DT是个什么玩意儿?
近听到这么一个故事：端午前夕，内蒙古一个病重的孩子需要紧急转运到北京治疗。当时正值拥堵时段，按照常规路线几乎不可能顺利到达目的地。但结果他们最终提前40分钟到达，因为有了交通大数据帮助他们智能躲避拥堵，节约了大量时间。
中国论文
一个很平凡但很有意义的故事，其中有两个科技产业相关的关键词：互联、智慧交通。而在阿里集团内，也有个与之相关的战略：DT大数据。
马云提出“IT到DT”这个概念后，这两个词在过去的半年非常时髦，背后是整个产业内的共同认知――过去“沉睡”的数据价值正在觉醒，潜移默化地改造着各行各业，并将我们导向新一轮的经济变革。但这两个词从本身的内涵上说，到底有什么区别？我认为最核心的有两点。
第一，解决的核心问题区别。IT过去繁荣的十年，实质上是信息革命的十年，解决的最重要问题是用户获取信息的不对称――通过工具丰富信息总量，并降低获取门槛，消除信息鸿沟，使人人都能从中获益。这是过去十年真正地改变全世界、改变国人生活方式的重要原因。但从DT的角度来讲，解决的核心问题不再是信息不对称，而是供需不平衡。
还是举一个交通相关的例子。很早以前，我们出门在路上，哪里堵哪里不堵，完全不知道。但过去十年来可以看到，交通管理部门从IT建设的角度来讲，已经取得了非常大的进展。今天大家看到环路上有相当多的电子信息指示牌，你的车还没有开到北三环，但已经可以看到这条路上是不是堵着，提供的信息量已经足够多。
但归根结底，这仅仅是IT时代的一种应用，并不能从根本上解决交通拥堵问题。解决拥堵，一定要改变资源供需不平衡的状态，车辆行驶需求很大，而道路资源供应不足。当然改变供需可以有多种方式，就像特殊时期，通过管制方式降低行驶车辆数量，交通一下子就能变得很好，但这肯定不可能是常态。从根本上扭转不利状况，必须仰仗DT思维的介入。
DT思维解决拥堵的方式，则是对于整体交通的全量数据进行动态呈现，同时进行智能分析、指导行驶车辆避开资源紧张的路段，实现躲避拥堵；再加上基于大数据技术的交通路况预测，进一步调整改变整体的供需匹配状况，从而使整个交通得到真正改善。
DT对于拥堵治理的效果立竿见影。2014年仅仅在北京一个城市，高德地图的躲避拥堵功能，就累计为用户节时350万小时，节省费用上亿元，同时减少尾气排放1亿立方米。
很显然，交通供需改变其实对于中国经济发展影响很大：路况好了，出行体验顺畅了，用户才有更强的意愿走出家门。而只有每个人出行半径越来越大的时候，消费才真正能够被拉动。
IT和DT的第二个区别，体现在业务的部署方式上。IT时代，信息发布者和信息使用者完全是两个不同的角色。比如交通管理部门是信息发布者，用户获取信息就是单纯的使用者。想要改善交通服务，靠得基本上就是信息发布者的单打独斗，成本和难度可想而知。
但是到了DT时代，每一个使用交通大数据的人，本身就成为了交通大数据的贡献者。也就是说，真正实现了“人人为我，我为人人”。
例如，高德这样的互联地图企业，现在除了投入专业数据采集设备之外，还能够发动社会化力量，使得公众成为实时、动态的交通路况信息提供者。目前，高德采集的交通信息中的大部分已经来自于公众自主提供，使得成本和效率相比过去处于极佳的水准。而经过高德交通大数据的实时处理后，这些数据贡献者又能从中获益，使用高德地图更智能地躲避拥堵。
很显然，“人人为我，我为人人”模式能带来的效果是惊人的，不论对于企业还是*府来说，都是值得推行的一种理念。
这就是我们现在正在经历的数据觉醒时代，从IT到DT，各行各业都会进入一个新发展周期，重视、投资数据，相信其中会有源源不断的增量价值被挖掘出来。