建设比城市现代化水平更高的智慧城乡
智慧城市建设是大数据与经济主战场结合的又一领域。城镇化的本意是打破城乡二元对立，推进现代化建设。并不是非得农村向城市靠才叫现代化。
美国从上世纪50年代开始，就出现了城市向农村靠的更高的现代化过程。十多年前，我去硅谷的时候，看到环境非常好，就问硅谷的市长，你们是怎么“先污染后治理”的。市长说，硅谷一起步，就没想过搞工业化，是从葡萄园一步迈入信息社会的，因此没有“先污染后治理”的问题。
以往的城市化建设，走的是一条物质资源高度集中，高能耗、高物耗、高污染的道路。大数据使城镇建设走上以数据流动的方式配置资源的新型发展道路。智慧城市强调以数据流来配置资金流、物流，要从片面强调城市集中，向城乡一体化的方向发展。
有了大数据，我们可以把城镇化的目标进一步提升，建设比智慧城市现代化水平更高的“智慧城乡”。今天，我们许多农村地区的条件不亚于起步时的硅谷，大数据通过物联网、智能地图、智能交通、智能物流、智能社区、智能医疗、智能教育等新的方式，使资源可以在农村那样分散的条件下，也可以象集中的城市那样高效配置资源。新农村建设，如果能象硅谷、班加罗尔那样跨越式地实现的更高水平的现代化，就没必要把落后的城市化道路再走一圈，可以直接建设“大数据+青山绿水”型的智慧城乡。
基础设施和资源腾笼换鸟
大数据带来基础设施和资源腾笼换鸟的新机遇。在传统发展方式下，基础设施是铁公鸡（铁路、公路、机场），资源是有形资源。但大数据时代一旦来临，以实体的笼养实体的鸟这种方式，难以进行高层次的国际竞争。别的不说，美国人提出所谓“第三次工业革命”，要以大数据+制造，例如DIY+3D打印等方式，重振美国制造。一旦实现，对中国的制造业就是一大冲击。 中国未来10年还照搬前10年的铁公鸡那一套，就会吃亏。因此需要腾笼换鸟，笼要换成数据基础设施，鸟要换成数据。
我们以前提的宽带、云计算、物联网等等，都只是智能基础设施的子集。未来10年，对智能基础设施要有更全面的理解。
首先，基础设施的核心不仅是宽、快这些表面的东西，更主要的是智能化。要高度重视语义网建设。语义网带来的变革，既不是宽，也不是快，而在于对大数据分析的基础支撑，核心是对复杂生态系统的把握能力。
现有的互联网只能在简单系统水平处理信息。一旦上了大数据，它要求对数据背后的隐含意义进行挖掘，实现从数据到意义的飞跃。
其次，围绕大数据形成的信息产业，将形成规模庞大的基础产业，对各行各业而言，也将具有基础设施的意义。一是数据技术产业，包括硬件方面的智能管道、物联网、服务器、存储、传输、智能移动设备等，软件方面的语言、数据平台、工具、结构与非结构数据库、应用软件等，服务方面的IDC、云计算、WEB应用等；二是数据采集业，包括定位、支付、SNS、邮件等行业；二是数据加工业，包括数据挖掘、数据分析、数据咨询等产业；三是数据应用业。
未来我国产业从制造业向服务业升级中，由于大数据推动，服务本身也将升级，笼子里的鸟也会被替换，从实体的服务，转向数据服务。从人工即服务，如搓脚服务、跪式服务，转向分析即服务（AaaS）。广义的分析即服务，包含一切以大数据为基础的高附加值的创造性服务，例如面向制造的创客服务（DIY+3D打印）、基于咨询数据平台的生活方式设计师服务、基于统计数据挖掘的商业分析服务、基于设计平台的创意服务，还有基于大数据的设计服务、管理服务、教育服务、翻译服务以及基于行业或价值模块细分的服务等等。
数据业务主营化带来各行各业转型升级
大数据将带来的另一个始料未及的变革性影响，是将使数据业务成为各行各业的主营业务，从而改变各行各业的业态。
在上个世纪中期美国学者将信息经济分为第一信息部门（相当于信息技术产业部门）和第二信息部门（各行各业内部的信息部门，如信息中心）。如今，大数据的兴起，使第二信息部门的工作从各行各业的辅助业务，变为各行各业的主营业务。
至少在三个传统行业，这个变革过程已经开始。在电信业，原有的主营业务是语音业务，数据业务只是辅助性业务。但在移动互联网中，数据业务上升为主营业务（有的占到76%以上），而语音业务成为副业。在流通业，交易是原来的主营业务，为交易服务的数据分析是副业。但对阿里巴巴来说，交易可以免费让店主去做，但数据业务却成为未来的主营业务之一。在金融业，以往的主业是做金融业务，靠佣金赚钱；未来可能清算结算免费，利用支付信息的衍生信息增值业务赚钱。等等。
各行各业数据业务的主营化，有一些共同的规律，与大数据内在相关。它们都伴随着业务转型，从因大为美，转向因小而美：从集中但赢利越来越薄的大企业服务，转向分散但高价值的最终消费者服务。大数据的优势，正在这个方面。
数据业务主营化，实质反映的是意义的专业化。以往以GDP为导向的经济，在价值的生产上是专业的，但在把握意义上是业余的。数据业务成为主营业务，标志着业态从价值形态升级为意义形态。
变革组织的力量
大数据的特点在于意义主导价值，它将引起组织结构的变革。
对于组织来说，价值体现在结构之中，意义也体现在结构之中。原有的组织形式，是为价值而建立的，其结构是价值的结构。未来的组织形式，是为意义而建立的，其结构是意义结构。
组织的价值结构与意义结构非常不同，最核心的不同在于，价值结构是机械结构；意义结构是生态结构。具体表现在：第一，机械结构是自上而下控制的，生态结构是自下而生涌现的；第二，价值结构是以集中方式控制的，意义结构是以去中心的方式自组织自协调的。
大数据所赖以存在的语义网，就是一个自下而上涌现生成意义，在分散的节点间自适应与他适应的网络。
随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。
这些变化，一开始不易为人们理解。例如，人们经常不明白碎片化是怎么回事。事实上，碎片化是意义存在的状态。意义只有呆在适合自己的结构中，才得以呈现。人们容易忽略这是一种让组织变得更加智慧的力量。例如，新浪上的政务微博一年间就从不到2万增加到6万。这种碎片化之所以是有利于社会和谐的，在于它建立了一条意义通道，使官员与赋予政府意义的人民群众建立了一种多元化的联系，使官民产生一种象鱼水关系那样的无间隔的互动，从而从源头上获得更多的智慧。
大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。
