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大数据是大问题?组织需要为数据管理负责

大数据是大问题?组织需要为数据管理负责 恺思睿思数据智能
2019-04-02
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如果数据收集在2018年让人们明白一件事的话,那就是使用数据的公司与商业模式依赖数据利用的公司之间存在一条明显而深刻的界线。由于剑桥分析公司数据泄露事件,Facebook公司需要向美国联邦贸易委员会支付数十亿美元的罚款。而现在是企业评估如何处理数据的时候了。





















































































































孙思邈历览前代医籍,以方书浩博,简册繁重,难于寻检。他根据自己在医药学上的研究和实践,删繁就简,编为《千金方》,“以为人命至重,有贵千金,一方之济,德踰于此”。(《千金要方序》)是书简易实用,可以救急,故曰《备急千金要方》。这部书包括对疾病的诊断、治疗、预防、卫生等各方面,尤其注重对妇科、儿科疾病的治疗,所以把妇人方、少儿方列于全书之首。他又把晚年的经验总结起来,撰成《千金翼方》三十卷,作为《千金要方》的补充,书中收载了当时所用药物八百余种,对其中二百多种药物的采集、炮制等不仅作了详细的记述,并且补充了许多治疗方法。孙思邈认为食物对养生、治病的作用是很重要的,他在《千金方》中特别列出《食治》一门,详细介绍了谷、肉、果、菜等食物疗病的作用。并注重饮食卫生,如主张“食欲数而少”(《千金要方•养性》),即多餐少吃,“熟嚼”,不吃陈腐的东西,食毕要嗽口,以及“食止,行数百步”(《摄养枕中方》),等等。他认为作医生的应当先了解病源,“知其所犯,以食治之,食疗不愈,然后命药”。(《千金要方•食治》)他说:“药、食两攻,则病勿逃矣。”(《千金翼方•养性》)还主张把药物与针灸结合起来治病,所谓“汤药攻其内,针灸攻其外”(《千金翼方•针灸》),这是医学上提倡综合治疗法的先声。当然还应指出这些书里还夹杂一些鬼神迷信的糟粕,这正是作为道教徒的孙思邈的宗教世界观的局限性。


明正统《道藏》中所收医药类书籍自《黄帝内经素问》、《八十一难经》以及上述之《肘后方》、《千金方》等约二十部,但还有一些道教医籍如张三丰《仙传方》、赵宜真《济急仙方》、邵真人《青囊杂纂》、臞仙《寿域神方》等都未收入。总之,道教是重视医药的,虽然其出发点是为了宗教上的求仙长生,但其内容包含有不少科学的有价值的东西,应该引起重视,加以发掘整理。










一、道教与医药


道教为了达到成仙长生的目的,首先得却病延年,而医药的作用也在治病、防病、延寿。所以,医药成为仙道修炼的重要方术之一,凡是学道求仙的人必须懂得医药,医药成为有知识的道教徒的必修功课。道教徒把药分为上中下三品,认为上品药服之可以使人成仙,长生不死。《抱朴子•对俗篇》说:“知上药之延命,故服其药以求仙。”中品药可以养生延年,下品药才用来治病。上药中的上上品就是道教的金丹大药,葛洪说九鼎神丹服之都可以成仙,如云:“九转之丹,服之一日得仙。”还丹“服之一刀圭,即白日升天。”(《抱朴子•金丹》)但是这种金丹是经不住实践检验的,历史上许多求仙心切的人,吃了金丹大药,不仅没有成仙,反而中毒死亡,不仅不能延年,反而短命。所以古诗上说:“服食求神仙,多为药所误”。历史上服丹而死的事例不少。唐朝诸帝,如宪宗、穆宗、武宗、宣宗都是服丹药中毒死的。①五代时南唐烈祖李昪使道士史守冲等炼金石为丹。李昪服金丹中毒,临死时给他的儿子齐王李璟说:“吾服金石欲延年,反以速死,汝宜视以为戒。”(《南唐书•烈祖本纪》)自宋以后炼外丹服食术求仙之风才日渐衰微。隋唐以前由于道士一直追求金丹妙药,总是千方百计地去寻找长生不死的“上药”,这种“上药”事实上是没有的,上药不可得,只好退而求其次,找寻可以延年益寿、治病养生的中、下药。为了服食,必须懂得医药,所以道教徒中如葛洪、陶弘景、孙思邈等都是著名的医药学家。


《神农本草经》是战国、秦、汉以来药物知识的总结。这部书里就带有明显的方士和仙道的色彩。它把药物分为上、中、下三品。上品药一百二十种,久服可以轻身益气,不老延年。中品药百二十种,可以抗御疾病,补虚弱。下品药百二十五种,可以除寒热邪气,破积聚。葛洪引《神农四经》说:“上药令人身安命延,升为天神,遨游上下,使役万灵,体生羽毛,行厨立至。……中药养性(生),下药除病”。(《抱朴子•仙药》)可见上药就是修道求仙所追求的,这些药物大都出战国秦汉时方士所传,其中对好些药物都说:“不老神仙”,“长生不老”就是证明。在《汉书•艺文志》里就把“医经”、“经方”、“房中”、“神仙” 四类书同列于方技略,正说明古代迷信与科学是互相杂糅混在一起的。在上品药物中列于首位的就是历代方士奉为仙丹妙药的丹砂。葛洪说:“仙药之上者丹砂”。(《抱朴子•仙药》)“丹砂烧之成水银,积变又还成丹砂,其去凡草木亦远矣,故能令人长生。”(《抱朴子•金丹》)葛洪在炼丹中做过这样的实验,把丹砂(HgS)加热离解出水银,水银和硫黄反应,加热升华,又生成丹砂。道士们不理解其中的化学反应,把它看得很神秘,视为仙丹,结果许多人服之中毒而死。李时珍批判道:“水银乃至阴之精,禀沉着之性。得凡火锻炼,则飞腾灵变,得人气熏蒸,则入骨钻筋,绝阳蚀脑,阴毒之物,无似之者。……《抱朴子》以为长生之药。六朝以下贪生者服食,致成废笃而丧厥躯,不知若干人矣。方士固不足道,《本草》其可妄言哉!”(《本草纲目》卷九水银条)


葛洪(283-363年)丹阳句容(江苏句容县)人。他“综练医术”,(《晋书》本传)是著名的医药学家。葛洪医药方面的著作有《玉函方》一百卷,《肘后要急方》四卷,《神仙服食药方》十卷,《黑发酒方》一卷等。他感到医药的方书卷帙烦重,加以选辑整理,编撰成《玉函方》一百卷。又将方便经验方编撰为《肘后要急方》,用以救急,便于携带,可以悬于肘后,故又名《肘后救卒方》,简称《肘后方》。它包括传染病、慢性病、外科、眼科、小儿科及兽医等各方面。对各种病的起源、病状、治疗方法都有所叙述。如其中关于痘症(天花)流行和结核病的记述是世界医学史上最早的记载。又提出用狂犬脑敷贴伤口来治疗狂犬病的方法,这也为后来科学证明狂犬脑里含有抗狂犬病毒的物质。《肘后方》经陶弘景增补为《肘后百一方》,“取佛书人有四大,一大辄有一百一病之义名之” (《直斋书录解题》)。以后金代杨用道又取唐慎微《证类本草》中所附药方,加以增补,名为《附广肘后备急方》,足见这部书为历代医学家所重视。


陶弘景(456-536年)丹阳秣陵(江苏南京)人。弘景知识广博,是南朝著名的道教学者。史称其尤明“医术本草”。(《梁书》本传)他的医药学著作有《本草集注》,增补葛洪《肘后方》为《肘后百一方》,还有《药总诀》、《效验施用药方》、《集金丹黄白要方》、《服草木杂药法》、《灵方秘奥》等。


如上所述,由汉代结集的一部古代药典《神农本草经》载有药物三百六十五种,分为上中下三品,这一分类法受炼丹方士的影响,认为上品药服之可以成仙,显然是不科学的。《本草》经过汉魏晋以来的历代传抄,字义残缺,品次错杂,弄得很混乱。陶弘景是精通药物学的,他在《本草》学上的贡献是:(一)整理了《神农本草》,陶弘景在《本草集注》中改变了把药物按上中下三品分类的方法,他根据药物种类的不同分为玉石、草木、虫兽、米食、果、菜及有名未用七大类,这种分类法显然比三品法更科学、更明确一些。以后唐代的《新修本草》和明代李时珍的《本草纲目》的分类都是在这基础上加以改进的。(二)根据汉魏晋以来几个世纪许多名医用药的经验加以提炼总结,于《神农本草》三百六十五种药物之外,又增补了三百六十五种药物,取名为《名医别录》,把《本草》中药物发展成七百三十种。(三)对药物的性能、形状、特征、产地都加以说明。对于一种药物有多种性能的,就以它主要的功能为本。中医在用药上本有君、臣、佐使的分别。但在《神农本草》中则以上品为君,中品为臣,下品为佐使,这种机械的划分显然是受了炼丹家方士的影响。陶弘景以药物主治之病来确其性能,如治黄疸病的药有茵陈、栀子等,祛风的用药有防风、防己、独活等。这是对《本草》学的一个重要的发展。(四)在药物的配伍使用上,以主治之药为君,辅助的药物为臣、佐使,又根据人的老少、男女、身体的虚实以及各地的生活习惯、环境的不同进行辨证论治,发展了《本草》学。


隋唐之际的著名医学家孙思邈(581—682年)。他隐于太白山,学道炼气,精于医药。著《备急千金方》三十卷、《千金翼方》三十卷。















NewVantage Partners公司最近的调查发现,企业正在加大对大数据和分析计划的投入。事实上,55%的受访企业表示他们的投资超过5000万美元。与此同时,很多公司通过不透明和不道德的方式收集更多的消费者数据。最近,谷歌公司因其采用的Screenwise Meterapp受到用户抨击,这是由于该公司通过VPN监控和分析用户流量和数据。在此之后,该应用程序因违反隐私规则而在Apple iOS上被禁用,但却在VPN隐私问题上引起了广泛的关注。虽然谷歌公司从未透露其Nest Secure家庭解决方案,但却表示,这不应该是一个秘密。


如今,消费者的数据意识已经达到了更高的水平,因此,他们采取了更多的预防措施,允许共享他们的数据。这些数据提供了明确的业务价值,但这取决于组织理解和认识潜在的道德影响。


那么,如何能够倡导更多公司合理使用道德数据,与那些业务模式依赖于利用甚至销售数据的公司区分开呢?


首先,需要了解成功完成数据收集的案例。毕竟,成为数据需求型的公司并不一定采用不当的做法。以波音747飞机的起落为例。它可以在每次着陆时生成4TB的传感器数据,并使用这些数据来提高安全性,降低维护成本,并最大限度地减少行程延误。2018年,曾经建造胡佛水坝和英吉利海峡隧道的工程商Bechtel公司通过利用专有数据来更快地检查工地情况,并减少了起草计划的时间,从而颠覆更新技术。货运商Pitt Ohio公司利用其历史数据和预测分析将准确率提高到99%,同时增加收入,并降低客户流失的风险。


专业人士了解数据管理的复杂性。现在是让企业决策者对他们在确保适当监督方面的作用负责的时候了。以下是组织在负责任的数据管理方面应优先考虑的三种解决方案:


1.合规性


随着欧盟GDPR法规的生效,企业在理论上应该有适当的操作程序,以确保业务符合法规要求。然而,截至2018年12月,国际隐私专业人员协会(IAPP)发现,不到50%的受访者的业务符合GDPR法规。


GDPR法规将继续实施,而一些企业可能并没有欧盟国家的客户或合同,重要的是要记住GDPR法规适用于公民,而不是组织。专家预测,“被遗忘的权利”将成为一种更为普遍的原则,并且在数据所有权方面可以获得更大的个人自主权。随着加利福尼亚的数字隐私法案现在签署成为法律,美国其他州可能也会效仿。


组织需要确保不仅符合法规要求,而且还要符合预期的法规监管,这是确保组织正确处理其内部数据的一种有效而简单的方法。这样的做法无疑会带来长期利益,从而消除了确保组织保持合规所需的时间和资源。


2. 良好的数据


消费者意识到生产大量数据的价值。虽然推进人工智能及其使用案例继续使公众不断分化,消费者将希望企业和组织在数据方面能够起到带头作用,以实现良好的建模。


如今,道德的加权重要性与首席数据官(CDO)角色交织在一起。调研机构Gartner公司最近的首席数据官(CDO)调查发现,作为其职责的一部分,2017年的首席数据官(CDO)的数量与2016年相比增加了10%。首席数据官(CDO)角色的这种道德扩展表明,企业应该询问自己应该经常做什么。


企业决定如何以道德的方式管理自己的数据与识别具有相同标准的业务合作伙伴和客户同样重要。寻找目标与数据有关的组织将寻找数据类型或数字影响等良好的计划,这是一个很好的开始。此外,还有许多数据和分析供应商提供内部数据以实现良好的计划。例如,Salesforce公司通过其1-1-1模型支持慈善和环境事业,Teradata公司支持社会服务事业,它在数据计划方面做得很好。

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at org.springframework.beans.factory.support.AbstractAutowireCapableBeanFactory.doCreateBean(AbstractAutowireCapableBeanFactory.java:570) ~[spring-beans-5.1.5.RELEASE.jar:5.1.5.RELEASE]


3.有效的创新


如今,人们处于利用人工智能实现其强大用途的前沿。随着美国加大对人工智能技术的投资,正在强化信息,并希望采用人工智能解决一些最复杂的问题。

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但是目前,人们对人工智能和机器学习仍然存在一些困惑和误解。从表面上看,人们了解这些技术可以做什么,但不一定了解是如何做的。尽管有些人可能会忽略人工智能的概念解释,但人们越来越认识到,要使人工智能发挥最大的作用,必须努力实现其可解释性。


如今必须深入研究的是数据的算法和途径,这将有助于了解如何得出结论和结果。而人工智能存在于用户的个人生活和职业生涯中,帮助他们理解它正在做的事情。可解释的人工智能意味着简单的图片和解释,这样人们可以理解和信任他们的人工智能工作过程。

中国孔子说"性相近也,习相远也",将人性分为天性与后天习得;北宋张载的性二元论,又把人性划分为气质之性与天命之性。辩证唯物主义认为,不存在先验的人性和先验的善恶之分,任何现实的人性都是在遗传因素的基础上,在社会环境中,人的主客观相互作用的结果,其中人的社会实践活动对人性的建构有决定意义。在西方现代心理学界,有三种典型代表:①弗洛伊德精神分析强调以人的本能解释人的全部和行为 ,是一种本能决定论或遗传决定论;②行为主义走向另一极端,否则天生本能,主张人的一切行为、本性均由后天习得,是刺激-反应的联结及其系统化,是一种反本能论或环境决定论;③人本主义心理学既反对本能决定论又反对习得论,主张人性是似本能的,即人的欲望或基本需要在某种可以觉察的程度上是先天的,但与此有关的行为或能力、认识或感情不一定是先天的,可能是后天经过学习或引导而获得或表现的。马斯洛认为,人性是人的全部属性的总括,似本能需要是人性的集中表现。

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组织需要负责任地收集数据,并使用图形技术等创新解决方案是如何推动人工智能可解释性和结果的关键因素。以这种方式进行人工智能解释可以起到重要的作用,为组织、客户和监管机构带来透明度。


作为大数据和分析行业的参与者,人们必须倡导更智能、更安全的数据需求型公司。在监管机构强制要求之前,必须鼓励并期望企业参与,并促进负责任的数据收集和管理。人们收集的数据的影响范围广泛,再也不能忽视不断变化的潮流。


来源:企业网D1Net

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