电视节目 《星际迷航》 为我们带来了许多值得期待的东西：传送、食物“复制器”，以及另一项看似遥不可及的发明——数据科学家。该剧还让我们认识了名为Data的仿生人，它能够获取此前生成的每一条信息；而斯波克本人不仅是一个尖耳朵的瓦肯人，更是热爱逻辑的原型，代表着一种以前所未有的方式利用信息力量的角色。
身处领导岗位的人专门负责组织、可视化和转化海量数据，这一观念已不再局限于科幻爱好者。如今，数据科学家在企业面临关键抉择时发挥着主导作用，RelatelQ产品副总裁DJ Patil说道，他在LinkedIn任职期间还帮助提出了“数据科学家”这一说法。“企业董事会里需要一位斯波克，”他补充道。
无论大小企业都在响应这一建议，因为它们正不断认识到“大数据”的战略重要性。这已不仅仅是一个流行语：从了解客户到优化供应链，数据、数据科学和数据分析都是各方面的关键工具。因此，企业、政府及其他机构正大力投资数据科学技术与专业能力。
在过去20年间，重心已从数据收集转向数据利用。我们能从数据中学到什么？数据在告诉我们什么？我们如何组织、访问和可视化数据，以指导战略行动？随着数据及用于梳理数据的算法变得更加强大，这一切在未来将如何变化？
谷歌如何改变世界
这些问题仅是全球产业与政府领袖将在世界经济论坛 新领军者年会 上探讨的部分问题，该会议将于下个月在中华人民共和国天津举行。杰里米·霍华德（Jeremy Howard）是论坛青年全球领袖，也是Enlitic的首席执行官，二十年来一直投身数据科学领域，亲眼见证了社会对信息收集认知的剧变。“二十年前，很少有系统能够从数据中收集并获取信息，”他说。此外，组织内部“既没有数据使用系统，也没有数据使用战略”。
但这一切随着谷歌而改变。霍华德表示，谷歌为数据科学研究树立了榜样，不仅让研究可以开展得更好，也让特定类型的数据能够被更高效地收集、理解并用于帮助企业。具体而言，该公司开发了一种用于处理海量数据的软件技术，名为MapReduce，它将任务拆分为许多较小的组件，以便在多台机器上执行”，《经济学人》数据编辑肯尼斯·库基尔（Kenneth Cukier）说。这一已被广泛采用的新颖流程的开源版本名为Hadoop。
“如今，数百家机构已借助数据科学改变了其所在行业，”霍华德说。“现在有了更多工具来处理数据并从中获得洞见，这令人兴奋。”
数据革命的影响正在各行各业和整个社会中扩散。“我们能够将过去从未能以数据格式呈现的事物数据化，”库基尔补充道。“这得益于收集、存储和处理数据的成本降低，其程度在过去几乎无法想象。”自动驾驶汽车就是一个引人注目的例子。“我们把问题从明确教汽车如何驾驶，转变为输入大量数据，让汽车自行判断在不同情况下该怎么做，”他说。
“令人震惊”
在另一个领域，AidData是一家旨在提高发展融资透明度的创新实验室，它基于GPS数据绘制了详细地图，显示财政援助在非洲各地区的投放去向。地图揭示了一个明显的“错配”：当局认为援助的去向与援助实际抵达之处存在差异。“令人震惊，”库基尔说。“在肯尼亚，数千万美元的国际发展援助流入该国，但其中一些行业和地区并未获得财政支持。”援助机构此前未曾看到这一点，因为过去无法获得相关计算和关联分析。如今，此前并不存在的大型数据集，结合新的数据分析方法，开辟了沟通、行动和资本流动的新渠道。
霍华德表示，这场革命的驱动力之一是一种新的算法方法，它使我们能够处理来自众多来源的信息，包括视频、图像，甚至声音。他预测，“深度学习”算法即将改变一切，其影响可能超过互联网。这类算法是一个子类，可应用于多个领域，例如人脸识别、自动语音识别、自然语言处理、手写识别以及音视频信号识别。
尽管深度学习在学术界已存在40年，但基本未受关注，直到几年前，斯坦福大学、普林斯顿大学和哥伦比亚大学的一支科学家团队帮助发起了ImageNet大规模视觉识别挑战赛，参赛者试图设计能够快速识别图像中物体的算法。2012年，多伦多大学的一个研究团队利用深度学习算法，显著提高了图像物体分类的准确率；2014年竞赛的结果则显示准确率得到了进一步提升。“从那时起，大家都放下手头的工作，投身于此，”霍华德说。谷歌、百度和Facebook等公司正在投资这项技术。
汽车、X光与宇宙
尽管深度学习算法有可能在数据科学领域引发颠覆，但这场革命才刚刚开始。在学术界，它已被引入并以新的方式加以应用。例如，霍华德最近会见了诺贝尔奖得主、天体物理学家布赖恩·施密特（Brian Schmidt），后者是澳大利亚国立大学教授，双方讨论了如何利用深度学习更好地理解宇宙。
学术界之外的影响同样广泛。自动驾驶汽车已经进入我们的视野，它们可以识别交通信号并做出相应反应。随着算法使放射科医生能够更好地理解和解读CT及X光扫描影像，医学诊断可能会得到改进。Skype正在试验语音识别算法，以期在个人与群体之间提供实时语言翻译。
尽管深度学习在投入日常应用之前仍有很长的路要走，但企业内部已经发生了文化转变，开始认识到数据科学日益增长的重要性。
董事会里的斯波克
“我们第一次在行业中拥有了战略性使用大数据的榜样，”霍华德说。过去，大数据专家有时可能仅局限于学术机构，而如今，越来越多的行业领袖，如谷歌和沃尔玛（Wal-Mart），正在投资数据基础设施和数据科学专业能力。更重要的是，我们开始看到数据科学专家在董事会中扮演公司的“斯波克”角色。帕蒂尔说，一些大公司和政府机构的董事会中已经有了数据科学家。但这场革命进展缓慢。“董事会里的人之所以在那里，是因为他们拥有行业专业知识，而非数据专业知识，”霍华德补充道。“因此，他们很难信任数据驱动的方法，因为过去他们开展业务的方式并非如此。”
那么，颠覆正发生在哪里？那些在C-Suite级别或更高职位担任领导角色的数据科学家在哪里？不出所料，他们身处灵活的初创企业世界之中。但霍华德表示，大公司也已睁大眼睛，关注在有影响力的职位上任用数据科学家的价值。
新闻业是已被数据科学从根本上颠覆的一个行业。据库基尔介绍，过去新闻业更多是一项依赖轶事的事业。某件事发生后，记者会去采访当事人，和/或报道与该事件相关的趋势，数据则用来佐证报道。“我们是自身观察的受害者，如果我们无所不在，那当然很好，”他说。
但我们经历了一场180度的大转变。“现在，数据是报道的基础，而轶事则提供色彩与韵味，”他说。“新闻业转向了数据新闻，因为我们现在可以基于数据讲故事。”如今可获取的信息更多，也有更多算法帮助从数据中提取价值。而且，得益于更好的图像处理程序，我们现在还能通过加入图表、图形以及数据的图像化转译，以更直观的方式呈现故事。
FiveThirtyEight.com创始人内特·西尔弗（Nate Silver）一直在这一领域引领潮流。他从利用数据预测棒球比赛，转而参与2008年美国总统大选的预测，现在他领导着一支由记者、设计师、多媒体专家、定量分析师和数据库布道者组成的团队，他们正在证明，人们渴求新闻和扎实的数据。
伟大的数据，伟大的责任
大数据改善世界现状的潜力让人有诸多理由保持乐观。从Instagram帖子中的地理标签，用于追踪正在展开的政治或人道主义危机，到帮助照料大规模农作物的传感器网络，再到用于确保投票公平的生物识别技术，数据正指向一个更加相互理解、开放和可及的世界。
“当数据对每个人开放时，你就能创造一个更稳健、在智识上更为诚实的环境，”帕蒂尔说。电子病历（EMR）的出现可能会彻底改变医学科学，因为疾病和诊断的规律将更易于追溯。“我们拥有能够挽救数百万生命的算法，”霍华德强调，“但前提是我们必须打破数据孤岛”。由于安全、保障和隐私方面的担忧，“没有人说要让这些数据对所有人开放，”霍华德说。“但我希望看到我们在传达数据共享的益处方面做得更好。”
事实上，与任何创新一样，也存在阴暗面：近期的美国国家安全局（NSA）丑闻引发了关于信息收集与隐私的棘手问题。数据所赋予的巨大力量，伴随着巨大的责任。
“我们不能对数据随心所欲，”帕蒂尔告诫道。但数据能够帮助我们揭示问题，并可能进而解决问题。而判断力永远无法被算法完全取代：你必须知道何时忽略数据，比如当你的GPS让你右转并驶下悬崖时。“数据为我们的判断提供依据，但我们的直觉也会帮助我们，”帕蒂尔说。而这一点，即便是斯波克也会承认是合乎逻辑的。
作者：Alaina G. Levine是一位科学作家和作者。
图片：2008年3月3日，一名女性在汉诺威即将举办的CeBIT展会上，于IBM展台展示IBM医疗保健公司的解剖符号映射引擎（ASME）。REUTERS/Hannibal Hanschke
