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- 数据的“潜在价值”
想知道数据的重复使用对其终极价值有什么意义吗？来看看电动汽车的故事吧。电动汽车能否成功地作为一种交通工具成功普及，其决定因素多如牛毛，但一切都与电池的寿命相关。司机需要能够快速而便捷地为汽车电池充电，电力公司需要确保提供给这些车辆的电力不会影响电网运转。几十年的试验和错误才实现了现有加油站的有效分配，但电动汽车充电站的需求和设置点目前还不得而知。
有趣的是，与其说这是一个基础设施问题，不如说这是一个信息问题，因为大数据是解决方案的重要组成部分。
大数据先锋
IBM，电动汽车动力
- ReCaptcha与数据再利用
20世纪90年代后期，网络逐渐变得拥堵起来。有人开发了一款名为“Spambots”的垃圾邮件程序软件，向成千上万名用户批量发送广告信息，淹没收件人的电子邮箱。他们会在各种网站上注册，然后在评论部分留下成百上千条广告。网络因此成了一个不守规矩、不受欢迎、不够友善的地方。而且，这种软件似乎打破了网络原有的开放性和易用性模式，要知道，正是这种模式向人们提供了各种便利，比如免费电子邮件。当特玛捷这一类公司根据“先到先服务”的原则提供演唱会门票网上订票服务时，作弊软件会偷偷摸摸跑到真正排队的人之前，将门票全部买下
- 世间万物的数据化
只要一点想象，万千事物就能转化为数据形式，并一直带给我们惊喜。IBM获得的“触感技术先导”专利与东京的越水重臣教授对臀部的研究工作具有相同理念。知识产权律师称那是一块触感灵敏的地板，就像一个巨大的智能手机屏幕。其潜在的用途十分广泛。它能分辨出放置其上的物品。它的基本用途就是适时地开灯和开门。然而更重要的是，它能通过一个人的体重、站姿和走路方式确认他的身份。它还能知道某人在摔倒之后是否一直没有站起来。有了它，零售商可以知道商店的人流量。当地板数据化了的时候，它就能滋生无穷无尽的用途。
其实
- 当沟通变成数据
数据化的另一个前沿更加个人化，直接触摸到了我们的关系、经历和情感。数据化的构思是许多社交网络公司的脊梁。社交网络平台不仅给我们提供了寻找和维持朋友、同事关系的场所，也将我们日常生活的无形元素提取出来，再转化为可作新用途的数据。正因此，Facebook 将关系数据化——社交关系在过去一直被视作信息而存在，但从未被正式界定为数据，直到Facebook“社交图谱”的出现。Twitter通过创新，让人们能轻易记录以及分享他们零散的想法（这些在以前，都会成为遗忘在时光中的碎片），从而使情绪数据化得以实现。LinkedIn将我们过
- 当方位变成数据
地球本身构成了世界上最基础的信息。但是，历史上它几乎从来没有被量化和数据化过。其实，人和事物的地理定位自然是信息的组成部分，不然我们如何能够吟唱“所谓伊人，在水一方”，但是，这些信息需要转变为数据。
大数据洞察
对地理位置的数据化需要满足一些前提条件。我们需要能精确地测量地球上的每一块地方；我们需要一套标准的标记体系；我们需要收集和记录数据的工具。简而言之，就是地理范围、标准、工具或者说量化、标准化、收集。只有具备了这些，我们才能把位置信息当成数据来存储和分析。
在西方，对位置
- 当文字变成数据
数字化和数据化的差异是什么？回答这个问题很容易，我们来看一个两者同时存在并且起作用的领域就可以理解了，这个领域就是书籍。2004年，谷歌发布了一个野心勃勃的计划：它试图把所有版权条例允许的书本内容进行数字化，让世界上所有的人都能通过网络免费阅读这些书籍。为了完成这个伟大的计划，谷歌与全球最大和最著名的图书馆进行了合作，并且还发明了一个能自动翻页的扫描仪，这样对上百万书籍的扫描工作才切实可行且不至于太过昂贵。
刚开始，谷歌所做的是数字化文本，每一页都被扫描然后存入谷歌服务器的一个高分辨率数字图
- 量化一切，数据化的核心
记录信息的能力是原始社会和先进社会的分界线之一。早期文明最古老的抽象工具就是基础的计算以及长度和重量的计量。公元前3000年，信息记录在印度河流域、埃及和美索不达米亚平原地区就有了很大的发展，而日常的计量方法也大有改善。美索不达米亚平原上书写的发展促使了一种记录生产和交易的精确方法的产生，这让早期文明能够计量并记载事实情况，并且为日后所用。计量和记录一起促成了数据的诞生，它们是数据化最早的根基。
计量和记录能够再现人类活动。比如通过记录建筑物的建筑方式和原材料，我们就能再建同样的建筑，或进行
- 数据化，不是数字化
“数据”（data）这个词在拉丁文里是“已知”的意思，也可以理解为“事实”。这是欧几里得的一部经典著作的标题，这本书用已知的或者可由已知推导的知识来解释几何学。如今，数据代表着对某件事物的描述，数据可以记录、分析和重组它。我们还没有合适的词用来形容莫里和越水重臣教授所做的这些转变，所以我们姑且称其为“数据化”吧——这是指一种把现象转变为可制表分析的量化形式的过程。
数据化和数字化大相径庭。数字化指的是把模拟数据转换成用0和1表示的二进制码，这样电脑就可以处理这些数据了。数字化并不是计算机改革的
- 数据，从最不可能的地方提取出来
庞大的数据库有着小数据库所没有的价值，莫里中校是最早发现这一点的人之一。大数据的核心就是挖掘出庞大的数据库独有的价值。更重要的是，他深知只要相关信息能够提取和绘制出来，这些脏乱的航海日志就可以变成有用的数据。通过这样的方式，他重复利用了别人眼里完全没有意义的数据信息。从这个意义上讲，莫里就是数据化的先驱。就像奥伦·埃齐奥尼对Farecast所做的事情一样，用航空业过去的价格信息催生了一个大有赚头的新公司；也像谷歌的工程师所做的一样，通过过去的检索记录预测到了流感的爆发；而莫里则是发挥出了单纯用于记录
- 莫里的导航图，大数据的最早实践之一
马修·方丹·莫里（Matthew Fontaine Maury）是一位很有前途的美国海军军官。1839年，在他前往双桅船“合奏号”（Consort）接受一个新任务时，他乘坐的马车突然滑出了车道，瞬间倾倒，把他抛到了空中。他重重地摔到了地上，大腿骨粉碎性骨折，膝盖也脱臼了。当地的医生帮他复位了膝盖关节，但大腿受伤过重，几天后还需要重新手术。直到33岁，他的伤才基本痊愈，但是受伤的腿却留下了残疾，变得有点儿跛，再也无法在海上工作。经过近三年的休养，美国海军把他安排进了办公室，并任命他为图表和仪器厂的负责人。
谁也想不到，这
