大数据思维是哪四个（大数据思维）

聊聊关于互联网转型的那点事儿

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20世纪80年代，以预测未来而闻名全球的美国未来学家阿尔文·托夫勒，在其《第三次浪潮》中就曾经预测，21世纪前后，人类将进入信息时代，信息将成为物质、能量之后的第三个世界构成要素，并用极其煽动性的语言描绘了信息时代的生产、生活、工作和学习等各方面的变革。当时大多数人都认为这是一个十分遥远的乌托邦梦想。然而，仅仅几年工夫，随着计算机的快速更新换代，世界就被托夫勒所说的“第三次浪潮”所席卷，被急速推进了信息时代。

20世纪80年代以来，计算机的硬件和软件都按摩尔定律迅速发展，硬件体积越来越小，但功能越来越强大；软件迅速升级，并被模块化、智能化，计算机迅速普及到各行各业，渗透到工作和生活的方方面面。由于计算机以处理离散数据见长，因此凡需计算机处理的东西都必须用离散数据来表示，所涉对象也必须被编码成结构化数据。

由于计算机及其他智能设备的普及，由其采集的各类数据以惊天动地之势爆发出来，在国际互联网的推波助澜下，这些爆炸式增长的数据又成了“公共数据”。这些海量、杂乱的数据，以前被看作无用而又占据存储空间的“垃圾”，随着数据挖掘和处理技术的发展，这些“数据垃圾”变废为宝，成了炙手可热的资源。那些先知先觉的“吃螃蟹者”靠这些资源一夜暴富，成了时代的新宠和标杆。在这些“数据富豪”的示范和引领下，“数据”变成了一种继物质、能源之后的宝贵资源。“谁占有数据，谁就占有了财富。”于是，各种数据都被收集和存储，数据规模呈几何级数增长，形成了庞大的数据海洋。这些海量数据与小数据时代的寥寥数据相比，简直不可同日而语，因此，我们称其为“大数据”。

大数据一词来源于英文big data，指“那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难于捕捉、存储、管理和分析的数据”。随着技术的进步，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。不过，大数据概念被广泛传播，主要归功于美国麦肯锡公司。2012年年初，全球知名的咨询公司麦肯锡，最早使用今天被大家理解的“大数据”概念，用来指无法在可承受的时间范围内，用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

大数据之所以大，首先是因为其数据量大（volume），从TB级别（万亿字节，TB为terabyte的缩写）跃升到PB级别（1PB=1024TB）；其二是数据类型繁多（variety），包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等；其三是处理速度快（velocity），遵循1秒定律——在1秒钟就可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这与传统的数据挖掘技术有着本质的不同；其四是价值密度低（value），主要指因为数据的广度，导致数据的价值缩小。数据虽然可贵，但可贵的数据需要从大量的数据中找出，需要我们投入很多的精力去挖掘，需要我们正确地利用，否则，再可贵的数据，也不能为我们带来可贵的价值回报。

“大数据开启了一次重大的时代转型。就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式，成为新发明新服务的源泉，更多的改变正蓄势待发。”大数据正在改变我们的一切，其中最重要的是从改变我们的思维方式开始，引发思维大变革，并带来所谓的“大数据思维”。

我们一直习惯于以“流程”为核心，流程再造好像就是价值再造。然而，流程已经属于过去，我们现在必须转变为以“数据”为核心，只有以数据为核心，才能找到真正的价值所在。无论是科学研究，还是商业活动，越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战。数据分析可能成为未来一个值得学习的专业，并且已经超越了统计学专业的内涵，利用众多技术和方法，综合源自多个渠道，不同时间的信息，才能把握住大数据的内在脉络，才能够让它发挥价值。为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法。IBM将使用以数据为中心的设计，目的是降低在超级计算机之间进行大量数据交换的必要性。大数据背景下，云计算找到了破茧而出的机会，在存储和计算上都体现了数据为核心的理念。用数据核心思维方式思考问题，解决问题。

过去我们习惯于强调产品“功能”的价值，好像功能强大或者功能众多就越有价值，现在我们必须认识到“数据”的价值。产品功能的价值是静态的，不变的，其给用户带来的价值是边际递减的；大数据的价值则不然，其真正意义在于“数据”成了在线数据，用户使用中留下了实用的信息痕迹，每一个痕迹都会反馈到供应商，都会为下一步的产品改进提供更为精准的依据。另一方面，用户自己也能够从动态的数据中获得自己不断递增的使用价值。非互联网时期的产品，功能是它的价值，今天互联网的产品，数据是它的价值。数据能告诉我们，每一个客户的消费倾向，他们想要什么，喜欢什么，每个人的需求有哪些区别，哪些又可以被集合到一起来进行分类。

数据使用使人们能够从中感受到不断改进的价值，人们会在使用中观察自己的进步，能够从中找到最佳的购买时机和最好的用途。美国有一家创新企业Decide.com，它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜，预测产品的价格趋势，这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。

信息总量的变化导致了信息形态的变化，量变引发了质变，最先经历信息爆炸的学科，是天文学和基因学，是这些学科创造出了“大数据”这个概念。如今，这个概念几乎应用到了所有人类致力于发展的领域中。从功能为价值转变为数据为价值，说明数据和大数据的价值在扩大，数据为“王”的时代出现了。数据被解释为信息，信息常识化是知识，所以说，数据解释、数据分析能产生价值。

我们有时候感到很奇妙，一些看起来不相关的东西，其实它们有其内在相关性。大数据解答了这种相关性，大数据思维重要特征是相关性思维。我们过去习惯于“因果”思维，往往只能够想到“前应后果”“多因一果”“一因多果”，在互联网时代，我们的思维往往是“相关”思维，大数据没有必要找到原因，不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有一个必然，不需要找到先后关联发生的一个因果规律。我们只需要知道，出现某种迹象的时候，按照数据统计的高概率显示它会有相应的结果，那么，我们只要在发现这种迹象的时候，就可以去做一个决策，知道我们下一步该怎么做。

这思维好像有点反科学，科学要求实证，要求找到准确的因果关系。转向相关性，不是不要因果关系，因果关系仍是基础，科学的基石不能够动摇。只是在高速信息化的时代，为了得到即时信息，实时预测，在快速的大数据分析技术下，寻找到相关性信息，就可预测用户的行为，为快速决策提供了提前量。

古语道：预则立，不预则废。我们何以预测到未来的趋势，专家们研究出各种各样的预测工具和数理模型。常人无法预测的事情，我们就寄希望于想象中的神的力量。大数据时代，这一问题是不难解决的，不可预测变为可以预测，大数据能够把数学算法，运用到海量的数据上，来预测事情发生的可能性。

大数据助微软准确预测世界杯。微软大数据团队在2014年巴西世界杯足球赛前设计了世界杯模型，该预测模型正确预测了赛事最后几轮每场比赛的结果，包括预测德国队将最终获胜。预测成功归功于微软在“世界杯”进行过程中获取的大量数据，到淘汰赛阶段，数据如滚雪球般增多，掌握了有关球员和球队的足够信息，以适当校准模型并调整对接下来比赛的预测。世界杯预测模型的方法，与设计其他事件的模型相同，诀窍就是在预测中去除主观性，让数据说话。预测性数学模型几乎不算新事物，但它们正变得越来越准确，正是因为数据量足够大。在这个时代，数据分析能力终于开始赶上数据收集能力，分析师不仅有比以往更多的信息可用于构建模型，也拥有在很短时间内通过计算机，将信息转化为相关数据的技术。

从“人找信息”转变为“信息找人”。互联网和大数据的发展，是一个从人找信息，到信息找人的过程。先是人找信息，人找人，信息找信息，现在是信息找人的新时代。信息找人的时代，好像当年我们用广播模式找人，我们听收音机，我们看电视，是把信息推给我们的方式，但这种方式有一个缺陷，信息提供者不知道我们是谁，不知道我们在哪里。后来互联网反其道而行，提供搜索引擎技术，让我知道如何找到我所需要的信息，所以，搜索引擎是一个很关键的技术。

今天，后搜索引擎时代已经正式来到。使用搜索引擎的频率会大大降低，使用的时长也会大大地缩短，为什么使用搜索引擎的频率在下降呢？时长在下降呢？原因是推荐引擎的诞生。就是说从人找信息到信息找人，越来越成为一个趋势，就是说推荐引擎它很懂我，知道我要知道什么，知道我要了解什么，知道我需要什么，这是大数据带来的成果。上午刚刚输入到百度上的一个关键词，下午，再打开电脑，我所需要的东西就会呈现在眼前。我没有告知电脑我想要什么，我只是一个行动，它就知道我需要什么，这是大数据技术的神奇之处，让我感觉不到它的存在，它就这样默默无闻地在为我服务。正如乔布斯所说，让人感受不到技术的技术是最好的技术。

用信息找人的思维方式思考问题，解决问题。从人找信息到信息找人，是交互时代的一个转变，也是智能时代的要求。智能机器已不是冷冰冰的机器，而是具有一定智能的机器。信息找人这四个字，预示着大数据时代可以让信息找人，原因是企业懂用户，机器懂用户，你需要什么信息，企业和机器提前知道，而且主动给你提供你所需要的信息。大数据思维还带来了很多其他方面的变革，大数据更加注重效率，更加关注人工智能、商务智能，催生了更多的大规模客户定制。

总之，大数据思维是客观存在，大数据思维是一种全新思维观。用大数据思维方式思考问题、解决问题是当下时代的潮流，是未来时代的主体思维模式，大数据思维正在开启一种新的思维模式，通过大数据的精准分析，使人类进入到一个新的认识精准高度。