5月17日，星河互聯對外宣布了自己的戰略升級計劃——從1.0版本的“互聯網聯合創業平臺”到星河互聯2.0時代的“一站式互聯網創業服務開放平臺”，為互聯網創業者提供項目創建、資金、聯合創業、融資、空間、研發、招聘、市場、培訓、創業保障、財務管理等一站式專業創業服務，并對所有創業者開放。
發布會上，星河互聯CEO傅淼和“大數據第一人”維克托?邁爾-舍恩伯格進行了一一場精彩的對話。獨到的思考角度和切合創業實戰的提問，詳細的闡述和精彩的答疑，一次關于大數據的頭腦風暴，滿滿的都是大數據火花。以下為對話實錄：
星河互聯CEO傅淼
清華大學精密儀器系學士、碩士，美國南加州大學計算機工程學碩士。在中美兩地互聯網及IT領域有近二十年的成功經驗，先后成功地投資過多家優秀的互聯網企業，也曾為全球多家大型IT企業例如東芝、Gateway、聯想集團、華為技術等公司提供咨詢服務。
大數據應用本身就需要占用時間和資源，初創企業如何平衡?
傅淼：首先維克托講到，對初創企業來講，應用大數據的概念，能夠讓我們的創業更有效，成功率更高。但是對我們初創企業來講，資金很少，各方面的資源很少，面臨的壓力很大，我們需要在最快的時間做出最正確的決策。反過來講，你要收集大數據，要管理這樣的數據，要分析這樣的數據，本身也意味著在資源、時間上的投入，如何在這兩者之間取得一個平衡?
維克托：這是一個非常好的問題，也是一個非常重要的問題。作為創業者你們所面臨的問題是，每一天都有十件最重要的事情，你只有時間做其中的5件，所以你必須要選。在一定程度上，這種選擇總是會犯錯誤，但是你還是要努力去試，你不要太擔憂選擇正確的事，因為你選擇太多了，沒有辦法下決定，不要這一天過去了，你還沒有做任何的決定。我的第一個建議，如果你需要做決定就去做，而且快速做決定，分配你自己的時間資源，哪些事需要做，哪些事不需要做。
第二點，如果你有這樣的能力得到外面的幫助和指導，你一定要用。蘋果非常著名，在90年代的時候，它失去了方向，因為他們有一個規則，他們不接受所謂發明的東西，不是蘋果發明的我們就不接受，來自其他公司的東西他們不用，這是很糟糕的態度，新創企業更是如此，好的態度是傾聽別人的指導，接受別人的指導，接受來自外面的幫助，更多的是聽從外面的建議，尤其是對于那些愿意對你伸出援助之手的人。
下面我要講的是數據，作為一個初創企業，一定要保持長期的思維，因為在你初創企業的時候，你太專注于眼前了。如果你心中總不忘遠方的話，至少你能思考數據的價值怎樣在長期幫助你，如果你不收集數據，不存儲數據的話，你在未來就沒有辦法利用它。即便是說現在沒有做任何客戶數據的大數據分析，但是至少也應該捕捉這些數據，存儲這些數據，因為你有可能在未來，有必要使用它，而且在未來有可能對你的價值非常大，這就是我的三個觀點。
相關性和因果性在處理實際問題時該如何區分應用?
傅淼：第二個問題，你作為大數據領域頂尖的思想家，你提出了關于大數據領域的一些很先進的理念，其中很重要的一個就是在大數據時代，我們關注的是，事件之間的相關性，而不是之間的因果關系，我覺得這個可能是你非常核心的理念，這個無論在學術界還是產業界引起了很多的爭論。很多看過大數據時代這本書的人，對這個問題也有很多的看法。對于一個創業者和CEO來講，我們需要知道，我們發現了問題，我們發現了相關性，但我們需要解決這個問題的時候，需要知道哪個是原因，哪個是結果，這方面有很多的困惑和爭議，希望維克托給大家更深入的一些解釋。
維克托：確實在這方面大家有很多的爭論，這是很好的事情，我們人類，我們想要理解世界，這一點是我們人類與生俱來的，我們特別想知道世界發生著什么，為什么。我們是怎么樣理解世界的呢?我們觀察，我們通過用眼睛看，之后我們就試圖看到因果關系，但是事實是，我們覺得我們看到了原因，但是事實上并非是真實的原因。所以我們對于世界真正了解的，遠遠不像我們想象的那么多。有些時候如果你不知道原因，你看到一種相關性，采取行動是非常合適的。
我舉一個例子，比如說在醫療和健康行業的一個創業者，19世紀的一個匈牙利人，當時他在歐洲一家醫院工作，那時候有很多女性生完孩子就發生一些感染去世了，所以他就有這么一種想法，是不是應該說，醫生在接診之前，應該好好把自己的手洗干凈，這樣的話，不要把細菌傳給這些產婦，所以他就一直用這個來推理，他開始在自己的醫院里，迫使每一個人都要洗手，死亡率迅速下降，幾乎接近于零，完全成功，這是純相關性對嗎?所有的同事，整個歐洲所有的其他醫院的醫生說，我們才不洗手說，因為我們并不知道為什么洗手有助于降低死亡率，這是愚蠢的。這就意味著幾十萬女性就要無辜死去，而這完全是沒有必要的死去。如果有一件事能夠起到成效，你就該做它。
那么漸漸的你可以再仔細調查原因，但是作為一個初始的創業者，你看到一個相關性就要迅速采取行動，你一定要采取實用主義思維方式，要使用這樣的相關性，不要那么固執愚蠢，就像19世紀歐洲的醫生一樣，不洗手，直到他知道所有的一切關聯的時候。其實沒有人在任何時候知道所有的一切。
創業需要速度，采樣和統計分析相對大數據來講速度更快，二者是否矛盾?
傅淼：這就引出另外一個問題了，剛才我理解你的意思，行動的速度很重要，效率很重要，你有另外一個理念，效率比準確性更重要。但是整個大數據的核心的理念，現在我們面對的是一個完整的數據的集合，而不是靠早期，我們必須通過采樣和統計分析的方法來了解世界。但是從另外一個角度來看，采樣和統計分析已經非常成熟了，采樣所需要的時間和收集整個大數據需要的時間，時間資源和效率是更高的，這兩個理念之間是不是看起來有點矛盾?
維克托：其實沒有矛盾，只是不同的方法。如果你準確知道你所尋找的數據是什么，那么你就可以使用采樣的方法;如果你沒有這種能力綜合全面收集數據，也可以采取采樣的方法;如果你不得不采取采樣的方法，情況仍然會是這樣。
但是我們的觀點是，在更多的情況下，我們能夠收集更多的數據，能夠捕捉更為全面的數據，如果我們能做到這一點的話，那么我們的力量，要比采樣大得多，因為我們基本上已經接近全部的數據了，我們就可以讓數據說話，我們可以使用數據創造問題，提出問題，而不僅僅使用數據回答我們已經有的問題。
我再次告訴你一件事，我不是一個很聰明的人，所以我往往并不能提出正確的問題。我覺得使用數據，我就可以得到數據的指導，走上正確的方向，引向正確的問題。大家想想，把數據當成是巨大的資源，它是一個導師，它是一個工具能知道你，它比任何所有其他的東西都更有力量。
傅淼：以前我們用采樣和統計分析的方法是為了解決尋找一個問題的答案，但是實際上往往更重要的是，發現更多的新的有價值、有意義的問題，而這個是大數據帶給我們以前享受不到的對視野的開拓。發現新的問題，往往是作為一個創業者更重要的能力。
維克托：是的。
如何在中國使用大數據?如何進行大數據領域的創業
傅淼：我再問一個比較實用的問題。我們一直講用大數據的理念和方法，怎么幫我們更好地創業，更成功地創業，同時還有一個問題，大數據領域，本身就是創業的一個很熱的領域，那么現在在國內，比如說在中國，維克托對中國也很了解，在大數據領域本身作為一個商業領域來看，在這個方面有哪些你認為比較不錯的機會可以跟我們在座分享。我們在座有一些企業本身就是從事大數據的行業，你對他們有一些什么樣的建議?
維克托：這個問題太好了，我可以提供某些專業知識，你們很多人都知道你們各自的行業。如果你們要愿意，有能力聽取這樣外部的反饋，你們可以做得更好。我不會作為教授來教你們怎么做，但是我曾經很多年非常熱衷于關于中國的數據，其中有兩個原因，一個是分析、統計技能等很多方面，來自于中國，可能是西方所缺少的。第二，讓我感到非常興奮的，比如說在新加坡，或者說盧森堡，這些都是小城市，盧森堡只有幾十萬的人，他們不可能有這樣的規模，在中國有極大的規模，大數據是一種指數級的增長，隨著數據量的增長，你們會具有這樣巨大的優勢。對中國來講，并不僅僅有悠久的歷史，而且也是非常強大的一個國家，你們有這樣的屬于自己的獨特優勢，這種規模可以給你們帶來很大的作用。
創業公司只有“小數據”怎么辦?
創業者提問：我們想用大數據做一些決策或者是創業，但是我發現普通的創業者手里面可能沒有大數據，只有小數據，非常局部的數據，我想問一下，小數據和大數據有什么關系，如果沒有很全面的數據，數據還準嗎?怎么利用大數據的思維在只有很小數據的時候能穿透我們數據的局限性，能做一個大數據的事情。
維克托：非常感謝你，我想這是一個非常好的機會澄清一下關于大數據的問題，有很多人認為，大數據幾十億的數據才是大數據，不是這樣的情況。實際上大數據是數據比較綜合、全面的獲得關于一個具體的現象，關于一個具體情況的數據，如果這個情況只有3000個數據點，你所收集的2999個數據點的話就是大數據的，這就意味著即使是一些小的創業公司也可以做大數據，也是很好的。
如果一個小的創業公司他們是做3D打印的，比如說給這些3D打印機加一些傳感器，以便捕捉這些數據，隨著時間推移，不斷改進3D打印機。開始的時候，他們的傳感器只是在幾十個打印機上，這些傳感器不斷收集數據，每一秒、每一天、每一周、每一個月都要收集數據，實際上只有十幾個打印機，他們就掌握全面的數據了。可能他們不知道其他的3D打印機發生什么情況，有什么問題，但是幾周以后，他們就非常了解了，到底這十幾個打印機會有什么樣的情況。
所以大數據是一種相對性的概念，這種相對性的概念給我們帶來一種能力，能幫助我們創業公司克服一些障礙。
傅淼：這是一個很好的機會解釋大數據的大到底是什么意思，并不一定是說絕對量上要特別大才是大數據，而是跟以前采樣、統計的方法不同。你觀察的數據從絕對量上不是很大，但是你觀察的是全局，從全局的基礎上做一些分析，對你下一步的工作做一些指導，這是大數據的概念。這種基于全局的分析和以前基于采樣和統計的分析，是非常不同的思維方式，在解決問題和思維問題的看法的時候也是非常不一樣的。
