Erik Brynjolfsson是MIT数字化企业中心的主任以及斯隆管理学院的Schussel Family教席教授。最近他提出大数据将会推动未来的管理革命。在本访谈的第一部分中，Brynjolfsson列出了大数据改变企业运作模式的例子，以及为什么有些CEO们可能会对此心存抵触的原因。

　　在本篇中，Brynjolfsson列出了一些在大数据资产化方面的负面案例——即伪数据驱动（pseudo data-driven），以及在大数据管理方面令其忧心的安全和隐私事宜。

　　问：在和数据科学家的交流中，我们被告知除了数据处理技术的挑战之外，还有一种危险是用数据来证实已有的观点。在这类行为中，数据不是被用来发现盲点，而是被刻意地挑选出来支持业已形成腹稿的决策。

　　Erik Brynjolfsson：这种情况确实存在，我们称之为伪数字驱动。这类公司表面上装作以数据为驱动，其实是先做出决策，然后找数据来证明正确性。CEO说‘搞点数字图表来作为证明’，然后一大堆PPT由此产生。这是一种倒退，让大数据蒙受不白之冤。真正的转型需要开放的胸襟，你要勇于说出‘我不知道’这几个字。在面对问题时，要承认‘我不知道，我不是专家，让我们在数据中找到答案吧’，然后根据数据来做出决定。

　　问：你也不得不面对这个问题。

　　Brynjolfsson：对，这需要调整自己的心态。关键是及时了解错在哪里并从中吸取经验：进行快速的实验，持续改进;每个假设都是实验性的，可能最终会被数据证实为假。

　　问：还有其他大数据被误用的情况吗？

　　Brynjolfsson：有，另外一种情况是数据如此之多，其中的关联无处不在，到处都有相应的模式。于是，你不得不进行优先级排序。

　　对此，我给出的建议是，不要从数据本身入手，而是针对具体的问题，然后看是否有能够解决问题的数据存在。我们调查发现，从业务问题（也就是你需要创造价值的地方）入手更加有效，因为能够提供帮助的数据可能已经存在了。但如果从数据入手，就将陷于纷繁杂乱的各种关联中，而你真正所需的是与具体业务目标有联系的那一部分。

　　问：我们曾提过，有些CEO对这种数据驱动的方法感到不安和困扰。就你自己而言，对于大数据及其对业务的影响是否也有过相同的感受？

　　Brynjolfsson：当然，主要有三个方面。首先是因果关系的问题。关联性（Correlation）并不意味着因果性。因此，仅仅找到数据中的模式是不够的，管理和人员培训也同样重要。人们需要认识到，A和B存在关联，并不意味着A导致B或B导致A –有可能存在另外的因素。

　　另外两个让我担心的问题实际上紧密相关，即数据隐私和安全。与过去相比，我们现在生活在一个可以获取海量信息的时代。这一点在某处程度上是令人担心的，比如通过分析个人的数据流（通过Facebook、推特和移动电话），可以深入了解一个素未谋面的人。即便是一些隐私（比如负债和犯罪记录），从原则上来说也可以通过网络获取到。如果你带着Google Glass，就能在与人交谈时仍可以自然地获取实时信息。在这样一个世界中，我们无法再依靠物理定律来选择所接触到的信息。因此，必须依赖于其他的东西–比如法律和道德伦理等，但是这些基本还是一片空白。

　　问：有件事我困惑很久：面对在隐私和信息分享上毫无顾忌的一代，整个经济结构会遭受什么样的冲击？你在商业学院任教，如果一代人对任何信息都习惯于共产主义式的分享方式，那最终会对企业带来什么样的影响？

　　Brynjolfsson：这个问题很有趣，我从没听过这样的比较。这是一场正在发生的革命，我们必须有相应的准则。技术的发展如此之快，导致我们可能犯各种各样的错误。在过早或过晚的立法上，我可能更担心前者，因为这样也许会有所遗漏。我认为，我们应该持续地加以关注，然后一步步解决问题。

　　但是形势的变化是如此迅速。由于身处学界的原因，我首先想到的就是构建一个学术性的框架来思考这方面的利弊所在。没人愿意堵塞所有的信息共享通道，因为基本上来说共享是有益的。因此，真正的艺术（但愿有朝一日成为一门科学）在于设计一种机制，鼓励有益的共享（比如亚马逊向你推荐一本好书）并防止负面的信息泄露（比如假设所有人的疾病能被提前预知，那么保险业也就无以为续了）。在经济学领域，人所共知的是，不同方面的信息共享会摧毁或创造价值。我们也许正处在这个框架形成的初期。