观点：

数据收集正从“集中收集”转到“分步收集”。每户人家的小电器，小仪表，手机都可以成为数据收集的手段。

时间数据+空间数据+交易数据，巨大的潜力被挖掘出来了。

“推荐引擎”，将成为营销广告最主流的推广方式，其背后需要大量的数据实时收集和分析。

车品觉：最近我们听到美国市场有一个声音很突出：“人是最好的传感器。”你对这个观点有何判断？

程杰：这个概念可能有两层含义：第一，个人言论充分自由，以前媒体被少数公司所垄断控制，而现在什么人都能发表言论。第二，个人作为传感器，成为了最敏感的数据源。

其实现在政府拥有的数据很庞大，比如大量安全测速摄像机，遍布各地的PM2.5的仪器，这些仪器让城市管理更有效率，也因此让物联网成为可能。但是，政府即使有庞大的资金也难以覆盖全面。而每个市民手中的手机，可穿戴设备等都具有传感联网功能，可以成为辅助数据收集的手段。

以人为传感器，可以用在智慧城市，可以用在健康信息管理，也可以用在为应用商收集专业数据。

车品觉：对你来说，这样的“以人为点”的模式对未来有什么影响呢？

程杰：从数据收集手段和方法来说，这是新的里程碑。

最早的第一代是通过第三方数据公司，重点放在数据整理整合，积累沉淀。第二代，由企业自身的产品或服务产生数据，形成智能报告。

第三代源于政府数据透明化。美国政府感到大数据的重要性，开始推动数据收集的规模化，参与了数据收集，及数据透明化工作。这些数据也成为了产业强心针。

第四代，则是从“集中收集”转到“分步收集”。每户人家的小电器，小仪表，手机都可以成为数据收集的手段。当然隐私安全将会是个重要问题，但是“分布式收集”对于数据规模化来说是里程碑的一步。

汤维维（福布斯副主编）：不少公司已经将twitter作为数据收集源，是否这些应用也成为了推动“个人传感器”的关键？

程杰：更有效的传感器数据应该是被动收集的数据。微博，Twitter这些数据传输方式带有感情色彩，更适合用于预测政府政策的接受程度，了解民众对经济的信心，以及商家品牌和产品服务的管理。

但我更着重于被动式的观察数据。这些数据不经过人的主动参与收集，完全通过设备来记录行为数据，进而分析推测这些行为信息所代表的意义。

在第四代“分步式数据收集”中，数据会产生在人的周围，但是他不一定知道数据如何产生，如何使用。比如你带着AppleWatch爬山，你清楚地知道它记 录了你的心跳，步速。但是这些数据在第一次使用后，将如何用于第二次和第三次的使用中？这些数据未来会被整集加工成什么？你是不清楚的，但你有权利知道。

现在政府和企业都在逐步公开数据，让消费者了解数据，让他们有权利来指定数据如何使用。但是最近这方面争议不断。比如最近谷歌的CEO与很多欧盟国家谈 判，谷歌是否拥有信息的使用权？政府、商家、个人在信息隐私保护的条线上如何划分？相信再过几年，这个问题会有比较优化的解决方案。

车品觉：到了第四代“分步式收集数据”的时候，数据加工过程有什么变化？

程杰：信息越来越多变成了信息流。

以前信息是分散的，收集频率相对慢，因而传统数据收集和分析的方法已经完全成熟，可以应付这种收集需求。而现在信息密度高，实时性强，信息有些过了两天就完全没用，这对于整个数据工业带来新挑战。

数据变得更为精准，时间感和空间感更为强烈。一个人从周一到周五，每天的工作路径，周末的旅游路径都可以被很好地采集。所以现在的挑战是，下一阶段怎么开发应用，以及如何保护隐私？这些都将填补很多以前的空白。

举个例子，信用卡公司最爱的客户是什么样的客户？是持续重复使用的客户。公司也愿意为核心客户提供更好的服务。现在，信用卡公司可以与移动运营公司数据结 合，这样它就能知道核心客户早上8点-9点在什么范围活动，进而公司可以与附近的商家合作，做消费折扣促销。而且这种促销可以针对不同的用户特性来定制优 惠幅度。这样的服务让消费者增加了便利性，也让信用卡消费的感觉更好。

车品觉：是否“传感器数据”可以让营销有了更多改善的空间？

程杰：当时间数据+空间数据+交易数据，巨大的潜力被挖掘出来了。

Axciom公司曾经做过一个案例，儿童玩具厂商希望在圣诞节做促销。但是每年这个时候，促销广告如纷飞雪片，很容易被淹没。当消费者允许商家向自己的手 机发送广告之后，Axciom就可以根据地点属性，提醒用户附近什么时候有优惠。现在美国很多大公司和购物广场都已经开始在使用这个服务。

以前我们对“现在”这个概念认知不强烈。而现在，针对于特定时间和空间的“定制服务”，效率异常高，而且可以进一步加强客户之间的交流。

美国赌场已经在使用“电子栅栏”这个产品。我们都知道赌场希望赌客多留一些时间，但是这些赌客总有会有不开心或者累了的时候。这时赌场可以通过手机设定一 个范围，一个用手机设置的无形铁丝网。一旦赌客走出这个地理范围，赌场就会给他发出一个优惠信息，促使他回到赌桌。未来在可穿戴设备上，这样的应用会越来 越多。

车品觉：但这些都是用数据来优化产品性能。你有没有发现当所有数据交叉之后，会出现新的机会点？

程杰：还没有，因为这类数据还没有规模化。但是未来有可能。比如，未来nike会知道，鞋子对于客户的具体价值是怎样的？以前类似的数据是通过问卷，商品购买信息来间接了解。以后，这些数据就可以和营销链接在一起。这些数据还将可能与药店，医院链接在一起。

目前，作为数据的第一用途和第二用途，已经开始普及。但数据的第三用途还没有实现。值得高兴的是，美国AT&T已经带头把数据有条件开放，鼓励大家做创新的数据应用。

车品觉：你所说的第一用途和第二用途的分别是什么？

程杰：数据的第一使用与行为直接有关，带智能手表，是为了健康监测。

第二使用，是数据积累之后产生价值。当数据与其他数据连接，可以产生肖像，形成人群观察。比如，通过整个公司的健康手环数据，我们可以知道整个公司的健康状况如何？相应的保险公司风险在哪里？

第三使用还没有很好的新方法。我们期望把数据规模化，整合后形成标准接口。而不同公司可以出于不同需求来获取不同数据。

在美国，人文数据已经标准化，有着明确的法规来限制使用的方法。这在美国已经有一个非常良好的生态环境。但是那些新的“动态数据”，还没有“规则”。 Axciom正在努力实现的作用就是连接数据，让大数据可以用，实现不同数据源之间的连接。连接后的数据可供各个商家各自想象，开发应用。

汤维维：您这里所说的动态数据是指什么数据？

程杰：数据早已不是静态的了。每天我们购买，玩游戏，读新闻……当我们把行为数据用时间和地点的方式捆绑在一起，这种数据的动态性就相当强。

以前一个人买车，如果他去4S店看了一圈就走了，没人知道他是谁。后来，人们开始记录电话，电话访谈用户兴趣。再后来，你在网络上搜索汽车，汽车公司可以 从网络数据上“捕捉”你。最近，我们开始研究社交媒体，了解你的整体行为，对开车感觉的描述，确定你的购买意愿。甚至，我们开始知道你去了几家4S店，你 正在用的车跑了多少里程，你的偏好习惯……这些数据的收集已经成为可能。

数据从静态走向动态，数据的密度和丰富度也完全不同。我们正在进入时间流和空间流。流的概念是非常重要的，以前我们都是说平均数据：平均消费额，平均访问量。这种“平均”信息之上的决策是简单的，而现在数据灵活，数据不断地流动和变化。

车品觉：了解NOW，是为了知道NEXT？

程杰：通过对每一个“NOW”的数据整理，可以看到规律。数据本身带有很强的实时性，但是用的时候是用规律。

现在，大家已经把营销不是看做简单广告行为。高速公路上的大广告，陈年累月地竖立在那里，是一种被动接受。商家也无法为你的兴趣做进一步服务。现在我知道你此时此刻此地，可能对什么服务感兴趣。商家可以做实时反应。

这就是美国正在流行的“推荐引擎”，这种推荐方式将成为营销广告的主流方式，背后需要大量的数据实时收集和分析。

另一个有趣的数据分析是了解人的“生命阶段”，生命中的转折和关键点。每个人在不同的生命阶段，他的需求兴趣和购买能力完全不同，对品牌宣传方式的响应也完全不同。因而这种“推荐引擎”背后的数据还包括了这类数据。