Facebook:商业智能以及开源云计算架构(2)

2、“重塑架构”：

以客户为中心的倒置经济体系

扎克伯格提出“重塑架构”的重要原则：我们希望通过帮助人们建立关系，重塑信息的传播和消费方式。我们认为，世界信息基础架构应当与社交图谱类似它是一个自下而上的对等网络，而不是目前这种自上而下的单体结构。此外，让人们自主决定分享哪些内容，是重塑架构的基本原则。

这种重塑架构的基本原则，实际上对大数据的结构化具有指导意义。

在没有原则指导之下，大数据很可能在结构上是反的：仍然沿用传统的从生产者向消费者传导价值的结构，只是用新技术为老传统服务。这种服务虽然也是必要的，但却不是Facebook对大数据的定位。

我们从扎克伯格的话中读出如下含义：

1）重塑架构意味着大数据将倒置经济结构

第一，“我们希望通过帮助人们建立关系，重塑信息的传播和消费方式”。重塑就是倒置，所谓倒置，就是颠倒价值生成的方向，原来是生产者到消费者，现在是消费者到生产者。这是从上到下，变为自下而上的第一重含义。

在SNS和搜索引擎这种倒置的经济结构中，价值的生成，不是从生产者到消费者，而是反过来，从消费者到生产者。消费者首先在SNS和搜索引擎暴露（主动“生产”）消费意向信息，进入交换，使之形成抽象消费价值；第二步，由大数据对消费信息进行加工增值处理，相当于对消费进行资本化处理，使消费者主权象资本一样能够得到同样的获得剩余的待遇。

第二，“它是一个自下而上的对等网络，而不是目前这种自上而下的单体结构”。

传统经济和经济学，在生产与消费关系上，有一个重要的不对称。按“自生产这个上，到消费这个下”的顺序创造价值，生产者首先在商品和交换环节，将具体价值换化为抽象价值（交换价值）；第二步，将一般价值，通过资本机制，进行增值放大。但是消费者却没有这样的权利和权力，一是不能把消费者的具体价值转化为抽象价值，二是不能对这个价值进行增值，即消费没有资本化过程。

大数据一旦走出就技术谈技术的原始阶段（2012-2014年），进入大数据同经济结合的中世纪阶段（大约2015年以后），人们就会发现，自下而上不光涉及信息传输，更关系到价值生成方式转变。变成通过大数据为消费者赋权的过程。我建议大家读读《公众风潮》和《创新推动者》这两本相反方向赋权的书，理解这种赋权对经济生活的改变。

第三，“让人们自主决定分享哪些内容”。

这里提到一个重要的概念：“自主”。在工业化经济结构下，人失去自主性，最主要的一步，是自主劳动异化为劳动力，因此在信息化中，人们通过信息获得自主性的先提，是将人性的因素，复归到劳动力，形成“人性+劳动力=自主劳动”的效果。

扎克伯格由于历史局限，现在只是模模糊糊感到是在重塑消费方式，将来取代Facebook的小男生小女生，将需要把这一信息分享过程，深化为消费资本化过程。这将是大数据下一阶段（2018年以后）的课题。

在那个阶段，人们将开始普遍思考海尔前些年解决的未来型问题：通过“人单合一”直接经济模式，解决由消费者生成数据，倒过来决定生产（特别是资本的战略结构的问题。现在美国管理会计师协会(IMA)暗暗盯住，并派人命名为ZEUS（宙斯）的海尔战略损益表，可能就透着资本化时期大数据的战略秘密通道。我昨天还专门同信息化企业首倡者胡建生讨论它对BI的决定性影响。Facebook到那个阶段，不再进步，小命就堪忧了。

2）重塑架构意味着价值与意义的倒置

工业社会的价值结构，是从价值到意义，人们先围绕手段进行生产，然后再用目的对手段纠偏；信息社会的价值结构，是从意义到价值，通过SNS和搜索引擎定位意义所在，然后再根据意义去做有价值的事。

以往工业社会中，把握意义靠小农的方式。大数据要把意义，扩展为一个有数据结构的系统。在意义学研究中，这个结构要完成的任务，称为“意义的阐释”。这是一种读心术。大数据的体系结构，从主体意义角度看，就应该是读心术系统，是专业化地破除人类的斯芬克斯之谜的大系统。通过这样的生活操作系统，使人类得到提升，从仅仅有价值，变成不仅有价值，而且有意义。使人类因为意义而获得更高的满足。

对于企业来说，道理也一样。关于从意义到价值这一决定方向，扎克伯格指出：在这一过程中，企业获得的益处是：他们能够制造更好的产品即以人为本的个性化产品。除了制造更好的产品，一个更加开放的世界还将鼓励企业与客户展开直接而可靠的互动。

这里说的以人为本及个性化，都是指意义所在；强调的是越过价值这个中间环节，实现生产者与消费者之间的“直接而可靠的互动”。用张瑞敏的话说，就是人单合一。

意义需要解释，解释必须通过意义的循环实现。

用扎克伯格的话说就是：它是一个自下而上的对等网络，而不是目前这种自上而下的单体结构。此外，让人们自主决定分享哪些内容。意义不是生产者（相当于作者）赋予的，而是通过消费者（相当于读者，即产品的接受者）赋予的。大数据系统通过意义在生产者与消费者之间的循环，实现价值与意义的统一，手段与目的的统一。

另一方面，大数据的结构化还有另一方面，就是打通意义的语形、语义和语用三个环节。斯芬克斯之谜层面的意义，是可意会不可言传的。通过SNS这样的数据采集机制，形成的是意义的语形产业；接下来将形成语义产业，即对非结构化数据的加工产业链；最终形成语用产业，通过LBS、支付等手段，将数据挖掘与具体的一个人一个人的情境，进行锚定。这样才能破解语言层面之下的个性化意义和体验的意义。从人工智能角度讲，Facebook的数据计算模式有独特优点，它是人人计算，而非谷歌那种人机计算。人人计算，相当在对话中，人们互为搜索引擎，形成生态化的计算能力。这方面还存在很大的发展潜力。(责任编辑：admin)