京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的特征和思维
随着信息技术的发展和应用, 人类进入了一个大数据时代。大数据时代和我们以前的时代有什么不同? 什么又是大数据时代的特征,和应具备的思维呢? 维克多·舍恩伯格在《大数据时代》一书中将大数据时代人类的思维革命总结成三个:不是随机样本,而是所有数据;不是精确性,而是混杂性;不是因果关系,而是相关关系。基于我个人的观察和思考, 我认为大数据时代有三大特征和需具备的思维。 它们分别是:万物皆数化特征与量化互联思维,数据价值化特征与价值思维,世界智能化特征与智慧思维。
万物皆数化特征与量化互联思维
“万物皆数”是毕达格拉斯学派2000多前的一句名言。在过去的2000多年里,人们尝试用数字来量化客观世界,并以此为基础探索并认知世界。 随着上世纪计算机的出现和随后信息化迅猛的发展, 尤其是互联网、移动互联网、物联网的深度普及和广泛应用,我们似乎真正进入了一个“万物皆数化” 的时代:从宏观到微观,从客观到主观,从具象到抽象,一切活动和动力,直接或间接,都在被全面、实时地记录,成为数字化的信息,“万物皆数化”成为大数据时代的第一个显著特征。
“要么数字化,要么死亡。”(孙正义前不久对日本企业界说) 数字信息已经成为时代发展的趋势和代表。数化特征带来的第一个思维就是量化思维,“量化”就是用一种共性的语言来描述,标识和解释世界。因此,需要充分应用最新的技术手段,对全领域、全过程的各种信息进行定量采集、定量分析挖掘、定量描述;共性的量化使得各种信息之间的互通成为可能,打通物与物之间、物与人之间、人与人之间、人与活动之间,活动与活动之间全领域、全过程的信息,协同并整合所有片段信息,形成多维的完整的数据链,这就是“互联思维”。在量化和互联的基础上,建立实用的分析方法和数据科学,才能更好实现有价值的数据应用。
数据价值化特征与价值思维
大数据时代第二个特征“数据价值化”。数据创造价值并非这几年才开始。从上世纪50年代开始的信用卡评分、到数据挖掘领域最经典的啤酒和尿布的故事,都曾经是企业利用数据创造价值的典型应用案例。在大数据时代,由于万物的量化及互联,数据已渗透到不同行业的各个维度,其多维性和完整性左右并影响了各维度的发展和决策,数据的重要性由此凸显,这就是数据的价值化特征。麦肯锡全球研究报告指出,“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,逐渐成为重要的生产因素,人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长浪潮的到来。”基于数据价值化的特征,价值思维的运营被广泛应用。同时,数据的价值在大数据时代已然超越了提升生产效率的基础定位,上升成为战略资产、生产资料以及合作资源, 甚至成为国家竞争力的构成要素。在过去几年,很多企业都提供免费服务,尤其是互联网企业,它们的商业模式正是基于数据价值的思维,数据就是价值。但是随着数据的越来越普及,获取数据的渠道日益增多,数据的价值不仅仅只体现在数据的获取上,更体现在数据的深度认知,解析和运营上。数据价值的呈现将基于更多创造性的方式。
世界智能化特征与智慧(社会)思维
基于上述的特征,人类对各种物体以及现象的认知越来越深入,(包括人类自身的需要),基于大数据的各种应用出现了智能化的特征。从智能搜索,智能推荐营销,到各种智能服务如自动导航,自动驾驶,智能家居等大量应用,将使得基于数据的智能不断进化。智慧城市的推动,也是希望利用大数据对民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动等各种需求做出智能响应。我们相信,各种智能机器人也将在不久的将来大量出现,在各领域服务于人类。世界智能化将是大数据时代的第三个特征。
大数据的广泛应用在产生积极影响的同时,也产生了问题,如:隐私权、数据安全,数据所有权等。基于大数据不断发展的智能机器人也给世界带来不确定性,如何处理人和机器人之间的关系将是未来一个重要的命题。这些问题和不确定性,需要个人,企业和国家对大数据的应用有很好的意愿,规则,协同,利他共赢的智慧。智慧(社会)思维,是应用大数据在更好的服务人类的过程中,必须具备的一种社会思维。
简而言之,在大数据时代,智能和智慧化是目标和愿景, 价值化是手段, 数字化是基础。 而“大数据”实际上是一种思维和方法:它是一种基于数据量化和互联,通过数据分析,挖掘,应用, 以达到整个世界高度智能化甚至智慧化的思维和方法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06