如今，一個大規模生產、分享和應用數據的時代正在開啟。我們驚訝地發現，谷歌通過搜索記錄的內容和頻度可以預測H1N1流感病毒的爆發；亞馬遜的推薦書目正是一本讀者孜孜以求的冷僻書籍；沃爾瑪依據超市防竊監控錄像來調整貨架產品擺放并大大提高了銷量；更讓人跌破眼鏡的是Netflix公司，這個起家于連鎖DVD租賃店的新興視頻網站在分析了觀眾觀看網絡視頻節目時快進、慢進和重播的特性之后，搖身一變成為影視制作公司，專門拍攝“投其所好”式的作品并賺得盆滿缽滿。種種現象似乎表明當今社會已經擁有了一種非凡的創新能力，即：以某種前所未有的方式，通過對海量數據進行分析，提供有巨大價值的產品和服務，或者獲得深刻的洞見。

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這就是所謂“大數據時代”的行為，但“大數據”絕不能簡單理解為“數據大”。觀察那些在大數據時代風生水起的企業和個人，我們不難發現以下特點。一是重視數據的價值。大數據公司奉行“一切皆可量化”的哲學，甚至從很多被認為與“數據”根本無關的事物中汲取信息，而且總是利用數據的非物質性另辟蹊徑，依靠二次利用、整合重組等手段在數據背后或其關聯領域開啟尋寶游戲。

二是找準自己的定位。大數據公司總體可分為三類：要么是直接產生、收集海量數據，要么是掌握了有效加工處理數據的技術手段及分析方法，要么是獨具挖掘數據價值的開創性想法。這其實代表了大數據價值的三個基本來源——數據本身、技能和思維。

三是思維的巨大變革。大數據思維的精髓可以概括為：不再依靠局部樣本而追求全體信息，不再執著于精確性而追求混雜性，不再強調因果關系而追求相關關系，進而從思維模式上擺脫既往經驗的束縛，獲得關于事物未來走勢和潛在價值的全新視野。

大數據已經在互聯網、電子商務、移動通信、公共服務等領域產生了深遠的影響，并體現出向其他行業不斷蔓延的蓬勃趨勢。航天業界如何應對大數據時代的機遇和挑戰，是我們必須正視的問題。在筆者看來，航天與大數據至少在以下方面可以結合起來思考。

衛星遙感產業的發展機遇。一般認為衛星技術產業應用的三大主要方向是通信、導航和遙感，目前只有衛星遙感還沒有形成真正意義上的產業規模，而這一現象有望在大數據時代得到根本改變。由于遙感數據中包含著大量的人類活動和自然環境信息，依靠大數據技術進行經濟、人口、交通、城市發展、能源資源、公共安全等領域的仿真規劃和預測分析將變得越來越準確而有效。因此，各種分析咨詢機構和專業公司在獲取遙感數據信息方面將產生巨大的商業需求，航天企業完全可以未雨綢繆，提前開展布局。美國Skybox公司已經走在了前面，該公司正計劃用“米諾陶”火箭以一箭6星的方式將Sky-sat對地觀測小衛星發射升空，后續將以24顆星的規模組成星座。該公司希望為重大地球事件和重要地區實時播出衛星圖像和視頻，供訂閱賬戶用戶付費觀看，或者把觀測信息出售給有關企業，用于分析全球經濟走勢等。

航天企業在大數據時代的角色定位。有觀察顯示，專業的分析咨詢機構一般具有較強的大數據技術，某個數據產業的外行人可能靠創新想法成為大數據機遇的寵兒。但是從長遠來看，真正能夠保持長盛不衰的還是原始數據的生產者和持有者。筆者認為，航天企業既肩負著對地觀測和地外探索的天然責任，又是國家工業和信息化體系的支柱力量，還是各種市場經濟活動的重要參與者，多年以來已經積累了可觀的數據基礎，并且具備繼續獲取海量數據的渠道和資質，因此理應追求數據制造商和供應商的角色定位，牢牢抓住數據本身這座難以估價的寶藏，確立大數據價值鏈的核心地位。在大數據技能和思維層面，則既可以依靠自身挖潛來開辟領域，也可以通過授權使用、有償提供、投資并購等方式快速獲取利益。

大數據與航天商業模式創新。如果找準了大數據時代的角色定位，航天企業就可以從中挖掘更多的價值，從而顛覆傳統的商業模式。羅爾斯·羅伊斯公司一直監控著全球范圍內3700多架飛機的引擎運行情況，這些監測結果將被轉換成油量消耗、故障預警等信息并有償提供給航空公司，其商業價值約占羅爾斯·羅伊斯公司民航發動機部門年收入的70%，這無疑是未來空天飛機引擎制造商可模仿的范例。類似的例子還有很多，成像觀測數據在有關社會發展的預測分析中發揮著重要作用，次表層勘探數據可以作為本年度石油、礦產等大宗商品交易分析的重要依據，溫室氣體采集數據能夠輔助區域糧食作物的估產，電磁環境探測數據是城市功能區規劃布局的決策參考等等。更為重要的是，在對某特定任務的數據實現“第一手利用”后，如果能夠依靠大數據思維啟發進行二次開發再利用，在某種程度上就意味著以零成本獲取新的利益，而這其中的關鍵是始終牢記自己正坐在大數據的冰山一角上，只要不斷積累和挖掘，就有望觸及水平面以下那部分更加龐大的價值。

大數據與航天項目成本控制。航天產品之所以“金貴嬌氣”，源于一直以來對精度的依賴，而把精度推高一個小數點所耗費的成本往往需要十倍、百倍的累積。比如：為了實現對地“凝視”，需要把衛星發射到距地面36000km的地球靜止軌道，對火箭運載能力和有效載荷成像精度都有很高的要求，成本隨即大幅上揚。大數據方法給出的成本控制答案是：以低廉的價格，發射多顆低軌微納衛星組網，實現較短重訪周期的“準凝視”，在獲取了多譜段、多類型的大量普通精度圖像數據后，通過挖掘潛在信息，設計合理算法，改善分辨率和圖譜質量以滿足用戶要求。這種方法體現了大數據思維追求“更全、更雜、更相關”的理念，正可以與廉價火箭、“手機衛星”以及“圖像數字增強技術”等新興手段相得益彰，成為航天工業未來的方向。

大數據與航天工程管理。在真正迎來低成本時代之前，航天任務仍然屬于體量巨大、周期漫長的超級工程，運用大數據方法有助于實現更加高質高效的管理。以航天可靠性工作為例，現有的成功經驗是巨細靡遺的質量復查，但業界也承認這是一種“后知后覺”的被動糾正，因此出現了“可靠性數據包”一類的預防性手段試圖提前暴露問題。運用大數據的方式，我們可以把這種“正向質量確認”進一步推向極致。例如：盡量完整地記錄整批產品的各種生產信息、狀態信息，更為重要的是關聯信息（比如：關注零件加工刀具因磨損而更換的次數是否增加，因為這意味著零件材料的硬度可能超標），依據這些信息進行提煉分析和綜合評估，提前設置產品質量“綜合預警閾值”，一旦異常現象累計超標，就提前采取維修措施或報廢處理，這顯然比產生慘痛失利后的人力資源浪費、信譽度損失、保險賠償和周期延誤要合算得多。類似方法對航天工程計劃調度、質量檢測和產品全生命周期管理也有重要的借鑒意義。

大數據的時代幕布已經悄然拉開，依靠大數據重新認識世界和創造價值的神話正在不斷上演。伴隨著新的變革，總會有新的機會，企業不能回避，也不應被動依附，而是應該以開放的心態、創新的勇氣響應大數據的時代變化，真正把握屬于自己的機遇。

網頁題目：航天企業如何擁抱大數據時代
當前路徑：http://vcdvsql.cn/article0/sodpoo.html

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