大数据本质上催生的是一场效率革命
新华网：您在书中用了较多笔墨关注了美国质量管理专家爱德华兹·戴明以数据跨界促进日本制造业崛起的案例，为什么要着重介绍这段历史？
涂子沛：戴明那套有效的质量管理方式对当下中国仍然适用。虽然Made in china成为一个标志，但我们能讲中国产品是以质量行销全球么？日本在实行戴明的管理制度之前产品在国际上的形象也是劣质、山寨的。写这章我花了很长时 间，很认真的去研究，戴明这个人很了不起，很戏剧性，到上世纪八十年代80岁了才成名，美国人才知道日本是运用了这套方法制造业才崛起的，在我的书之前戴 明的这段经历没有完整的介绍到中国来。观察当下中国制造业的发展，我只能说“历史总是不断重复，只是变了主角”。第五章我对这方面做了的批评，中国人应该 学习日本人对先进文明的态度和胸怀，他们真心诚意的向西方学习。
新华网：通过对大数据的应用可以让企业从工业时代的劳动密集型向信息时代的知识密集型迈进，您举例的Instagram、WhatsApp、 Twitter这类企业的共同特征都是“小”。中国的现实国情是人口数量庞大，人口素质不均，尤其近几年就业的压力日益剧增，过快的向知识密集型转型是否 有失业率增长的风险？转型过程需要哪些配套协同推进？
涂子沛：机械自动化普及之后，机器会不会取代人，这个争论由来以久，美国的实例证明没有，因为蛋糕做大了。但现在的情况是蛋糕变小了，谷歌、 facebook那么高市值的公司雇佣的人比柯达少多了，只有几千人。这是边际效应的转移，也是智能社会带来的挑战。我提得最多的解决之道是要增加教育投 入，提高人口素质，培养社会需要的人才，不但要满足中国的需要，人才链条还要向高端移动，能满足世界的需要。中国的教育体系还不是很发达，近年兴起的 MOOC在线教育值得大力推广。回头看美国的经验，他们也是致力于将人口素质不断提高，不断的向高端产业转移。从这个意义上讲我们面临的挑战是一样的，简 单的说就是少了很多工人多了很多程序员、数据分析员。我还有一个判断，未来的企业都是IT型企业，IT是必要的手段，什么企业都离不开它。
新华网：这个过程中我们面临哪些困难？大数据在其中可以发挥怎样的作用？
涂子沛：中国目前面临很多竞争，劳动力成本不断上升是很重要的一块，越南、印度尼西亚这些劳动力成本更低的国家正在承接制造业的转移，很多企业正在往那里 搬，你必须要做这样痛苦的转变，要不然你的企业没有全球竞争力，这也代表着未来的创新已经发生，机器代替人。比如谷歌推出的无人驾驶汽车完全是工业时代和 信息时代结合的产品，汽车没有方向盘、没有刹车，汽车变成一个娱乐终端，那么他有可能重构保险业等很多的产业生态。
大数据本质上催生地是一场效率革命，很多事可以做得又快又好。大数据催生精细化的管理，你做事情时间成本可以更低，更加精准。
