但是近幾年，麥克森在追求效率的道路上取得了一個令人矚目的突破，將任意時間的分銷網絡庫存減少了1。之所以能取得這一成績，得益於產品、位置及運輸數據給麥克森的啟示。麥克森利用各種掃描器、傳感器收集這些數據，然後運用智能軟件從數據中挖掘各種省時減耗的潛在機會。這種通過技術加強經營的觀念是一個重大突破，麥克森公司的高級主管唐納德·沃克爾形容它可以“讓一切潛在機會無所遁形”。

鏡頭切換到亞特蘭大。我來到埃默裡大學醫院的5樓，站在一間玻璃圍封的重癥監護室外。病房中擺滿了密密麻麻、林林總總的醫學計算電子設備，包括呼吸機、透析機、輸送抗生素與鎮痛劑的輸液器，以及監控心率、呼吸、血壓、血氧飽和度等重要指標的器具。幾乎每臺機器都配備了電腦平面顯示器件不停地發出“哔哔”的聲音和各種警報聲。我數了數，大的電腦平面顯示器加上跟智能手機差不多的小尺寸的平面顯示器，一共有12臺。

通常，一個有20張床的重癥監護室每秒鐘估計可以生成16萬個數據點。埃默裡大學醫院的研究表明，醫生與護士每天都要根據這些數據，針對每位病人迅速做出約100個決定。換言之，一個重癥監護室全年要做出930多萬個跟護理有關的決定，因此，做出錯誤決定的概率非常高，必須采取某些措施幫助他們擺脫這種困境。目前，有多家醫學研究中心正在致力於研究如何利用數據改進成人及新生兒重癥監護室的關鍵性護理工作，埃默裡大學醫院就是其中的一家。這家醫院利用監控病人病情變化的醫學設備得到相關數據流，通過軟件加以分析，以捕捉代表病情惡化的預警信號。

計算機與軟件善於消化大量數據，並從中發現極不明顯的規律，在這方面它們的效率高於人類。在埃默裡大學醫院，負責此項工作的是蒂莫西·布克曼博士。布克曼是一名外科醫生、科學家，還是一名經驗豐富的飛行員，因此，他用飛行來打比方，向我們解釋他的研究目標。如果飛機偏離航向(用布克曼的話說是“偏離軌道”)，飛機上的全球定位繫統(GPS)位置數據就會轉變成圖像，顯示在空中交通管制員的屏幕上，這項工作在飛機墜毀之前就早已完成。布克曼希望醫學上也能建立同樣的預警繫統，在病人“墜毀”之前，及時捕捉重要指征的某種規律偏離醫學軌道的信號。布克曼說：“這就是大數據的意義所在。”我們已經進入大數據時代早在谷歌、臉譜網等硅谷互聯網孵化器問世之前，大數據時代就已經拉開了帷幕。起初，大數據是由字節構成的純數字形式，然後它迅速邁進了由原子構成的物理世界，後融入了社會主流。麥克森分銷中心與埃默裡大學醫院重癥監護室的例子告訴我們，大數據不僅可以時間，還可以挽救生命。從長遠來看，大數據技術必將發展成為數據驅動的人工智能，駐留於數碼世界與物理世界的頂層。現在，我們揚帆起航，朝著這個願景進發。大數據技術正在引導一場計量方面的革命，有望為下一個席卷整個經濟領域的效率與創新浪潮奠定基礎。但是，技術並不是孤軍作戰。將來，我們在考慮如何決策，或者說應該如何決策這個問題時，同樣需要大數據為我們出謀劃策。我在《紐約時報》的同事戴維·布魯克斯把這種正在興起的觀點稱作“大數據主義”，這個詞可以形像地反映大數據的深遠影響。經驗一再告誡我們，創新工具非常重要，它們不僅有利於經濟增長，還可以幫助我們重塑世界觀，以及做出相關決策。

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