城市競爭靠大數據（算者）
MIT發起的Billion Prices Project
算者特別不喜歡那些什麼排名的報告，更鄙視一些粗製濫造的指數。前一陣子看到那些全球創新或者競爭排名，如果你有機會問一下知道內情的分析師，你可能會「啊啊」兩聲就算了。傳統指數最大的問題，在於適時數據的收集及整合，所謂巧婦難為無米炊。當然更大的落差，其實是如何知道這指數或排名是對的，然後在現實中驗證及修正。因此在企業內，我特別反對這些華而不實的偽數據。
排名報告華而不實
同樣道理，美國一些經濟學家（包括聯邦儲備局）也在呼籲，應該更好地利用即時經濟數據，對經濟形勢做出及時的評估和預測。其實想衡量一個地方的經濟，除了官方統計的社會零售總額，在大數據時代我們也可以見到不少民間創新的數據來源。
例如MIT發起的Billion Prices Project，通過收集幾百家線上零售商的購物數據，藉之衡量通貨膨脹；還有搜索巨頭谷歌的價格指數、衡量每周非農業人口的工資滙總情況的NFPGuesses。在房產領域，Zillow追蹤房屋的銷售和貸款情況，為多變的房產和房貸市場提供即時數據。
此外，通過網站的職位發布和求職搜索，可以及時把握就業情況，甚至可以預測未來的就業率。另外還有PriceStats，是一家由經濟學家和學者創建的公司，通過收集線上價格數據，為22個國家以及美國的多個行業提供每日的通貨膨脹指標和購買力平價（PPP），目的是為了預測重大的趨勢變化。
善用民間來源增準確性
到了這個大數據年代，不僅企業要變革，政府也得急起直追，思索如何使用新的數據來源，為經濟預測帶來革命性的改變。過去，經濟預測往往通過非常有限的結構性數據作分析。城市若欠缺數據收集規劃，令到即時、適時及回路數據不足不全，決策便沒有準確數據可用，行動總是處於亡羊補牢的狀態，後知後覺。
世界是平的，城市之間的競爭已經開始蔓延到數據能力的較量，也關乎到一地的未來福祉。當然，擁有海量數據不擔保就有大數據能力，如果沒有洞察力，什麼數據都是浮雲。
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