从“华彩乐章”的惊人表现倒过来想第三次浪潮，我吃惊地发现，我们对第三次浪潮这头大象的全貌，并没有琢磨透。在计算机、互联网、云计算、大数据?一浪一浪的拍击下，人们给这头大象分别起了后工业、第三产业、服务业、信息化、知识经济、第三次工业革命等一个接一个的“外号”。每次自以为把握住了大象的全貌，那位叫明天的历史老人总是摇摇头说，再看看。然后再用下一个戏剧性变化，打破一鳞一爪的定见，重新暗示背后那个整体。
从大象的角度看，大数据是一个谜，一说出就是错。在上帝这次出的“各行各业数据业务主营化”这个谜面背后，让我们再试着解读出一个关于第三次浪潮的不同版本、解析第三次产业革命的密码。
第三次产业革命的核心特征
我们注意到一个有趣的现象每次新的技术潮流袭来，都会给历史阶段划分带来一阵混乱。第三次浪潮具体落到产业历史阶段划分上，至今还众说纷纭。比如，对产业农业、产业工业的划分，人们没有多少异议;但什么是“第三”产业，是服务业，还是信息业，意见就不是很一致了。这不关统计学家的事，是人类对自身认识的分歧造成的。是因为人类没有取得一种共识，定义清楚昨天、今天之后的那个明天，“我”到底是谁。
遇到这个困难问题，印象非常深的一次，是在十多年前在老部长朱厚泽家修电脑的时候。闲聊时说，现在搞信息化，有的人认为应叫信息经济，有人认为是知识经济。朱老摇头说，知识经济这个提法不好，应叫智慧经济。当时没有在意，以为他就是随口一说。但经过这么多年见识各种新概念之后，今天想来，朱老先生当时想问题的角度，是观察大象全貌这个角度。难怪“智慧”这个概念对大数据这个局部仍是适用的。这个角度是解斯芬克斯之谜的角度。即看一件事主要看它在解决“人”的问题上有什么不同。
其一，人的发展从功能，价值到意义。从人这个角度看，次浪潮的中心词，应是功能;次浪潮的中心词，应是价值;第三次浪潮的中心词，应是意义。分别对应人的生存、发展与自我实现。
以此而论，朱老先生说的智慧经济，切题较近。因为智慧不智慧，取决于数据有意义没有意义。不是知识或信息本身有什么经济，而是人类将利用知识和信息，解智慧这个题。托夫勒为什么说到了大数据，第三次浪潮才到了华彩乐章呢?因为此前还在忙外在的东西，至此才切入了智慧这个题。
大数据和数据业务主营化所为何来?这个的主题，既不是功能对应的实体，也不是价值对应的钞票，而是数据本身特定对应的意义。大数据要唱一出属于自己的戏。
大数据这出戏的不同，在于关系“人”的定义的升级农业社会解斯芬克斯之谜，人主要是功能性的存在，看人主要看能不能吃饱穿暖，产业重心就是为吃饱穿暖去生产实体;工业社会解斯芬克斯之谜，人升级为价值性的存在，看人主要看有没有钱，产业重心放在为创造价值而发展提供社会化服务;信息社会解斯芬克斯之谜，人进一步升级为意义性的存在，主要看人在功能满足和有钱后，是否幸福、快乐，产业的重心放在用数据解析意义何在。
其二，产业革命从赋形、赋能到赋值。如何把大数据背后的东西，从历次产业革命的特点中独立出来呢?我们从产业贡献角度可以归纳为赋形、赋能与赋值的区别。
次产业革命以物质为基础，区别性的特点在赋形(为自然物赋予功用)。赋形是在人与自然的关系中发展起来的，以物质为中介，在经济上表现为功能效用(使用价值，即有用没用)。数量是衡量有形物的有效单位。在农业生产中“从无变有”的，是有形财富。如小羊从无变有，小麦从无变有。
，有功能的，不一定有价值。例如小农经济创造出许多有形的东西，但未经社会化，是否有价值(是否“社会必要”)不一定。于是有了次产业革命。
次产业革命以能源为基础，区别性的特点在赋能(为小生产赋社会化的能)。赋能是在人与人的社会化关系中发展起来的，以能源为中介，在经济上表现为价值(交换价值，即有钱没钱)。价格是衡量价值的有效单位。工业制造与服务业并不以有形无形区分，区别于次产业革命的共同特点在于它们都高度社会化。能源(从煤炭、电能到核能)都是为了跨时空距离驱动有形物进行社会生产和交换，是为社会化而生的。所以赋能的本质，是社会化使能。与农业“从无变有”创造有形财富相比，社会化的价值通过货币得到统一的表现，它也可以被认为是货币经济。次产业革命在解决人的问题上实现的经济进步，是使有形的，变得更有价值，为社会所需;摒弃那些有功能但没有价值(社会不需要)的东西。
，有价值，不一定有意义。例如，有钱不等于快乐，有GDP，不一定等于幸福。污染、浪费都有价值(可增进GDP)，但没有意义。于是有了第三次产业革命。意义是一种与货币相反的异质性和多元个性的信息现象。大数据只不过把这种与货币相反的活动变得专业化而已。当前，技术人员主导的大数据概念，有一种不好的倾向，就是仅仅从技术角度界定开放与非结构化数据等，而没有把握住意义决定的“智慧”这个要点。没有搞清自己到这个世界上是为了什么。
第三次产业革命以数据为基础，区别性的特点在赋值(为大生产赋个性化值)。赋值是在ICT技术支持下个人对个人的一对一关系中发展起来的，以数据为中介，在经济上表现为多样化、差异性、个性化体验。品种是衡量意义的有效单位。第三次产业革命在现实中是有形的服务业中异质性、体验化、个性化的现代服务业与基于无形的虚拟中介的信息业的结合。它在有形、有价值的基础上，推动经济向不仅有形(有用)，有价值(社会化)，更主要是对个别的人有个别的意义的方向发展。个性化的意义通过数据得以挖掘和表现，通过数据分析，对价值的社会化有效程度和功能的有效程度进行一对一的调节，这样的经济也可称为数据经济。第三次产业革命虽然建立在数字化网络基础上，但它的区别性特点并不在于它是虚拟经济(金融也是虚拟经济，但它是属于次产业革命的，因为它不是个性化的)，而在于它是个性化的。一旦从产业发展成为经济(如信息化经济)，将推动产业、产业向化(如农业、DIY制造)方向发展。
次产业革命在解决人的问题上实现的经济进步在于，一方面增进有意义的价值，可以使价值随时(5分钟内)随地(2至50米之内)因你个人而变(例如情境定价，Contextual Pricing);一方面摒弃无意义的价值，如无需求的生产，鬼城建设，环境污染等等。
“华彩乐章”在产业革命水平解决意义专业化问题
大数据这个葫芦里，到底卖的是什么药?我们可以反向逆推后一次产业革命专业化做的事，在前一次产业革命中一定是业余的。观察前两次产业革命没有完成的任务，有助于抓住大数据和数据业务主营化的使命。
在农业化浪潮中，功能是专业的，价值是业余的。一个木匠，打家具可以是一把好手，但他在扩大再生产、创造社会化价值上是业余的。在工业化浪潮中，功能、价值是专业的，意义却是业余的。生产者生产出东西的功能，或大规模社会化地生产这些有用的东西，是比较专业的。但其意义的业余性表现在，由于信息不对称，人们的生产和服务经常是盲目的。他缺乏信息，不知道消费者需要什么，经常费了很大劲生产出市场不需要的东西，也就是创造了一大堆有价值而无意义的东西，因而实现不了价值。
推而广之，工业病中的污染、浪费、附加值低、经济波动、小生产与大社会矛盾?等等，都可以归结为意义的缺乏;而信息化中的创新、个性化、幸福、体验、信息、大数据?等等，都可以归结为提供意义。第三次产业革命的使命，就是把意义把握从业余的事情，变成专业的事情。
其一，改变市场的业余性。在工业化浪潮中，市场从某种角度说，承担着显示意义的角色。但市场显示意义的业余性表现在，斯密强调市场自发调节，这等于说让市场业余地显示意义的信号。在市场比较简单时，自发调节还比较管用，但在复杂条件下，经常就不管用，而变成破坏性的危机调节，动外科手术;，市场显示意义的信号只有价格，但价格对意义的表现是业余的。因为价格擅长表现一般等价信息，也就是表现价值的信息，而意义却是个别的，要求情境定价(Contextual Pricing)，个性化与一般等价是相反的。价格不擅长表现个别化、特殊化、异质性信息，也就是不擅长表现情境化的信息。人们在集市中，通常要通过讨价还价这种语言行为，补价格信号的不足。IBM即将倡导的“智慧的运算”，一个核心突破，就是让大数据专业化地解决情境计算(上下文的计算);第三，工业化为加强信息对称而设计的机制，往往适得其反。股市就是这样，它对于反映长期的市场需求，具有正面作用;但由于要绕价格信号这个弯，导致它在性和信息成本上，大量牺牲情境信号(所谓“噪音”)中表现的一对一信息，终会输给更专业的面向复杂性的数据业。金融脱媒就反映了这一趋势。人们利用P2P的“噪音”信号交换，反而低成本低摩擦地完成了借助标准(等价)信号难以完成的复杂交易。
其二，改变企业的业余性。市场对意义是业余的机制，企业的情况也好不到哪里。对企业来说，意义是决策部门的产出。人们看到，企业对于如何进行功能制造，如何率地进行规模化生产，经常是专业的，但在为什么生产的决策上，经常是业余的。企业并非不知道顾客是上帝，生产的意义是顾客赋予的。但如果逐一了解每一位顾客的需求信息，再一对一生产，在现有企业模式下，成本不可承受。就象股市不能反馈单品一对一的供求信息一样。结果企业从上到下在创造功能和价值时都是专业的，只有在老板决策这些功能与价值是否有意义这件事上是业余的。只能靠拍脑门和直觉来进行判断。
造成企业在功能、价值上专业，而意义上业余的根本原因，在于从后往前、自上而下集中式决策这种现代企业制度本身，无法适应信息时代。田溯宁推荐了一本叫《证析》的书，就在说这件事，没有大数据是无法解决的。
以前的信息化都干什么去了?阶段，忙到帮助企业加强功能上去了。阶段，忙到帮助企业创造价值上去了。第三阶段(也就是华彩乐章，相当于第三幕)，托夫勒神机妙算，要大数据出场了。大数据要让确定意义这件事变得专业化，让企业决策系统能在复杂条件下满足一对一让顾客赋值的要求，从而让功能与价值不要白忙活。
其三，改变产业的业余性。大数据与数据业务主营化，可以把意义把握这件事变得专业化，专业化就意味着让这件似乎难得不得了的事，以极低的成本完成。但这需要一次产业革命，在整个产业水平上，从数据基础设施、数据处理平台、数据分析应用等诸多产业链环节上共同完善，才能解决。
虽说第三次产业革命的核心可能就是大数据，但大数据产业本身，可能只是整个第三次产业革命的一个子集。为新的产业本体赋形、赋能与赋值，可能衍生出许多新产业。但各行各业数据业务主营化，将成为整个产业链中核心的部分，即赋值的部分。
为数据业赋形的子产业，将是提供数据基础设施、设备及其服务的产业，也就是当前喊大数据积极、嗓门的一群。在他们之后，将是为数据业赋能的产业渐次兴起，将是提供数据分析平台服务的产业。，才是各行各业数据业务主营化时代的到来。这时候，不是数据业站在各行各业的外边，作为一个独立产业服务各行各业，而是各行各业自己就成了数据产业。比如电信业变成电信数据产业，金融变成金融数据产业，医疗变成医疗数据产业。各行各业提供功能、价值的部分仍然存在，但它们将在收入不断上升过程中，在总收入中的比重不断下降，把收入份额让给本行业中的数据业务。
IBM
在微观水平实现企业的再现代化
数据业务目前在各行各业中，只是副业或辅助性业务。随着大数据应用的深化，互联网与各行各业的结合，将以数据业务变为行业主营业务的形式，出人意料地发展。例如我们在现在就可以看到，在电信业发展中，数据业务取代原来语音业务的主业位置，成为新的主业;在金融业中，数据业务从原来的辅助性业务，已经成为决定收益与成本的关键性业务。再比如，在流通业中，数据分析已成为主业，而单纯的柜台服务日益边缘化。
钱大群先生近发表了一篇《科技创新推动企业再现代化》，提出不同于工业化的“再现代化”理念。我认为可以很好概括次产业革命与第三次产业革命的不同，以及第三次产业革命与大数据的内在联系。
次产业革命的核心是工业化，工业化等于现代化，但随着第三次产业革命的到来，现代化的标准提高了，工业化已不等于现代化，只搞工业化就会落后于现代化。对于当前来说，我们同意钱大群说的“脱离现代化谈工业化是没有意义的”。
第三次产业革命到来后，企业现代化与工业时代的不同在于业务前线化(FOT，Front Office Transformation)，要求以客户为中心进行业务转型。这种业务转型，终要求把主营业务，从以价值为核心的传统业务，转向以意义为核心的数据业务。从而提炼升华出有意义的价值。
具体来说，就象IBM描述的那样企业需要逐步调整生产营销的方向和重心，从后端向前端转移，从客户那里获得个性化需求、经过商业分析得到洞察，然后带到企业内部，围绕客户的个性化需求来组织化的供应链、流程和运营，从而能够为每一个客户提供个性化的服务，创造个性化的价值。IBM在这里没有点透的是，这一切围绕的都是意义个性化的价值，就是意义;所谓洞察，就是透过价值发现意义。二者关系在于价值只是中间的意义，意义是终的价值。所谓“业务前线化”，就是企业将业务重心，从中间价值，移向终价值。
在这种转型中，业务部门与信息部门的关系，业务主管与信息主管(CIO)的关系，将发生奇妙的变化。传统的业务部门和业务主管，聚焦的都是同质化的中间价值;而“业务前线化”后的信息部门和信息主管，聚焦的将是个性化的终价值。这是一对多的关系，简单系统与复杂系统的关系。海尔在实践“业务前线化”中，提出“人人都是CEO”。当每个员工都要面对多，而不是一的时候，数据业务主营化的作用就体现出来。
IBM提出“智慧的运算”概念，要为大数据设计(Designed for Big Data)。当员工面对的个性化的世界，每两天所产生的数据量相当于2003年之前人类历史上产生的所有数据量时，通过大数据，从大量情境化、个性化的数据中获得对于意义(如顾客需求)的洞察力，将从根本上改变公司使用信息的方式。业务主管只有CIO化，才能适应新的现实。而CIO从事的数据中心工作，将从外部支撑业务的成本中心，转为内在创造价值的利润中心。举例来说，一家银行要给一个大企业贷款，不需要很多信息;但给1000个不同的中小企业贷款，征信工作量要大1000倍。CIO如果能将数据分析成本，降到原来的三分之一。这家银行的竞争力就会比对手高三倍，价值就主要由它来创造了。智慧金融，完全可能重新定义金融主营业务。
第三次产业革命是各行各业向智慧化转变的一场产业革命。产业三分之二以上的收入与业务将用于洞察意义，以消除价值与功能的盲目性;只有三分之一分配给赋能与赋形的产业。
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