为社会技术基础引发的–“数据爆炸”式增长，产生所谓的“大数据”现象•增加了社会信息不对称性•决策活动更大的不确定性•信息经济学深刻论证：信息不对称和信息不确定，会使得市场效率低下。这是客观现实。–所有社会事务过程更加依赖于对数据的获取、处理和创造，掌握信息权利、控制信息资产，并提取信息利益，是所有社会活动主体的参与社会竞争的充分必要条件。–阿里巴巴投资新浪微博、收购友盟、增持UC与丁丁网，又以2.94亿美元购买高德软件28%股份，目的很明显，就是对扩充自己的信息资产规模，占领信息资产制高点，融合自身的和收购对象的交易信息、物流信息和地理位置信息等，创造更大的商业价值。大数据边际效益曲线IT边际效益递减并保持低增长IT边际效益较高并快速增长大数据边际效益曲线大数据边际贡献力来源•思维范式的革命•因果律让位于“相关律”——有限理性-适宜原则•基于相关度高信息的决策，为有限理性决策提供了可行方式•相关关系是其实是因果关系的子集，因素数有限，但因素值巨大•信息应用技术与模式的变革–数据化•全体数据应用•更丰富的数据刻画•所有领域数据化•互联网之父的“数据网”–开放创造性•全社会参与信息开发和基于数据的创造活动•极其丰富的商业模式和社会新价值–信息应用新模式成为解决组织基本问题的钥匙数据驱动与信息驱动–驱动社会创造与运行的不是数据，而是信息，信息才能帮助我们认清事物变化方向和消除不确定；大数据时代不是“数据驱动”而是“信息驱动”。•“信息熵”公式可以揭示一个数据集所包含的客观信息量，但这个信息量的真实价值是因人而异、因时而异、因事而异的，一组数据集的具体的特定的价值量其事前概率是不确定的。•斯蒂格利茨：如果信息与要解决的问题有关，它就会有正的价值。–因此，信息管理的根本问题是建立适宜的策略和方法，增加和改善特定系统或社会活动主体的信息相关价值量。案例：食品卫生监管–食品、餐饮、摊贩的卫生监管涉及到法规超过8、9个，执行不便，执行人员自由裁量权大，执法分部门进行，履行职责时开具凭证也比较滞后。最主要问题是执法双方都缺乏准确的依据，执法过程非常容易出现矛盾。–主要现象是信息采集不便，执法依据不清，自由裁量权大，执法对象对执法者缺乏信任。–实际的解决方案：将相关法规进行整合，并分解法条，对法条属性进行描述、记录，按照执法事项分门别类地分类或聚类各个单元法条和执法规格;按营业性质和规模区分监管对象，分类监督执法处置事件和过程，执法知识结构化。执法人员使用移动电子设备执法，可以确认和提示法条和执法规格等依据，并可以打印凭据、履行当事人签字手续。执法依据含糊事件性质不清对法规资源结构化处理，使之能实时具体地呈现，使具体法规规例信息与具体事件之间建立相关性，消除事件中信息的不确定性，从而解决矛盾。对方是否依法行事？怎样取得对方的信任？图解机理？在信息需求和供给之间建立相关性，以消除特定事件中的信息不确定性。传统的信息管理面对有限信息资源，采用先导式手段对信息进行结构化，描述信息，建立索引，以提高信息检索效率，有效实现信息的相关价值；在网络环境下，人们面对无限信息，传统先导式手段失效，因此，搜索引擎基本是采用后处理方式来建立信息需求与供给之间的相关性。利用事件的某几项属性的全体数据找到某事件的相关信息，使决策者对具体事件的结构有更多的确定性认知，这是大数据的意义所在。蒂姆伯纳思李倡导的“数据网”，力图在网络数据间建立语义关系，也是这种目的下的努力。机理决策与大数据–任何决策行为总存在一个动态的数据集，而信息相关价值是这个数据集的子集；信息搜寻和信息选择的边际收益和边际成本的均衡点则是信息子集的边界。–例如：一个机构的档案全宗可以视作一个机构决策活动的数据集，传统管理方式对档案的有序化、结构化处理，是建立信息子集的一种系统行为。–如果我们把大数据视角从网络随机数据的挖掘转移到传统档案领域，进行数据化，社会将发现新的信息金矿。档案对任何机构而言都是相关价值含量最高的数据集。改变档案处理模式，极有可能改变社会机构的决策方式，因而改变业务模式。信息驱动的策略结构•在系统内部：•组织要不断精化自身的数据相关集，同时，将数据转化为信息和知识成为取得竞争优势的根本出路，包括数据整合、数据处理、数据挖掘和数据可视化等，将信息转化为生产力和竞争优势；•更加注重决策的外部性，发展外部决策，进而向社会“开放创造力”，在组织外部寻求扩展信息相关集的机会。–网络情报搜索分析–优化信息公开制度、信息获取途径、信息应用策略–外部评价与参与决策–数据开放；开放的商业（政务）模式•在系统外部：•借助于社会力量、产业力量。借助于信息资源产业的优势，进行更复杂和庞大的信息搜寻和信息选择，无限扩展组织的数据相关集。信息治理–每个社会组织都要解决信息驱动和如何驱动的问题。–在经济领域，信息经济学围绕着“委托—代理”模型，提出了一系列经济学策略模型、博弈论对策。•解决特定的、比经济学理论模型更广泛更复杂的社会问题，要构建符合特定需要的方式、方法和工具体系。–“信息治理”就是以如何增加决策行为信息相关价值量的视角，发现业务中的结构性问题，并驱动业务创新，建立新的制度、机制、方式、方法和工具体系。•沃尔玛依托其信息资源建立了高度适应性的零售体系；•苹果公司为解决信息商品高度个性化问题建立了“开放社会创造”平台，解决信息资源供给相对匮乏的问题；•在“城市网格化管理”中，以“单一信息中心”方式，解决政府职能分工和复杂监管对象存在的固有矛盾的解决问题模式。信息治理之策一•基于信息的创制•大数据应用还处在被动式、随机式和问题式应用阶段，就已经为我们展现出美妙前景。要转化为主动的、确定性的和系统性的组织行为，还要经过艰苦地探索。–effecta1F1*a2F2*a3F3*…anFn–P*effectRelevantfacts–扩大相关数据集，即增加F；提高数据丰度，即增加a;最重要是提高数据集的相关性概率，即提高P：制度、机制、方式和工具。•大数据应用为组织优化提供了战略机遇，注重“边缘数据”的应用，转化非结构化数据，进行数据融合，并革新和优化组织结构、运行方式，优化价值链–利用大数据的可预测价值开发商业模式–利用大数据的易聚合价值开发商业模式–利用大数据的关联价值开发商业模式–利用大数据的易转移价值开发商业模式–开放创造力，创建新型的商务模式，引入全社会的的创造能力信息治理之策二•信息集成与互操作•管理和决策面对的客观矛盾是管理与管理对象之间的信息不匹配–对象群体的多样性–管理对象在时间、空间上的离散性–对象关系的复杂性–例如：食品卫生监管中职能分工与对象复杂性之间的矛盾导致的监管失效•运用信息集成和信息互操作手段，构建“单一信息中心”模式，将系统输入时复杂和离散的数据转化成可控数据、有效信息流，并融合、处理管理对象的精细数据，优化决策行为。问题活动主体分工活动对象——时间、空间、性质的区隔性关系无限复杂金字塔内部不同层级和层级内的交流同样会趋向于复杂化信息治理解决之道集成的、一致的、可用的信息资源食品卫生监管说明：“城市网格化管理”部门A部门B部门C部门D管理部门办理部门需要构建“单一信息中心”来解决矛盾数据采集事件识别任务分派反馈监控绩效评价需要更精细化的信息优化运行数据流维持运行信息流优化运行数据处理：理解、关联、证实、洞察如：GIS数据与事件数据融合；易损设施分析……信息治理之策三•信息开放–互联网、移动互联、大数据、云计算、web2.0-3.0等技术条件下，组织机构与社会之间的边界被模糊化，社会机构与其社会环境之间信息不对称，使需求无法快速转化为有效行动，决策不确定性增加风险，降低效率；组织的运行效率低下。–以政府为例，开放有三个作用——•监督政府运作–公开信息使社会能看到内部权力运行和决策过程，形成良性沟通•基于外部效应到发展外部决策–汇聚外部信息资源的决策，信息资源内化•开放创造性–把数据交给社会，让社会参与决策和为社会增加效益；信息资源外化•信息就是权力，信息资源配置不均衡，意味着社会资源配置不均衡；而信息不对称是市场和管理效率低的主因。–以政府为例，政府掌握大量的审批权、许可权，造成信息资源高度集中，资源的配置严重不均衡、信息不对称。这是造成市场机制无法发挥效用、社会资源不能充分利用、社会创造力低下的主因。–信息不对称严重，已经使中国从“山寨假货”跨入“完美假货”阶段，大量企业正使用“完美假货”摧毁社会信用体系，任其发展将毁掉中国梦。•信息治理就是要解决信息不对称问题，均衡配置信息资源–依靠数据开放和信息交互构建可信任社会网络，改善信息环境。以政府而言，在减少行政许可权同时，要加大数据采集和信息资源社会配置力度，使社会信息资源配置逐渐均衡，提高全社会的经济运行效率；依靠数据开放，发展社会创造力，调动全社会的力量解决信息不对称问题。基本原理•二维码的作用–食品卫生监管–过去的监管是制定制度法规，派人执法监管–现在可以在每个营业点都设置二维码，手机扫描后，就可以登录卫生监管部门的网站，任何人都可以查阅营业点的卫生资质、业务人员的卫生资质、奖惩记录；–进一步：跟踪特定食品的全过程；生产和服务的全过程；–大数据处理扩展：服务特色、风味介绍、客户群体•移动互联打开政府与社会的边界；•政府部门监管转变为全社会监管；•开放数据的创造力，社会可以加载分析软件•寓监管于服务之中（驱动力）案例–服务与创新•服务的本质是满足客户的价值主张，产品和服务的提供过程中，最大的困难是发现客户价值主张。•互联网应用、移动互联应用、电子商务、电子政务等形成的大数据，为发掘客户价值主张，创新业务模式、产品和服务提供了丰富的数据资源。•信息治理，发现客户价值主张，改变资源分配方式，最有效匹配客户需要，创新业务模式。•例如：基于全域数据精化传统的细分客户和市场方式，挖掘客户的多维需要，定位动态和立体的客户群。信息治理之策四谢谢各位！