如何树立大数据思维

① 得数据者得天下——浅谈大数据思维

“三分技术，七分数据”，今后得数据者得天下。

维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》一书中举了百般例证，都是为了说明一个道理：在大数据时代已经到来的时候要用大数据思维去发掘大数据的潜在价值。

书中，作者提及最多的是Google如何利用人们的搜索记录挖掘数据二次利用价值，比如预测某地流感爆发的趋势；Amazon如何利用用户的购买和浏览历史数据进行有针对性的书籍购买推荐，以此有效提升销售量；Farecast如何利用过去十年所有的航线机票价格打折数据，来预测用户购买机票的时机是否合适。

什么是大数据思维？维克托·迈尔-舍恩伯格认为：

需要全部数据样本而不是抽样；

关注效率而不是精确度；

关注相关性而不是因果关系。

阿里巴巴的王坚对于大数据也有一些独特的见解，比如：

“今天的数据不是大，真正有意思的是数据变得在线了，这个恰恰是互联网的特点。”

“非互联网时期的产品，功能一定是它的价值，今天互联网的产品，数据一定是它的价值。”

“你千万不要想着拿数据去改进一个业务，这不是大数据。你一定是去做了一件以前做不了的事情。”

特别是最后一点，我是非常认同的，大数据的真正价值在于创造，在于填补无数个还未实现过的空白。

有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。

大数据在投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。

如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

② 我们应以何种思维方式来适应大数据时代

我们应以何种思维方式来适应大数据时代
目前，在报刊文献和各种媒体中，大数据这个概念，几乎是处处可见、不绝于耳；同时，学术界的学术研究，使人们对大数据的理性认识水平不断提高。有学者认为，2012年世界迎来了大数据元年，而2013年则是中国的大数据元年。正是因为如此，从世界到中国的学术界，特别是科技界，大多数人都比较一致地认为，我们已经进入到大数据时代——一个全新的信息时代。
大数据将为整个社会的全面发展带来全新的动力。大数据的运行及其作用的发挥，一方面需要相应的社会条件，另一方面它也必然会创造出自己所需要的全新的社会条件。很显然，要迎接这样的革命性的新科技时代，需要我们做好各方面的准备，而这其中的一个关键，是与社会体制变革相适应的人们的思想变革。质而言之，就是大数据时代要求人们的思维方式进行一次深刻的改造。
大数据时代需要实证思维
这个问题的解决，首先是需要我们对大数据这个概念有一个真正的科学认识。现在的一些权威性研究性机构和文献，都在试图对大数据进行学术性的界定，其观点，大体上比较一致。什么是大数据呢？美国、英国等国家的有关专门机构和专业刊物上，对大数据概念的内涵都提出了自己的解释，我国的有关机构，特别是专业学者，也同时提出了自己的一些独立学术见解。综合起来看，基本观点主要是，所谓大数据是指一般传统工具无法处理的海量的、高增长率、多样化的信息资源；大数据反映的是网络时代的一种客观存在，即那些难以用传统工具认知的有巨大挑战性质的数据；大数据是指那种无法在一定时间内用常规软件工具处理的数据集合；如此等等。因为大数据作为一种巨量的数据集，能够从其中挖掘出各种有价值的信息，所以日益受到重视。
从这些界定中可以看出，大数据是超出了传统意义上的、极其巨大的、具有特殊价值的数据信息资源。但是，对大数据这样的界定，仍然是一种实体性质的描述，所以，还不能说是揭示了它的本质。那么，大数据的本质究竟是什么呢？在我看来，所谓“大数据”，已经不是一种具体的物理时空概念，而是一种哲学理论层次上的科学概念，也就是说，大数据本身已经具有了高度的理论抽象性质。据此，我们还可以大胆做出这样的判断：大数据已经不是一种具体的物质实体，本质上是一种抽象的哲学概念。面对着物质发展的这个崭新世界——大数据，我们那些常规的认识方式，已经不可能深刻认识它的特殊本质特征了，这就决定了在大数据时代，我们在认识领域必须来一次思维方式的根本性改造。
大数据作为人类实践和认识的一种特殊形式、特殊成果，要求我们对长期以来形成的经验主义主观演绎思维方式进行认真改造，牢固形成客观理性的实证思维方式。
作为现代科学认识形式的大数据，标志着自然科学已经走进了理性认识即理论认识的领域，这本身意味着在这个问题上，我们必须克服方法论上的经验主义，而代之以客观理性的实证思维方式。对这一点，恩格斯是有先见之明的。他说过：“经验自然科学积累了如此庞大数量的实证的知识材料，因而在每一个研究领域中系统地和依据其内在联系来整理这些材料，简直成了不可推卸的工作。于是，自然科学便走上理论的领域，而在这里经验的方法不中用了，在这里只有理论思维才管用。”
如果我们认真思考一下就可以明白，对作为现代科技发展高级阶段的大数据的研究和运用，仍然靠以经验主义为基础的那种演绎思维方式来进行，不走进理性的思辨思维即理论领域中去，显然是不行了。这就是说，在面对着大数据这个现代高科技形式，思维方式的根本改造，已经是不能回避的事情了。当然，在这里，我们所面对的大数据，毕竟是处理信息数据这样的客观问题，所以，不能搬用纯粹的理论思维，而必须运用以理性为基础的实证思维方式。这里所说的理性实证思维，是指以理论形态的信息数据这样的客观根据，来证明结论的真理性。认识论的经验教训告诉我们，这样的思维方式，能够在更高的理论层次上达到追求真理的目的，从而避免经验主义思维方式的弊端。
大数据时代塑造开放性思维
大数据这样特殊的高新科技发展形式，它的正常运行和充分作用发挥，另一个重要条件，是要求我们克服各种各样实际上的封闭性思维方式，树立起真实的开放性思维方式。
很显然，大数据时代思维方式的这种改造，是由大数据本身的本质特征决定的。我们可以看到，无论是一个地区、一个国家，还是在世界范围，大数据的形成和运行，是以一种真正的开放形态存在着的。我们甚至可以这样说，不管是在什么样的范围里，没有真正开放的社会环境，就不可能有大数据这样高科技形式的真正存在，这样的现代高科技也不可能发挥它的特殊作用。
我们这里所说的大数据的开放性，是指它本身的无限发展特点。我们可以想象，就任何一个数据集合本身而言，无论是在时间上还是在空间上，不存在一种量的框框，因为它总是处在一种不断的生生息息的发展过程中。这就决定了大数据的存在和运行是没有边界局限的，也就是说，对大数据来说，不存在地区界限、国家界限；这个事实本身也在告诉我们，任何一种大数据、每一种数据本身是开放性的存在，各种数据之间也必然是互相开放着的，否则，它们就不成其为大数据了。实践证明，大数据这种彻底的开放性本质，对思维方式的改造是具有革命意义的。
大数据的这种特殊本质，要求我们必须以完全开放的心态对待它的运行和发展，从而形成与大数据本身相一致的广阔思想视野，这样才能把大数据真正视为各个地区、各个民族、各个国家的共同财富，互通有无、共有共享。这恰恰是真正的开放性思维方式的本质要求。
大数据时代所要求的开放性思维方式改造，对于我们目前的社会科学研究，特别是马克思主义研究，是非常重要的，而且也是社会科学深入发展的一个契机。因为，我们在这方面的许多研究工作，实际上还是在封闭的状态中进行的，特别是在世界范围内，更是如此。事实证明，这样的研究方式，无异于把自己禁锢在某种理论框架中走投无路，或者是陷入某种思想深坑不能自拔。出路何在？在广阔的开放视野中，放眼世界，走人类文明发展的共同道路。
大数据时代呼唤多元性思维
大数据科技形式的正常运行、其作用的充分发挥，还有一个重要条件，这就是要求我们把一元性思维方式改造为充满活力的多元性思维方式。事实证明，由大数据催生的这种思维方式改造，其意义远远超出了大数据的运用范围，它的深刻影响将在各个方面显示出来。
大数据为什么会催生思维方式的这种根本性的改造呢？这里涉及对大数据之“大”的科学理解问题。一般来说，数据之“大”，与数据之“多”是具有相同意思的。当然，这里说的“多”，并不仅仅是个实体量的概念，而是数据——信息之质与量统一的表现形式。这就是说，大数据不仅是一种极为巨大数量的信息群，而且同时也是各种各样不同性质数据形成的信息集。这样，就必然形成各种各样不同性质数据的独立并存，这就是我们称之为大数据的多元性存在之本来意义。很显然，大数据存在和运行多元性的这个客观事实，要求我们对其所应该形成的正确思想反映，在逻辑上只能是多元性思维方式，而绝不应该是单一性思维方式。
为了适应大数据时代的要求，甚至可以说，为了迎接高新科技时代的到来，我们必须对一元性思维方式进行根本改造，代之以多元性思维方式。从本质上看，所谓“大数据”，是一个实际上的多元世界，丰富多彩的世界，异彩纷呈的世界，个性鲜明的世界，因而是一个充满了活力的世界。这个科学技术发展的事实，必然要求我们改变陈旧的思维方式，破除一元性思维方式，确立起一种能够正确反映这个新科技时代的世界本来面目的那种多元性思维方式。
改革开放以来的鲜活经验告诉我们，面对着充满活力的现代社会，特别是高新科技带来的勃勃生机，必须下决心改造各种陈旧的思维方式，更快地确立多元性思维方式。
在现代科技发展中，通过思维方式的改造，特别是确立开放性、多元性思维方式，其意义不仅有益于科技事业发展本身，而且还会推动社会的发展。因为这种开放性、多元性思维方式的形成，意味着整个社会正在朝着自由人的联合体这一历史性方向前进。虽然这只是一个起步，但是，却具有极为深远的历史意义。

③ 大学生如何用大数据思维指导实践

比如说，现在大数据显示，啥热门，就去做啥，比如研发无人驾驶汽车，啥行业有需求，但国内产品落后，啥农产品有需求，但滞销，其实任何人都是这样思维，为啥要突出大学生？

④ 大数据思维的核心是什么

一、数据核心原理

现如今，大数据已成为不可或缺的重要资源，因此必须树立基于数据的思维理念，用数据核心思维方式思考问题和解决问题，让数据说话，用数据说话。

以数据为核心的理念反映了当下IT产业的变革，数据成为人工智能的基础。然而，海量数据既给数据分析带来了机遇，也带来了新的挑战。大数据往往利用众多技术和方法，综合了源自各个渠道、不同时间的信息而获得的。为了应对大数据带来的挑战，我们不得不采用新的统计思想和计算方法来处理海量数据。

二、数据价值原理

大数据时代让数据变得在线，并且从当初的以“功能”为价值转变为现在的以“数据”为价值。大数据的关键并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量和挖掘成本比数量更为重要。通过利用有价值的数据能够让企业更好地了解客户需求、消费倾向、喜好等等，并据此提供个性化服务。不管大数据的核心价值是不是通过预测来实现，但是基于大数据形成决策的模式已经为不少的企业带来了盈利和声誉。

三、全样本原理

很长一段时间以来，由于记录、储存和分析数据的工具有限，准确分析大量数据成为一种挑战。为了让数据分析变得简单，人们把数据量缩减到最少，选择采用抽样调查的方法。而在大数据时代，人们已经开始逐渐利用所有的数据，而不再仅仅依靠一小部分数据。全数据样本调查相比传统的抽样调查而言更具真实性和可靠性，足够多的数据可让人们透过现象看本质，从而洞察事物的内在规律。所采集的数据量越大，越能更真实地反映事物的真实性。

四、关注效率原理

企业可通过分析大数据来让决策更为科学，并且还应该由关注精确度转变为关注效率。大数据之所以能提高生产效率和销售效率，是因为它能够让人们知道市场及消费者的需求。只要大数据分析指出某件事物的可能性，企业便可根据相关结果快速决策、迅速动作、抢占先机、提高工作效率。竞争是企业的动力，而效率是企业的生命，效率的高低是衡量企来成败的关键。

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⑤ 大数据的思维方式有哪些

一：逻辑思维

这个词在我们的认识中并不算陌生，逻辑思维是一种数学思维，在大数据分析过程中，需要理清楚各项数据之间的关系，以及需要知道分析的过程中需要收集哪些数据？这些数据分析要得到什么结果，需要通过什么方式获得这些数据，这些都是需要细致的逻辑思维推出的。

二：上切思维

在大数据分析过程中，要站在决策层的层面去考虑数据分析，上切思维就是要站在比数据更高的思维上去看数据分析的角度，数据分析不仅仅是关系到数据部门，还关系到业务部门等其他部门，大数据分析过程中，上切思维的关键就是要建立更加全局的眼光和目标，完整的进行数据分析。

三：下切思维

数据的分析结果是为解决问题存在的，要通过数据的结果来看到问题的所在，这就需要在大数据分析的过程中，需要将过程进行细分，知道和了解数据的构成、进行数据的分解等等，就是一个向下更加细分的过程。

四：求异思维

面对大数据分析过程中接触到的大量的数据，对于某些数据我们一眼看不出区别在哪里或者问题在哪里，对于这些相似的数据，我们需要看到数据在哪些地方有不同，对不同的个体进行理解和分析，例如公司的员工，每一个都有自己的个性，怎么让他们增加工作的激情，更好的为实现公司的目标服务，如何帮助他们进行问题的分析。

五：抽离思维

俗话说旁观者清，在进行大数据分析的过程中，换一个角度，从旁观者来考虑问题，在看数据的时候就会有不同的想法，纷繁复杂的大数据，面对她们的时候，分析者难免会产生一些困扰或者抵触的心理，在碰到牛角尖的时候不要钻进去，而是抽离出来，利用更多角度去看待这些问题，才有使大数据工作更加高效。

六：换位思维

这也是我们在日常比较经常接触的名词之一，站在当事人的角度去看待数据分析，例如站在业务人员的角度去看待数据分析，你才会了解业务部门需要的是什么，大数据分析更好的为解决问题服务。

⑥ 在大数据时代,大学生应该具备什么样的大数据思维

在大数据时代，大学生应该具备的大数据思维如下：

1、利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，即不是随机样本，而是全体数据。

2、唯有接受不精确性，才有机会打开一扇新的世界之窗，即不是精确性，而是混杂性。

3、不是所有的事情都必须知道现象背后的原因，而是要让数据自己“发声”，即不是因果关系，而是相关关系。

大数据时代需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

(6)如何树立大数据思维扩展阅读：

大数据思维的其他介绍：

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

另外，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

⑦ 创新社会治理树立大数据思维

创新社会治理树立大数据思维
“加强和创新社会治理，推进社会治理精细化，构建全民共建共享的社会治理格局。”社会治理精细化以科学、理性、精准为基本特征，主要是指在绩效目标引导下，通过科学设置机构部门、优化管理流程，推动社会治理思维和方式转变，实现社会治理的标准化、具体化、人性化。提高社会治理精细化水平，对于推进国家治理体系和治理能力现代化具有重要意义。
解决社会问题是推进社会治理精细化的主要目标，坚持问题导向是推进社会治理精细化的基本方法。推进社会治理精细化，关键是要转变粗放式、经验式的管理思维，充分考虑各地区和不同社会群体的特点，根据实际采取个性化、精细化的社会治理措施。
应树立大数据思维、互联网思维，依托互联网、物联网、大数据等信息技术，搭建多元社会治理和公共服务平台，提供精准扶贫、精准交通、精准医疗、精准教育、精准养老等精准社会服务。各级政府应在深化信息公开的基础上，加强数据信息系统建设，深化与相关企业的沟通合作，构建线上与线下深度融合的治理体系。与此同时，应以改善民生为导向，针对社会治理不同区域、领域和环节建立科学的考核评价机制，委托第三方对治理主体的治理能力、服务效果等进行综合测评，将群众满意度作为主要评价标准，切实发挥绩效评估的纠偏功能，促进社会治理在高效化、实效化中实现精细化，不断提升人民群众的幸福感和满意度。

⑧ 大数据定义、思维方式及架构模式

大数据定义、思维方式及架构模式
一、大数据何以为大
数据现在是个热点词汇，关于有了大数据，如何发挥大数据的价值，议论纷纷，而笔者以为，似乎这有点搞错了原因与结果，就象关联关系，有A的时候，B与之关联，而有B的时候，A却未必关联，笔者还是从通常的4个V来描述一下我所认为的大数据思维。
1、大数据的量，数据量足够大，达到了统计性意义，才有价值。笔者看过的一个典型的案例就是，例如传统的，收集几千条数据，很难发现血缘关系对遗传病的影响，而一旦达到2万条以上，那么发现这种影响就会非常明显。那么对于我们在收集问题时，是为了发现隐藏的知识去收集数据，还是不管有没有价值地收集，这还是值得商榷的。其实收集数据，对于数据本身，还是可以划分出一些标准，确立出层级，结合需求、目标来收集，当然有人会说，这样的话，将会导致巨大的偏差，例如说丧失了数据的完整性，有一定的主观偏向，但是笔者以为，这样至少可以让收集到的数据的价值相对较高。
2、大数据的种类，也可以说成数据的维度，对于一个对象，采取标签化的方式，进行标记，针对需求进行种类的扩充，和数据的量一样，笔者认为同样是建议根据需求来确立，但是对于标签，有一个通常采取的策略，那就是推荐标签和自定义标签的问题，分类法其实是人类文明的一大创举，采取推荐标签的方式，可以大幅度降低标签的总量，而减少后期的规约工作，数据收集时扩充量、扩充维度，但是在数据进入应用状态时，我们是希望处理的是小数据、少维度，而通过这种推荐、可选择的方式，可以在标准化基础上的自定义，而不是毫无规则的扩展，甚至用户的自定义标签给予一定的限制，这样可以使维度的价值更为显现。
3、关于时效性，现在进入了读秒时代，那么在很短的时间进行问题分析、关联推荐、决策等等，需要的数据量和数据种类相比以前，往往更多，换个说法，因为现在时效性要求高了，所以处理数据的方式变了，以前可能多人处理，多次处理，现在必须变得单人处理、单次处理，那么相应的信息系统、工作方式、甚至企业的组织模式，管理绩效都需要改变，例如笔者曾经工作的企业，上了ERP系统，设计师意见很大，说一个典型案例，以往发一张变更单，发出去工作结束，而上了ERP系统以后，就必须为这张变更单设定物料代码，设置需要查询物料的存储，而这些是以前设计师不管的，又没有为设计师为这些增加的工作支付奖励，甚至因为物料的缺少而导致变更单不能发出，以至于设计师工作没有完成，导致被处罚。但是我们从把工作一次就做完，提升企业的工作效率角度，这样的设计变更与物料集成的方式显然是必须的。那么作为一个工作人员，如何让自己的工作更全面，更完整，避免王府，让整个企业工作更具有时间的竞争力，提高数据的数量、种类、处理能力是必须的。
4、关于大数据价值，一种说法是大数据有大价值，还有一种是相对于以往的结构化数据、少量数据，现在是大数据了，所以大数据的单位价值下降。笔者以为这两种说法都正确，这是一个从总体价值来看，一个从单元数据价值来看的问题。而笔者提出一个新的关于大数据价值的观点，那就是真正发挥大数据的价值的另外一个思路。这个思路就是针对企业的问题，首先要说什么是问题，笔者说的问题不是一般意义上的问题，因为一说问题，大家都以为不好、错误等等，而笔者的问题的定义是指状态与其期望状态的差异，包括三种模式，
1）通常意义的问题，例如失火了，必须立即扑救，其实这是三种模式中最少的一种；
2）希望保持状态，
3）期望的状态，这是比原来的状态高一个层级的。
我们针对问题，提出一系列解决方案，这些解决方案往往有多种，例如员工的培训，例如设备的改进，例如组织的方式的变化，当然解决方案包括信息化手段、大数据手段，我们一样需要权衡大数据的方法是不是一种相对较优的方法，如果是，那么用这种手段去解决，那么也就是有价值了。例如笔者知道的一个案例，一个企业某产品部件偶尔会出现问题，企业经历数次后决定针对设备上了一套工控系统，记录材料的温度，结果又一次出现问题时，进行分析认为，如果工人正常上班操作，不应该有这样的数据记录，而经过与值班工人的质询，值班工人承认其上晚班时睡觉，没有及时处理。再往后，同样的问题再没有再次发生。
总结起来，笔者以为大数据思维的核心还是要落实到价值上，面向问题，收集足够量的数据，足够维度的数据，达到具有统计学意义，也可以满足企业生产、客户需求、甚至竞争的时效要求，而不是一味为了大数据而大数据，这样才是一种务实、有效的正确思维方式，是一线大数据的有效的项目推进方式，在这样的思维模式基础上，采取滚雪球方式，把大数据逐步展开，才真正赢来大数据百花齐放的春天。
二、大数据思维方式
大数据研究专家舍恩伯格指出，大数据时代，人们对待数据的思维方式会发生如下三个变化：
1）人们处理的数据从样本数据变成全部数据；
2）由于是全样本数据，人们不得不接受数据的混杂性，而放弃对精确性的追求；
3）人类通过对大数据的处理，放弃对因果关系的渴求，转而关注相关关系。
事实上，大数据时代带给人们的思维方式的深刻转变远不止上述三个方面。笔者认为，大数据思维最关键的转变在于从自然思维转向智能思维，使得大数据像具有生命力一样，获得类似于“人脑”的智能，甚至智慧。
1、总体思维
社会科学研究社会现象的总体特征，以往采样一直是主要数据获取手段，这是人类在无法获得总体数据信息条件下的无奈选择。在大数据时代，人们可以获得与分析更多的数据，甚至是与之相关的所有数据，而不再依赖于采样，从而可以带来更全面的认识，可以更清楚地发现样本无法揭示的细节信息。
正如舍恩伯格总结道：“我们总是习惯把统计抽样看作文明得以建立的牢固基石，就如同几何学定理和万有引力定律一样。但是，统计抽样其实只是为了在技术受限的特定时期，解决当时存在的一些特定问题而产生的，其历史不足一百年。如今，技术环境已经有了很大的改善。在大数据时代进行抽样分析就像是在汽车时代骑马一样。
在某些特定的情况下，我们依然可以使用样本分析法，但这不再是我们分析数据的主要方式。”也就是说，在大数据时代，随着数据收集、存储、分析技术的突破性发展，我们可以更加方便、快捷、动态地获得研究对象有关的所有数据，而不再因诸多限制不得不采用样本研究方法，相应地，思维方式也应该从样本思维转向总体思维，从而能够更加全面、立体、系统地认识总体状况。
2、容错思维
在小数据时代，由于收集的样本信息量比较少，所以必须确保记录下来的数据尽量结构化、精确化，否则，分析得出的结论在推及总体上就会“南辕北辙”，因此，就必须十分注重精确思维。然而，在大数据时代，得益于大数据技术的突破，大量的非结构化、异构化的数据能够得到储存和分析，这一方面提升了我们从数据中获取知识和洞见的能力，另一方面也对传统的精确思维造成了挑战。
舍恩伯格指出，“执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物。只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法利用，只有接受不精确性，我们才能打开一扇从未涉足的世界的窗户”。也就是说，在大数据时代，思维方式要从精确思维转向容错思维，当拥有海量即时数据时，绝对的精准不再是追求的主要目标，适当忽略微观层面上的精确度，容许一定程度的错误与混杂，反而可以在宏观层面拥有更好的知识和洞察力。
3、相关思维
在小数据世界中，人们往往执着于现象背后的因果关系，试图通过有限样本数据来剖析其中的内在机理。小数据的另一个缺陷就是有限的样本数据无法反映出事物之间的普遍性的相关关系。而在大数据时代，人们可以通过大数据技术挖掘出事物之间隐蔽的相关关系，获得更多的认知与洞见，运用这些认知与洞见就可以帮助我们捕捉现在和预测未来，而建立在相关关系分析基础上的预测正是大数据的核心议题。
通过关注线性的相关关系，以及复杂的非线性相关关系，可以帮助人们看到很多以前不曾注意的联系，还可以掌握以前无法理解的复杂技术和社会动态，相关关系甚至可以超越因果关系，成为我们了解这个世界的更好视角。舍恩伯格指出，大数据的出现让人们放弃了对因果关系的渴求，转而关注相关关系，人们只需知道“是什么”，而不用知道“为什么”。我们不必非得知道事物或现象背后的复杂深层原因，而只需要通过大数据分析获知“是什么”就意义非凡，这会给我们提供非常新颖且有价值的观点、信息和知识。也就是说，在大数据时代，思维方式要从因果思维转向相关思维，努力颠覆千百年来人类形成的传统思维模式和固有偏见，才能更好地分享大数据带来的深刻洞见。
4、智能思维
不断提高机器的自动化、智能化水平始终是人类社会长期不懈努力的方向。计算机的出现极大地推动了自动控制、人工智能和机器学习等新技术的发展，“机器人”研发也取得了突飞猛进的成果并开始一定应用。应该说，自进入到信息社会以来，人类社会的自动化、智能化水平已得到明显提升，但始终面临瓶颈而无法取得突破性进展，机器的思维方式仍属于线性、简单、物理的自然思维，智能水平仍不尽如人意。
但是，大数据时代的到来，可以为提升机器智能带来契机，因为大数据将有效推进机器思维方式由自然思维转向智能思维，这才是大数据思维转变的关键所在、核心内容。众所周知，人脑之所以具有智能、智慧，就在于它能够对周遭的数据信息进行全面收集、逻辑判断和归纳总结，获得有关事物或现象的认识与见解。同样，在大数据时代，随着物联网、云计算、社会计算、可视技术等的突破发展，大数据系统也能够自动地搜索所有相关的数据信息，并进而类似“人脑”一样主动、立体、逻辑地分析数据、做出判断、提供洞见，那么，无疑也就具有了类似人类的智能思维能力和预测未来的能力。
“智能、智慧”是大数据时代的显著特征，大数据时代的思维方式也要求从自然思维转向智能思维，不断提升机器或系统的社会计算能力和智能化水平，从而获得具有洞察力和新价值的东西，甚至类似于人类的“智慧”。
舍恩伯格指出，“大数据开启了一个重大的时代转型。就像望远镜让我们感受宇宙，显微镜让我们能够观测到微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发”。
大数据时代将带来深刻的思维转变，大数据不仅将改变每个人的日常生活和工作方式，改变商业组织和社会组织的运行方式，而且将从根本上奠定国家和社会治理的基础数据，彻底改变长期以来国家与社会诸多领域存在的“不可治理”状况，使得国家和社会治理更加透明、有效和智慧。

⑨ 大数据时代下的思维提升

在大数据时代，我们的思维认知很容易受到各类媒体的冲击。下面我分享几点关于在大数据时代下如何进行思维提升的思考。

第一，我们尤其要培养开放性思维，提升思想的包容性，警惕认知偏差。认知偏差往往源于人们只看到经过某种筛选而产生的结果，而没有意识到筛选的过程，因此忽略了被筛选掉的关键信息。比如，“幸存者偏差”就是众多认知偏差之一，因为失败案例被忽略导致人们盲目乐观。

第二，我们要摈弃样本思维，建立全局思维。我们每天被海量信息包围，从这些信息中找到有效信息就成为一种必备技能。大数据精准信息投放导致我们都深陷信息壁垒之中，只有敢于打破壁垒，确保信息的多样性和整体性，这样才能帮助我们更接近事实真相。

第三，我们要从感性思维切换到理性思维。大数据意味着庞杂的信息，这些信息作为实证材料时刻影响着影响我们的观念。相近的和相反的例证导致我们在截然不同的结论之间摇摆不定，迷惑不已。因此，我们只有认真分析不同信息来源背后隐藏的动机并系统梳理其内在联系和发展脉络，才能实现从感性思维到理性思维的转变，摆脱信息表象的困扰。

⑩ 教你如何利用大数据思维

教你如何利用大数据思维 在和一些企业家交流时，有几个问题会被常常问到，"没有多少数据怎么办?"，"大数据都是大公司的事情，我们小公司怎么办?""能不能告诉我，哪些软件或者工具可以解决大数据的问题?"一般情况下，我都会说，首先要有大数据思维!大家纷纷点头称是，这词儿听起来非常高大上，甚至给人一种不明觉厉的赶脚!但啥是大数据思维，我一直没有空来整理提炼。
前阵子一个内部的论坛，要求大家必须讲干货，趁此机会，系统的梳理一遍，概括起来，也就三条：第一认识大数据飞轮，第二理解数据资产评估，第三运用泛互联范式。

图1：大数据思维
干货肯定是经过浓缩的，甚至把案例都作为水分挤掉了，所以这篇文章读起来不是那么有趣。但我可以保证，掌握这三条给上市公司做大数据战略咨询肯定没有问题。因为我已经靠这三板斧，搞定了十几家上市公司。连国内最大咨询公司的董事长都认为有料，要走了PPT。
每条都用一幅图来表达，每个图中的圆圈都有许多案例来佐证。大家如果对案例更感兴趣，读拙作《大数据时代的历史机遇》好了。其实图1就涵盖了大数据思维的全部思想。这幅图里外三层、上下结构，看起来比较复杂，所以后面拆成三幅图来讲。思维的过程是自上而下、自外而里的。图的上半部分讲得是大数据的商业功用，就是说有了大数据我们能干什么?怎么赚钱?有哪些好玩的商业模式?以前常说"羊毛出在羊身上"，搞懂这些模式你会发现原来可以"羊毛出在狗身上"。书里详细写了六种，图上只画出五种。
补充：六种商业模式简述
围绕数据资产，笔者曾考察不同行业的盈利方式和经营策略，归纳总结了六种商业模式(详见《大数据时代的历史机遇》一书)。
租售数据模式：简单来说，就是售卖或者出租广泛收集、精心过滤、时效性强的数据。这也是数据就是资产的最经典的诠释。按照销售对象的不同，又分为两种类型。第一是作为客户增值服务。譬如销售导航仪的公司，同时为客户提供即时交通信息服务。广联达公司为他的客户提供包年的建筑材料价格数据。仅此一项业务，年收入超过1亿元人民币。第二是把客户数据，有偿提供给第三方。典型的如证券交易所，把股票交易行情数据授权给一些做行情软件的公司。
租售信息模式：一般聚焦某个行业，广泛收集相关数据、深度整合萃取信息，以庞大的数据中心加上专用传播渠道，也可成一方霸主。信息指的是经过加工处理，承载一定行业特征数据集合。
数字媒体模式：这个模式最性感，因为全球广告市场空间是5000亿美元。具备培育千亿级公司的土壤和成长空间。这类公司的核心资源是获得实时、海量、有效的数据，立身之本是大数据分析技术，盈利来源多是精准营销和信息聚合服务。
数据使能模式：这类业务令人着迷之处在于，如果没有大量的数据，缺乏有效的数据分析技术，这些公司的业务其实难以开展。譬如阿里金融为代表的小额信贷公司。通过在线分析小微企业的交易数据、财务数据，甚至可以计算出应提供多少贷款，多长时间可以收回等关键问题。把坏账风险降到最低。
数据空间运营模式：从历史上，传统的IDC就是这种模式，互联网巨头都在提供此类服务。但近期网盘势头强劲，从大数据角度来看，各家纷纷嗅到大数据商机，开始抢占个人、企业的数据资源。海外的Dropbox，国内微盘都是此类公司的代表。这类公司的发展空间在于可以成长为数据聚合平台，盈利模式将趋于多元化。
大数据技术提供商：从数据量上来看，非结构化数据是结构化数据的5倍以上，任何一个种类的非结构化数据处理，都可以重现现有结构化数据的辉煌。语音数据处理领域、视频数据处理领域、语义识别领域、图像数据处理领域都可能出现大型的、高速成长的公司。
明白大数据的功用后，大家自然而然地关心，数据这么值钱，理所当然应构成新型的资产。图1的中间部分描述了这块内容。"数据成为资产"这一原创论断成为大数据思维的中心理论。图2数据资产评估模型给出一个完整的思维框架来描述数据资产的价值(完整描述评估模型，非本文主旨。读者若有兴趣，移步阅读拙著吧)。但是这方面的工作远远不够，无法定量的给出评估。在“诺奖级别的学术难题”一文(回复b10获取该文)中，我曾经说，学术界如果在数据资产的定量评估上取得进展，是可以获得诺贝尔奖的。因为这和公司的估值紧密相关。产业界在信用定量计算方面己经走在前列，并付诸商用，但是离一般意义上的数据资产估值还相去甚远。

图2：数据资产评估模型
既然数据成为资产，资产间的交易也会提上日程。联盟特别任命两位副秘书长推进这个事情，从而传播开放、共享的理念。借此呼吁所有愿意开放数据资源的企业，却可以借助联盟的力量，来共同推进。
数据成为资产是在了解大数据功用基础上的抽象认知。接下来看图1的下半部分，泛互联范式。这个范式给出了不断的采集数据并且发挥数据价值的行动指南。许多公司的转型，都要从这幅图开始。见图3。终端+平台+应用+大数据四位一体，构成大数据思维的行动指南。最近和一些公司聊，他们己经了解了数据的重要性，开始想些损招去“劫掠”客户的数据。这不免误入歧图。还是认真研究一下这个范式，从应用、终端上动动脑筋，真正的为用户提供靠谱的服务，才是上策。

图3：泛互联范式
回顾图1，我们在讲大数据思维时，利用自上而下的次序，从大数据的功用入手，深入到理论内核，再到可供操作的范式。但真正上手实践，需要脚踏实地，自下而上的行动。回到德鲁克的经典问题上来，你的客户是谁?
大数据产业联盟愿意为所有有志于从事大数据战略咨询的顾问们服务，掌握这套方法论并切实帮到企业的顾问，联盟会在官方网站上列出您的大名，并向成员企业推荐。
所以, 这次,我们来点儿作业吧：大家可以用上面的大数据思维分析框架来分析一下自己所在的公司自己感兴趣的公司,看看大数据于公司有什么功效, 公司可操作的泛互联范式是什么。
在此，也先抛几个小例子：
1)乐视网的野心