数据让未来提速增能——浅谈数据基础对管理智能化的作用与影响
近年来，“大数据”热度猛增，在各行各业围绕着数据管理的理念和具体应用也逐渐为大众熟悉并接受，而大数据真正的价值和作用，似乎社会上不同人群认知很不统一。那什么才是数据的本质、作用和价值？结合我们在职业教育数据采集、挖掘、清洗与分析工作过程中的经验和收获，谈一下我们自己的观点和想法。
科学家们总结了人类历史上迄今为止经历的四次技术革命，以蒸汽机为标志、机械化为特征的第一次技术革命，让生产从人工到机器；以电力为标志、电气自动化为特征的第二次技术革命，让世界有更快速度；以芯片、网络、软件、互联网为标志、信息化为特征的第三次技术革命，让全世界人民把世界浓缩在了最小介质中，跳出物理距离；以大数据应用为标志以智能化为特征的新一轮第四次技术革命，一切皆有可能一切皆可观测。不难发现，每一次技术革命都将引领很长一段时间社会和经济发展，而引领了这些技术革命的人和国家都在未来的几十年甚至上百年立于世界之巅。我们也不难发现每一次新一轮的技术革命都不是替代上一次和消灭上一次，而是既包含又优化，在很长的发展与演变过程中，几次技术革命的成果都依然保存并还在生效。
第四次技术革命被科学界称为来势最为凶猛的革命，有替代一切和革新一切的可能，很多产业会因为这一次革命彻底衰落或者消失，也很有可能新的技术与传统产业会裂变出新的产业领域，那么原理何在？我们可以看到，其实数据时代的技术革命，不但包含了之前三次的所有机制和原理，即包含机械化自动化信息化所有特质，还有着自身独特的特质：无孔不入随时存在。并且，数据技术最深层次的原理是它本身并不是深不可测的技术，简单到所有具有数据理念的人都能掌握一二，例如按时间轴简单的分析和按照类型分类观测等。同时数据本身犹如尘埃，散落各处，无形却又如影随形，随时随地都在发生和记录，每个人、事、物、场所都产生了无限多数据，只是我们不善于保存或者观测这些数据内容，大量的数据也难以清洗后保存并产生联系，直到第三次技术革命发展到后期有了更多可以收集数据、显示数据和读取数据的设备和软件。所以可以简单地总结，人类历史上这么多次的革新革命和裂变，就是为了有一天有可能有介质和方式汇总并存储数据、关联分析、挖掘和发挥深层作用。
当然这也还不是数据革命的最核心本质。社会上普遍认知是数据技术下的智能化确实可以由机器替代很多岗位和产业，所有机械化程度高的工种和生态都可以被替代，而像律师、医生、教师等需要情感、知识积累、阅历经验和复杂逻辑判断的岗位很难被替代，但我们认为数据革命时代主要可以替代的不是什么特定岗位和职能，而是可以替代需要花大量时间积累的经验、素材和阅历等内容。试想，将一名优质教师需要教30年书、培养3000多人以后积累下来的经验，甚至更多的经验积累记录下来并呈现给下一代需要这些数据的教师或者家长，而恰巧当时的智能设备也能根据这些有经验的教师的决策给出初步判断供后来者参考，那是不是普通水平的教师就不需要存在了，或者说至少稍加努力和付出情感培育学生的教师和家长就可以有了无限多参考依据、教学方法和下一步判断？瞬间智能了起来，不需要去积累几十年几千人的教学经验，随时随地享受积累带来的价值和成果。并且更需要注意的是，这样的经验和决策很快就能复制出一万多个拷贝版本，什么样的家庭都有可能参照此方法培育和教学，同样在医生、律师这些领域也是同理可证。因此很多研究机构都在针对这样的复杂工种创新最短实现路径、最快实现方法、最多参考经验值等。最难的事儿，往往有最简单的原理，而最难的事儿一旦攻克，作用和价值也会无限大。
总结一下，也就是数据技术支撑下的智能化时代的革命，其实第一步就是润物细无声地积累和渗透，不断的重复和保存，分析和取值，还原真相，不同类型的真相，然后拿去参考和应用，为更多可以独立思考和判断的大脑插上“数据基础仓”和“数据判断依据”，安装上“数据电源”，缩短积累的时间和路径，一切皆有可能。
那么再来说说职业教育的数据现状，十几年来，全国各地的职业教育也在孜孜不倦的汇总各式各样数据，可非常遗憾的是，都是些相互割裂，不相往来的“小溪”“小湖”“小河”，既没有汇聚成海，也没拿去“浇灌”田野，当然也不可能全程记录后做个趋势分析和动态比较，生成决策。甚至数据收集了这么多年，对于学生教师总数，各专业开设总数也难以明晰，更不能与地方经济发展历程和需要紧密关联，生成关联判断分析，或者提供事前预警。没有数据的积累和基础，何谈分析和应用，大量的表单上的休眠数据并不是大数据，“躺着”的数据也不可能发挥价值。
当然我们相信这一切都有可能也有必要改变，因为任何领域的大数据和智能应用都是首先从标准化、积累、抓取、汇聚、清洗、入库开始。然后第二步就是我们未来想尝试的开放、共享、优化、取真，直到能够拓扑到这个领域最真实的状态。第三步是建立分析逻辑、运算机制和运用运算技术，更快速地找到更多数据间的关联和逻辑，快速得出结论和判断，生成决策结果和依据。第四步是将所有人群根据运算模型引领到最适应区间。当然这些稍显晦涩的逻辑和内容今后我们会继续分期介绍，并逐渐生成成果案例。
那么，即刻启航我们能做什么？我们认为目前社会大众对于数据几乎都接近“盲区”，因此我们打算实现数据智能化体系的第二步，尝试开放、共享、优化、取真，让更多人知道能够拓扑到这个领域最真实的状态，缩短经验积累的时间和路径，共享逐渐真实的数据和信息积累。
我们开发职教圈APP深层次的技术思考，就是帮更多人积累数据成果，全社会共同维护，走向真实。职教圈APP上线的院校库、专业库、对比分析功能，基于数据汇聚和清洗，可以对学校和专业进行横向、纵向对比分析，帮助学校评估现状、找准目标、找出差距，未来可以逐步进行二维图表分析，从简单模型和分析开始懂得借用数据依据和经由运算得出结论，支撑用户自行选择的多所院校不同数据维度间的运算，多个专业教学标准和基础课程间的对比，自行建立逻辑筛选好的学校，也建立模型明晰为什么优质学校可以改善问题逐渐强大，关键要素是因为自身投入总量高还是区域经济需要，等等这些都是我们从此以后要探索和研究的逻辑。
路漫漫其修远兮，吾辈将上下而求索。
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