如何樹立大數據思維

① 得數據者得天下——淺談大數據思維

「三分技術，七分數據」，今後得數據者得天下。

維克托·邁爾-舍恩伯格在《大數據時代》一書中舉了百般例證，都是為了說明一個道理：在大數據時代已經到來的時候要用大數據思維去發掘大數據的潛在價值。

書中，作者提及最多的是Google如何利用人們的搜索記錄挖掘數據二次利用價值，比如預測某地流感爆發的趨勢；Amazon如何利用用戶的購買和瀏覽歷史數據進行有針對性的書籍購買推薦，以此有效提升銷售量；Farecast如何利用過去十年所有的航線機票價格打折數據，來預測用戶購買機票的時機是否合適。

什麼是大數據思維？維克托·邁爾-舍恩伯格認為：

需要全部數據樣本而不是抽樣；

關注效率而不是精確度；

關注相關性而不是因果關系。

阿里巴巴的王堅對於大數據也有一些獨特的見解，比如：

「今天的數據不是大，真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。」

「非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。」

「你千萬不要想著拿數據去改進一個業務，這不是大數據。你一定是去做了一件以前做不了的事情。」

特別是最後一點，我是非常認同的，大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。

有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。

大數據在投資者眼裡是金光閃閃的兩個字：資產。比如，Facebook上市時，評估機構評定的有效資產中大部分都是其社交網站上的數據。

如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

② 我們應以何種思維方式來適應大數據時代

我們應以何種思維方式來適應大數據時代
目前，在報刊文獻和各種媒體中，大數據這個概念，幾乎是處處可見、不絕於耳；同時，學術界的學術研究，使人們對大數據的理性認識水平不斷提高。有學者認為，2012年世界迎來了大數據元年，而2013年則是中國的大數據元年。正是因為如此，從世界到中國的學術界，特別是科技界，大多數人都比較一致地認為，我們已經進入到大數據時代——一個全新的信息時代。
大數據將為整個社會的全面發展帶來全新的動力。大數據的運行及其作用的發揮，一方面需要相應的社會條件，另一方面它也必然會創造出自己所需要的全新的社會條件。很顯然，要迎接這樣的革命性的新科技時代，需要我們做好各方面的准備，而這其中的一個關鍵，是與社會體制變革相適應的人們的思想變革。質而言之，就是大數據時代要求人們的思維方式進行一次深刻的改造。
大數據時代需要實證思維
這個問題的解決，首先是需要我們對大數據這個概念有一個真正的科學認識。現在的一些權威性研究性機構和文獻，都在試圖對大數據進行學術性的界定，其觀點，大體上比較一致。什麼是大數據呢？美國、英國等國家的有關專門機構和專業刊物上，對大數據概念的內涵都提出了自己的解釋，我國的有關機構，特別是專業學者，也同時提出了自己的一些獨立學術見解。綜合起來看，基本觀點主要是，所謂大數據是指一般傳統工具無法處理的海量的、高增長率、多樣化的信息資源；大數據反映的是網路時代的一種客觀存在，即那些難以用傳統工具認知的有巨大挑戰性質的數據；大數據是指那種無法在一定時間內用常規軟體工具處理的數據集合；如此等等。因為大數據作為一種巨量的數據集，能夠從其中挖掘出各種有價值的信息，所以日益受到重視。
從這些界定中可以看出，大數據是超出了傳統意義上的、極其巨大的、具有特殊價值的數據信息資源。但是，對大數據這樣的界定，仍然是一種實體性質的描述，所以，還不能說是揭示了它的本質。那麼，大數據的本質究竟是什麼呢？在我看來，所謂「大數據」，已經不是一種具體的物理時空概念，而是一種哲學理論層次上的科學概念，也就是說，大數據本身已經具有了高度的理論抽象性質。據此，我們還可以大膽做出這樣的判斷：大數據已經不是一種具體的物質實體，本質上是一種抽象的哲學概念。面對著物質發展的這個嶄新世界——大數據，我們那些常規的認識方式，已經不可能深刻認識它的特殊本質特徵了，這就決定了在大數據時代，我們在認識領域必須來一次思維方式的根本性改造。
大數據作為人類實踐和認識的一種特殊形式、特殊成果，要求我們對長期以來形成的經驗主義主觀演繹思維方式進行認真改造，牢固形成客觀理性的實證思維方式。
作為現代科學認識形式的大數據，標志著自然科學已經走進了理性認識即理論認識的領域，這本身意味著在這個問題上，我們必須克服方法論上的經驗主義，而代之以客觀理性的實證思維方式。對這一點，恩格斯是有先見之明的。他說過：「經驗自然科學積累了如此龐大數量的實證的知識材料，因而在每一個研究領域中系統地和依據其內在聯系來整理這些材料，簡直成了不可推卸的工作。於是，自然科學便走上理論的領域，而在這里經驗的方法不中用了，在這里只有理論思維才管用。」
如果我們認真思考一下就可以明白，對作為現代科技發展高級階段的大數據的研究和運用，仍然靠以經驗主義為基礎的那種演繹思維方式來進行，不走進理性的思辨思維即理論領域中去，顯然是不行了。這就是說，在面對著大數據這個現代高科技形式，思維方式的根本改造，已經是不能迴避的事情了。當然，在這里，我們所面對的大數據，畢竟是處理信息數據這樣的客觀問題，所以，不能搬用純粹的理論思維，而必須運用以理性為基礎的實證思維方式。這里所說的理性實證思維，是指以理論形態的信息數據這樣的客觀根據，來證明結論的真理性。認識論的經驗教訓告訴我們，這樣的思維方式，能夠在更高的理論層次上達到追求真理的目的，從而避免經驗主義思維方式的弊端。
大數據時代塑造開放性思維
大數據這樣特殊的高新科技發展形式，它的正常運行和充分作用發揮，另一個重要條件，是要求我們克服各種各樣實際上的封閉性思維方式，樹立起真實的開放性思維方式。
很顯然，大數據時代思維方式的這種改造，是由大數據本身的本質特徵決定的。我們可以看到，無論是一個地區、一個國家，還是在世界范圍，大數據的形成和運行，是以一種真正的開放形態存在著的。我們甚至可以這樣說，不管是在什麼樣的范圍里，沒有真正開放的社會環境，就不可能有大數據這樣高科技形式的真正存在，這樣的現代高科技也不可能發揮它的特殊作用。
我們這里所說的大數據的開放性，是指它本身的無限發展特點。我們可以想像，就任何一個數據集合本身而言，無論是在時間上還是在空間上，不存在一種量的框框，因為它總是處在一種不斷的生生息息的發展過程中。這就決定了大數據的存在和運行是沒有邊界局限的，也就是說，對大數據來說，不存在地區界限、國家界限；這個事實本身也在告訴我們，任何一種大數據、每一種數據本身是開放性的存在，各種數據之間也必然是互相開放著的，否則，它們就不成其為大數據了。實踐證明，大數據這種徹底的開放性本質，對思維方式的改造是具有革命意義的。
大數據的這種特殊本質，要求我們必須以完全開放的心態對待它的運行和發展，從而形成與大數據本身相一致的廣闊思想視野，這樣才能把大數據真正視為各個地區、各個民族、各個國家的共同財富，互通有無、共有共享。這恰恰是真正的開放性思維方式的本質要求。
大數據時代所要求的開放性思維方式改造，對於我們目前的社會科學研究，特別是馬克思主義研究，是非常重要的，而且也是社會科學深入發展的一個契機。因為，我們在這方面的許多研究工作，實際上還是在封閉的狀態中進行的，特別是在世界范圍內，更是如此。事實證明，這樣的研究方式，無異於把自己禁錮在某種理論框架中走投無路，或者是陷入某種思想深坑不能自拔。出路何在？在廣闊的開放視野中，放眼世界，走人類文明發展的共同道路。
大數據時代呼喚多元性思維
大數據科技形式的正常運行、其作用的充分發揮，還有一個重要條件，這就是要求我們把一元性思維方式改造為充滿活力的多元性思維方式。事實證明，由大數據催生的這種思維方式改造，其意義遠遠超出了大數據的運用范圍，它的深刻影響將在各個方面顯示出來。
大數據為什麼會催生思維方式的這種根本性的改造呢？這里涉及對大數據之「大」的科學理解問題。一般來說，數據之「大」，與數據之「多」是具有相同意思的。當然，這里說的「多」，並不僅僅是個實體量的概念，而是數據——信息之質與量統一的表現形式。這就是說，大數據不僅是一種極為巨大數量的信息群，而且同時也是各種各樣不同性質數據形成的信息集。這樣，就必然形成各種各樣不同性質數據的獨立並存，這就是我們稱之為大數據的多元性存在之本來意義。很顯然，大數據存在和運行多元性的這個客觀事實，要求我們對其所應該形成的正確思想反映，在邏輯上只能是多元性思維方式，而絕不應該是單一性思維方式。
為了適應大數據時代的要求，甚至可以說，為了迎接高新科技時代的到來，我們必須對一元性思維方式進行根本改造，代之以多元性思維方式。從本質上看，所謂「大數據」，是一個實際上的多元世界，豐富多彩的世界，異彩紛呈的世界，個性鮮明的世界，因而是一個充滿了活力的世界。這個科學技術發展的事實，必然要求我們改變陳舊的思維方式，破除一元性思維方式，確立起一種能夠正確反映這個新科技時代的世界本來面目的那種多元性思維方式。
改革開放以來的鮮活經驗告訴我們，面對著充滿活力的現代社會，特別是高新科技帶來的勃勃生機，必須下決心改造各種陳舊的思維方式，更快地確立多元性思維方式。
在現代科技發展中，通過思維方式的改造，特別是確立開放性、多元性思維方式，其意義不僅有益於科技事業發展本身，而且還會推動社會的發展。因為這種開放性、多元性思維方式的形成，意味著整個社會正在朝著自由人的聯合體這一歷史性方向前進。雖然這只是一個起步，但是，卻具有極為深遠的歷史意義。

③ 大學生如何用大數據思維指導實踐

比如說，現在大數據顯示，啥熱門，就去做啥，比如研發無人駕駛汽車，啥行業有需求，但國內產品落後，啥農產品有需求，但滯銷，其實任何人都是這樣思維，為啥要突出大學生？

④ 大數據思維的核心是什麼

一、數據核心原理

現如今，大數據已成為不可或缺的重要資源，因此必須樹立基於數據的思維理念，用數據核心思維方式思考問題和解決問題，讓數據說話，用數據說話。

以數據為核心的理念反映了當下IT產業的變革，數據成為人工智慧的基礎。然而，海量數據既給數據分析帶來了機遇，也帶來了新的挑戰。大數據往往利用眾多技術和方法，綜合了源自各個渠道、不同時間的信息而獲得的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們不得不採用新的統計思想和計算方法來處理海量數據。

二、數據價值原理

大數據時代讓數據變得在線，並且從當初的以“功能”為價值轉變為現在的以“數據”為價值。大數據的關鍵並不在於“大”，而在於“有用”，價值含量和挖掘成本比數量更為重要。通過利用有價值的數據能夠讓企業更好地了解客戶需求、消費傾向、喜好等等，並據此提供個性化服務。不管大數據的核心價值是不是通過預測來實現，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。

三、全樣本原理

很長一段時間以來，由於記錄、儲存和分析數據的工具有限，准確分析大量數據成為一種挑戰。為了讓數據分析變得簡單，人們把數據量縮減到最少，選擇採用抽樣調查的方法。而在大數據時代，人們已經開始逐漸利用所有的數據，而不再僅僅依靠一小部分數據。全數據樣本調查相比傳統的抽樣調查而言更具真實性和可靠性，足夠多的數據可讓人們透過現象看本質，從而洞察事物的內在規律。所採集的數據量越大，越能更真實地反映事物的真實性。

四、關注效率原理

企業可通過分析大數據來讓決策更為科學，並且還應該由關注精確度轉變為關注效率。大數據之所以能提高生產效率和銷售效率，是因為它能夠讓人們知道市場及消費者的需求。只要大數據分析指出某件事物的可能性，企業便可根據相關結果快速決策、迅速動作、搶佔先機、提高工作效率。競爭是企業的動力，而效率是企業的生命，效率的高低是衡量企來成敗的關鍵。

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⑤ 大數據的思維方式有哪些

一：邏輯思維

這個詞在我們的認識中並不算陌生，邏輯思維是一種數學思維，在大數據分析過程中，需要理清楚各項數據之間的關系，以及需要知道分析的過程中需要收集哪些數據？這些數據分析要得到什麼結果，需要通過什麼方式獲得這些數據，這些都是需要細致的邏輯思維推出的。

二：上切思維

在大數據分析過程中，要站在決策層的層面去考慮數據分析，上切思維就是要站在比數據更高的思維上去看數據分析的角度，數據分析不僅僅是關繫到數據部門，還關繫到業務部門等其他部門，大數據分析過程中，上切思維的關鍵就是要建立更加全局的眼光和目標，完整的進行數據分析。

三：下切思維

數據的分析結果是為解決問題存在的，要通過數據的結果來看到問題的所在，這就需要在大數據分析的過程中，需要將過程進行細分，知道和了解數據的構成、進行數據的分解等等，就是一個向下更加細分的過程。

四：求異思維

面對大數據分析過程中接觸到的大量的數據，對於某些數據我們一眼看不出區別在哪裡或者問題在哪裡，對於這些相似的數據，我們需要看到數據在哪些地方有不同，對不同的個體進行理解和分析，例如公司的員工，每一個都有自己的個性，怎麼讓他們增加工作的激情，更好的為實現公司的目標服務，如何幫助他們進行問題的分析。

五：抽離思維

俗話說旁觀者清，在進行大數據分析的過程中，換一個角度，從旁觀者來考慮問題，在看數據的時候就會有不同的想法，紛繁復雜的大數據，面對她們的時候，分析者難免會產生一些困擾或者抵觸的心理，在碰到牛角尖的時候不要鑽進去，而是抽離出來，利用更多角度去看待這些問題，才有使大數據工作更加高效。

六：換位思維

這也是我們在日常比較經常接觸的名詞之一，站在當事人的角度去看待數據分析，例如站在業務人員的角度去看待數據分析，你才會了解業務部門需要的是什麼，大數據分析更好的為解決問題服務。

⑥ 在大數據時代,大學生應該具備什麼樣的大數據思維

在大數據時代，大學生應該具備的大數據思維如下：

1、利用所有的數據，而不再僅僅依靠部分數據，即不是隨機樣本，而是全體數據。

2、唯有接受不精確性，才有機會打開一扇新的世界之窗，即不是精確性，而是混雜性。

3、不是所有的事情都必須知道現象背後的原因，而是要讓數據自己「發聲」，即不是因果關系，而是相關關系。

大數據時代需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

(6)如何樹立大數據思維擴展閱讀：

大數據思維的其他介紹：

從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

另外，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

⑦ 創新社會治理樹立大數據思維

創新社會治理樹立大數據思維
「加強和創新社會治理，推進社會治理精細化，構建全民共建共享的社會治理格局。」社會治理精細化以科學、理性、精準為基本特徵，主要是指在績效目標引導下，通過科學設置機構部門、優化管理流程，推動社會治理思維和方式轉變，實現社會治理的標准化、具體化、人性化。提高社會治理精細化水平，對於推進國家治理體系和治理能力現代化具有重要意義。
解決社會問題是推進社會治理精細化的主要目標，堅持問題導向是推進社會治理精細化的基本方法。推進社會治理精細化，關鍵是要轉變粗放式、經驗式的管理思維，充分考慮各地區和不同社會群體的特點，根據實際採取個性化、精細化的社會治理措施。
應樹立大數據思維、互聯網思維，依託互聯網、物聯網、大數據等信息技術，搭建多元社會治理和公共服務平台，提供精準扶貧、精準交通、精準醫療、精準教育、精準養老等精準社會服務。各級政府應在深化信息公開的基礎上，加強數據信息系統建設，深化與相關企業的溝通合作，構建線上與線下深度融合的治理體系。與此同時，應以改善民生為導向，針對社會治理不同區域、領域和環節建立科學的考核評價機制，委託第三方對治理主體的治理能力、服務效果等進行綜合測評，將群眾滿意度作為主要評價標准，切實發揮績效評估的糾偏功能，促進社會治理在高效化、實效化中實現精細化，不斷提升人民群眾的幸福感和滿意度。

⑧ 大數據定義、思維方式及架構模式

大數據定義、思維方式及架構模式
一、大數據何以為大
數據現在是個熱點詞彙，關於有了大數據，如何發揮大數據的價值，議論紛紛，而筆者以為，似乎這有點搞錯了原因與結果，就象關聯關系，有A的時候，B與之關聯，而有B的時候，A卻未必關聯，筆者還是從通常的4個V來描述一下我所認為的大數據思維。
1、大數據的量，數據量足夠大，達到了統計性意義，才有價值。筆者看過的一個典型的案例就是，例如傳統的，收集幾千條數據，很難發現血緣關系對遺傳病的影響，而一旦達到2萬條以上，那麼發現這種影響就會非常明顯。那麼對於我們在收集問題時，是為了發現隱藏的知識去收集數據，還是不管有沒有價值地收集，這還是值得商榷的。其實收集數據，對於數據本身，還是可以劃分出一些標准，確立出層級，結合需求、目標來收集，當然有人會說，這樣的話，將會導致巨大的偏差，例如說喪失了數據的完整性，有一定的主觀偏向，但是筆者以為，這樣至少可以讓收集到的數據的價值相對較高。
2、大數據的種類，也可以說成數據的維度，對於一個對象，採取標簽化的方式，進行標記，針對需求進行種類的擴充，和數據的量一樣，筆者認為同樣是建議根據需求來確立，但是對於標簽，有一個通常採取的策略，那就是推薦標簽和自定義標簽的問題，分類法其實是人類文明的一大創舉，採取推薦標簽的方式，可以大幅度降低標簽的總量，而減少後期的規約工作，數據收集時擴充量、擴充維度，但是在數據進入應用狀態時，我們是希望處理的是小數據、少維度，而通過這種推薦、可選擇的方式，可以在標准化基礎上的自定義，而不是毫無規則的擴展，甚至用戶的自定義標簽給予一定的限制，這樣可以使維度的價值更為顯現。
3、關於時效性，現在進入了讀秒時代，那麼在很短的時間進行問題分析、關聯推薦、決策等等，需要的數據量和數據種類相比以前，往往更多，換個說法，因為現在時效性要求高了，所以處理數據的方式變了，以前可能多人處理，多次處理，現在必須變得單人處理、單次處理，那麼相應的信息系統、工作方式、甚至企業的組織模式，管理績效都需要改變，例如筆者曾經工作的企業，上了ERP系統，設計師意見很大，說一個典型案例，以往發一張變更單，發出去工作結束，而上了ERP系統以後，就必須為這張變更單設定物料代碼，設置需要查詢物料的存儲，而這些是以前設計師不管的，又沒有為設計師為這些增加的工作支付獎勵，甚至因為物料的缺少而導致變更單不能發出，以至於設計師工作沒有完成，導致被處罰。但是我們從把工作一次就做完，提升企業的工作效率角度，這樣的設計變更與物料集成的方式顯然是必須的。那麼作為一個工作人員，如何讓自己的工作更全面，更完整，避免王府，讓整個企業工作更具有時間的競爭力，提高數據的數量、種類、處理能力是必須的。
4、關於大數據價值，一種說法是大數據有大價值，還有一種是相對於以往的結構化數據、少量數據，現在是大數據了，所以大數據的單位價值下降。筆者以為這兩種說法都正確，這是一個從總體價值來看，一個從單元數據價值來看的問題。而筆者提出一個新的關於大數據價值的觀點，那就是真正發揮大數據的價值的另外一個思路。這個思路就是針對企業的問題，首先要說什麼是問題，筆者說的問題不是一般意義上的問題，因為一說問題，大家都以為不好、錯誤等等，而筆者的問題的定義是指狀態與其期望狀態的差異，包括三種模式，
1）通常意義的問題，例如失火了，必須立即撲救，其實這是三種模式中最少的一種；
2）希望保持狀態，
3）期望的狀態，這是比原來的狀態高一個層級的。
我們針對問題，提出一系列解決方案，這些解決方案往往有多種，例如員工的培訓，例如設備的改進，例如組織的方式的變化，當然解決方案包括信息化手段、大數據手段，我們一樣需要權衡大數據的方法是不是一種相對較優的方法，如果是，那麼用這種手段去解決，那麼也就是有價值了。例如筆者知道的一個案例，一個企業某產品部件偶爾會出現問題，企業經歷數次後決定針對設備上了一套工控系統，記錄材料的溫度，結果又一次出現問題時，進行分析認為，如果工人正常上班操作，不應該有這樣的數據記錄，而經過與值班工人的質詢，值班工人承認其上晚班時睡覺，沒有及時處理。再往後，同樣的問題再沒有再次發生。
總結起來，筆者以為大數據思維的核心還是要落實到價值上，面向問題，收集足夠量的數據，足夠維度的數據，達到具有統計學意義，也可以滿足企業生產、客戶需求、甚至競爭的時效要求，而不是一味為了大數據而大數據，這樣才是一種務實、有效的正確思維方式，是一線大數據的有效的項目推進方式，在這樣的思維模式基礎上，採取滾雪球方式，把大數據逐步展開，才真正贏來大數據百花齊放的春天。
二、大數據思維方式
大數據研究專家舍恩伯格指出，大數據時代，人們對待數據的思維方式會發生如下三個變化：
1）人們處理的數據從樣本數據變成全部數據；
2）由於是全樣本數據，人們不得不接受數據的混雜性，而放棄對精確性的追求；
3）人類通過對大數據的處理，放棄對因果關系的渴求，轉而關注相關關系。
事實上，大數據時代帶給人們的思維方式的深刻轉變遠不止上述三個方面。筆者認為，大數據思維最關鍵的轉變在於從自然思維轉向智能思維，使得大數據像具有生命力一樣，獲得類似於「人腦」的智能，甚至智慧。
1、總體思維
社會科學研究社會現象的總體特徵，以往采樣一直是主要數據獲取手段，這是人類在無法獲得總體數據信息條件下的無奈選擇。在大數據時代，人們可以獲得與分析更多的數據，甚至是與之相關的所有數據，而不再依賴於采樣，從而可以帶來更全面的認識，可以更清楚地發現樣本無法揭示的細節信息。
正如舍恩伯格總結道：「我們總是習慣把統計抽樣看作文明得以建立的牢固基石，就如同幾何學定理和萬有引力定律一樣。但是，統計抽樣其實只是為了在技術受限的特定時期，解決當時存在的一些特定問題而產生的，其歷史不足一百年。如今，技術環境已經有了很大的改善。在大數據時代進行抽樣分析就像是在汽車時代騎馬一樣。
在某些特定的情況下，我們依然可以使用樣本分析法，但這不再是我們分析數據的主要方式。」也就是說，在大數據時代，隨著數據收集、存儲、分析技術的突破性發展，我們可以更加方便、快捷、動態地獲得研究對象有關的所有數據，而不再因諸多限制不得不採用樣本研究方法，相應地，思維方式也應該從樣本思維轉向總體思維，從而能夠更加全面、立體、系統地認識總體狀況。
2、容錯思維
在小數據時代，由於收集的樣本信息量比較少，所以必須確保記錄下來的數據盡量結構化、精確化，否則，分析得出的結論在推及總體上就會「南轅北轍」，因此，就必須十分注重精確思維。然而，在大數據時代，得益於大數據技術的突破，大量的非結構化、異構化的數據能夠得到儲存和分析，這一方面提升了我們從數據中獲取知識和洞見的能力，另一方面也對傳統的精確思維造成了挑戰。
舍恩伯格指出，「執迷於精確性是信息缺乏時代和模擬時代的產物。只有5%的數據是結構化且能適用於傳統資料庫的。如果不接受混亂，剩下95%的非結構化數據都無法利用，只有接受不精確性，我們才能打開一扇從未涉足的世界的窗戶」。也就是說，在大數據時代，思維方式要從精確思維轉向容錯思維，當擁有海量即時數據時，絕對的精準不再是追求的主要目標，適當忽略微觀層面上的精確度，容許一定程度的錯誤與混雜，反而可以在宏觀層面擁有更好的知識和洞察力。
3、相關思維
在小數據世界中，人們往往執著於現象背後的因果關系，試圖通過有限樣本數據來剖析其中的內在機理。小數據的另一個缺陷就是有限的樣本數據無法反映出事物之間的普遍性的相關關系。而在大數據時代，人們可以通過大數據技術挖掘出事物之間隱蔽的相關關系，獲得更多的認知與洞見，運用這些認知與洞見就可以幫助我們捕捉現在和預測未來，而建立在相關關系分析基礎上的預測正是大數據的核心議題。
通過關注線性的相關關系，以及復雜的非線性相關關系，可以幫助人們看到很多以前不曾注意的聯系，還可以掌握以前無法理解的復雜技術和社會動態，相關關系甚至可以超越因果關系，成為我們了解這個世界的更好視角。舍恩伯格指出，大數據的出現讓人們放棄了對因果關系的渴求，轉而關注相關關系，人們只需知道「是什麼」，而不用知道「為什麼」。我們不必非得知道事物或現象背後的復雜深層原因，而只需要通過大數據分析獲知「是什麼」就意義非凡，這會給我們提供非常新穎且有價值的觀點、信息和知識。也就是說，在大數據時代，思維方式要從因果思維轉向相關思維，努力顛覆千百年來人類形成的傳統思維模式和固有偏見，才能更好地分享大數據帶來的深刻洞見。
4、智能思維
不斷提高機器的自動化、智能化水平始終是人類社會長期不懈努力的方向。計算機的出現極大地推動了自動控制、人工智慧和機器學習等新技術的發展，「機器人」研發也取得了突飛猛進的成果並開始一定應用。應該說，自進入到信息社會以來，人類社會的自動化、智能化水平已得到明顯提升，但始終面臨瓶頸而無法取得突破性進展，機器的思維方式仍屬於線性、簡單、物理的自然思維，智能水平仍不盡如人意。
但是，大數據時代的到來，可以為提升機器智能帶來契機，因為大數據將有效推進機器思維方式由自然思維轉向智能思維，這才是大數據思維轉變的關鍵所在、核心內容。眾所周知，人腦之所以具有智能、智慧，就在於它能夠對周遭的數據信息進行全面收集、邏輯判斷和歸納總結，獲得有關事物或現象的認識與見解。同樣，在大數據時代，隨著物聯網、雲計算、社會計算、可視技術等的突破發展，大數據系統也能夠自動地搜索所有相關的數據信息，並進而類似「人腦」一樣主動、立體、邏輯地分析數據、做出判斷、提供洞見，那麼，無疑也就具有了類似人類的智能思維能力和預測未來的能力。
「智能、智慧」是大數據時代的顯著特徵，大數據時代的思維方式也要求從自然思維轉向智能思維，不斷提升機器或系統的社會計算能力和智能化水平，從而獲得具有洞察力和新價值的東西，甚至類似於人類的「智慧」。
舍恩伯格指出，「大數據開啟了一個重大的時代轉型。就像望遠鏡讓我們感受宇宙，顯微鏡讓我們能夠觀測到微生物一樣，大數據正在改變我們的生活以及理解世界的方式，成為新發明和新服務的源泉，而更多的改變正蓄勢待發」。
大數據時代將帶來深刻的思維轉變，大數據不僅將改變每個人的日常生活和工作方式，改變商業組織和社會組織的運行方式，而且將從根本上奠定國家和社會治理的基礎數據，徹底改變長期以來國家與社會諸多領域存在的「不可治理」狀況，使得國家和社會治理更加透明、有效和智慧。

⑨ 大數據時代下的思維提升

在大數據時代，我們的思維認知很容易受到各類媒體的沖擊。下面我分享幾點關於在大數據時代下如何進行思維提升的思考。

第一，我們尤其要培養開放性思維，提升思想的包容性，警惕認知偏差。認知偏差往往源於人們只看到經過某種篩選而產生的結果，而沒有意識到篩選的過程，因此忽略了被篩選掉的關鍵信息。比如，「倖存者偏差」就是眾多認知偏差之一，因為失敗案例被忽略導致人們盲目樂觀。

第二，我們要擯棄樣本思維，建立全局思維。我們每天被海量信息包圍，從這些信息中找到有效信息就成為一種必備技能。大數據精準信息投放導致我們都深陷信息壁壘之中，只有敢於打破壁壘，確保信息的多樣性和整體性，這樣才能幫助我們更接近事實真相。

第三，我們要從感性思維切換到理性思維。大數據意味著龐雜的信息，這些信息作為實證材料時刻影響著影響我們的觀念。相近的和相反的例證導致我們在截然不同的結論之間搖擺不定，迷惑不已。因此，我們只有認真分析不同信息來源背後隱藏的動機並系統梳理其內在聯系和發展脈絡，才能實現從感性思維到理性思維的轉變，擺脫信息表象的困擾。

⑩ 教你如何利用大數據思維

教你如何利用大數據思維 在和一些企業家交流時，有幾個問題會被常常問到，"沒有多少數據怎麼辦?"，"大數據都是大公司的事情，我們小公司怎麼辦?""能不能告訴我，哪些軟體或者工具可以解決大數據的問題?"一般情況下，我都會說，首先要有大數據思維!大家紛紛點頭稱是，這詞兒聽起來非常高大上，甚至給人一種不明覺厲的趕腳!但啥是大數據思維，我一直沒有空來整理提煉。
前陣子一個內部的論壇，要求大家必須講干貨，趁此機會，系統的梳理一遍，概括起來，也就三條：第一認識大數據飛輪，第二理解數據資產評估，第三運用泛互聯範式。

圖1：大數據思維
干貨肯定是經過濃縮的，甚至把案例都作為水分擠掉了，所以這篇文章讀起來不是那麼有趣。但我可以保證，掌握這三條給上市公司做大數據戰略咨詢肯定沒有問題。因為我已經靠這三板斧，搞定了十幾家上市公司。連國內最大咨詢公司的董事長都認為有料，要走了PPT。
每條都用一幅圖來表達，每個圖中的圓圈都有許多案例來佐證。大家如果對案例更感興趣，讀拙作《大數據時代的歷史機遇》好了。其實圖1就涵蓋了大數據思維的全部思想。這幅圖里外三層、上下結構，看起來比較復雜，所以後面拆成三幅圖來講。思維的過程是自上而下、自外而里的。圖的上半部分講得是大數據的商業功用，就是說有了大數據我們能幹什麼?怎麼賺錢?有哪些好玩的商業模式?以前常說"羊毛出在羊身上"，搞懂這些模式你會發現原來可以"羊毛出在狗身上"。書里詳細寫了六種，圖上只畫出五種。
補充：六種商業模式簡述
圍繞數據資產，筆者曾考察不同行業的盈利方式和經營策略，歸納總結了六種商業模式(詳見《大數據時代的歷史機遇》一書)。
租售數據模式：簡單來說，就是售賣或者出租廣泛收集、精心過濾、時效性強的數據。這也是數據就是資產的最經典的詮釋。按照銷售對象的不同，又分為兩種類型。第一是作為客戶增值服務。譬如銷售導航儀的公司，同時為客戶提供即時交通信息服務。廣聯達公司為他的客戶提供包年的建築材料價格數據。僅此一項業務，年收入超過1億元人民幣。第二是把客戶數據，有償提供給第三方。典型的如證券交易所，把股票交易行情數據授權給一些做行情軟體的公司。
租售信息模式：一般聚焦某個行業，廣泛收集相關數據、深度整合萃取信息，以龐大的數據中心加上專用傳播渠道，也可成一方霸主。信息指的是經過加工處理，承載一定行業特徵數據集合。
數字媒體模式：這個模式最性感，因為全球廣告市場空間是5000億美元。具備培育千億級公司的土壤和成長空間。這類公司的核心資源是獲得實時、海量、有效的數據，立身之本是大數據分析技術，盈利來源多是精準營銷和信息聚合服務。
數據使能模式：這類業務令人著迷之處在於，如果沒有大量的數據，缺乏有效的數據分析技術，這些公司的業務其實難以開展。譬如阿里金融為代表的小額信貸公司。通過在線分析小微企業的交易數據、財務數據，甚至可以計算出應提供多少貸款，多長時間可以收回等關鍵問題。把壞賬風險降到最低。
數據空間運營模式：從歷史上，傳統的IDC就是這種模式，互聯網巨頭都在提供此類服務。但近期網盤勢頭強勁，從大數據角度來看，各家紛紛嗅到大數據商機，開始搶占個人、企業的數據資源。海外的Dropbox，國內微盤都是此類公司的代表。這類公司的發展空間在於可以成長為數據聚合平台，盈利模式將趨於多元化。
大數據技術提供商：從數據量上來看，非結構化數據是結構化數據的5倍以上，任何一個種類的非結構化數據處理，都可以重現現有結構化數據的輝煌。語音數據處理領域、視頻數據處理領域、語義識別領域、圖像數據處理領域都可能出現大型的、高速成長的公司。
明白大數據的功用後，大家自然而然地關心，數據這么值錢，理所當然應構成新型的資產。圖1的中間部分描述了這塊內容。"數據成為資產"這一原創論斷成為大數據思維的中心理論。圖2數據資產評估模型給出一個完整的思維框架來描述數據資產的價值(完整描述評估模型，非本文主旨。讀者若有興趣，移步閱讀拙著吧)。但是這方面的工作遠遠不夠，無法定量的給出評估。在「諾獎級別的學術難題」一文(回復b10獲取該文)中，我曾經說，學術界如果在數據資產的定量評估上取得進展，是可以獲得諾貝爾獎的。因為這和公司的估值緊密相關。產業界在信用定量計算方面己經走在前列，並付諸商用，但是離一般意義上的數據資產估值還相去甚遠。

圖2：數據資產評估模型
既然數據成為資產，資產間的交易也會提上日程。聯盟特別任命兩位副秘書長推進這個事情，從而傳播開放、共享的理念。藉此呼籲所有願意開放數據資源的企業，卻可以藉助聯盟的力量，來共同推進。
數據成為資產是在了解大數據功用基礎上的抽象認知。接下來看圖1的下半部分，泛互聯範式。這個範式給出了不斷的採集數據並且發揮數據價值的行動指南。許多公司的轉型，都要從這幅圖開始。見圖3。終端+平台+應用+大數據四位一體，構成大數據思維的行動指南。最近和一些公司聊，他們己經了解了數據的重要性，開始想些損招去「劫掠」客戶的數據。這不免誤入歧圖。還是認真研究一下這個範式，從應用、終端上動動腦筋，真正的為用戶提供靠譜的服務，才是上策。

圖3：泛互聯範式
回顧圖1，我們在講大數據思維時，利用自上而下的次序，從大數據的功用入手，深入到理論內核，再到可供操作的範式。但真正上手實踐，需要腳踏實地，自下而上的行動。回到德魯克的經典問題上來，你的客戶是誰?
大數據產業聯盟願意為所有有志於從事大數據戰略咨詢的顧問們服務，掌握這套方法論並切實幫到企業的顧問，聯盟會在官方網站上列出您的大名，並向成員企業推薦。
所以, 這次,我們來點兒作業吧：大家可以用上面的大數據思維分析框架來分析一下自己所在的公司自己感興趣的公司,看看大數據於公司有什麼功效, 公司可操作的泛互聯範式是什麼。
在此，也先拋幾個小例子：
1)樂視網的野心