【正文】 前瞻性地指出，大數(shù)據(jù)帶來的信息風(fēng)暴正在變革我們的生活、工作和思維，大數(shù)據(jù)開啟了一次重大的時代轉(zhuǎn)型，并用三個部分講述了大數(shù)據(jù)時代的思維變革、商業(yè)變革和管理變革。維克托?邁爾?舍恩伯格最具洞見之處在于，他明確指出，大數(shù)據(jù)時代最大的轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道?是什么?，而不需要知道?為什么?。這就顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。如今，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種商業(yè)資本，一項重要的經(jīng)濟投入，可以創(chuàng)造新的經(jīng)濟利益。大數(shù)據(jù)的精髓在于我們分析信息時的三個轉(zhuǎn)變，這些轉(zhuǎn)變將改變我們理解和組建社會的方法。第一個轉(zhuǎn)變就是，在大數(shù)據(jù)時代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時候甚至可以處理和某個特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機采樣。第二個改變就是，研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。第三個轉(zhuǎn)變因前兩個轉(zhuǎn)變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系。尋找因果關(guān)系是人類長久以來的習(xí)慣。即使確定因果關(guān)系很困難而且用途不大，人類還是習(xí)慣性地尋找緣由。相反，在大數(shù)據(jù)時代，我們無須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系，這會給我們提供非常新穎且有價值的觀點。相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告知我們某件事情為何會發(fā)生，但是它會提醒我們這件事情正在發(fā)生。大數(shù)據(jù)的相關(guān)關(guān)系分析法更準(zhǔn)確、更快，而且不易受偏見的影響。建立在相關(guān)關(guān)系分析法基礎(chǔ)上的預(yù)測是大數(shù)據(jù)的核心。一個東西要出故障，不會是瞬間的，而是慢慢地出問題的。通過收集所有的數(shù)據(jù)，我們可以預(yù)先捕捉到事物要出故障的信號，比方說發(fā)動機的嗡嗡聲、引擎過熱都說明它們可能要出故障了。系統(tǒng)把這些異常情況與正常情況進行對比，就會知道什么地方出了毛病。通過盡早地發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)可以提醒我們在故障之前更換零件或者修復(fù)問題。通過找出一個關(guān)聯(lián)物并監(jiān)控它，我們就能預(yù)測未來隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展成熟，傳統(tǒng)行業(yè)不斷感受到來自大數(shù)據(jù)、云計算等新技術(shù)的沖擊，這些新技術(shù)意味著游戲規(guī)則的改變，大數(shù)據(jù)技術(shù)對各行各業(yè)的發(fā)展的影響尤為顯著。人們對大數(shù)據(jù)的探討越來越深入，興趣也越來濃厚。舍恩伯格分三部分來討論大數(shù)據(jù)，即思維變革、商業(yè)變革和管理變革。在第一部分?大數(shù)據(jù)時代的思維變革?中，舍恩伯格旗幟鮮明的亮出他的三個觀點：一、更多：不是隨機樣本，而是全體數(shù)據(jù)；二、更雜：不是精確性，而是混雜性；三、更好：不是因果關(guān)系，而是相關(guān)關(guān)系。維基百科說大數(shù)據(jù)由巨型數(shù)據(jù)集組成，這些數(shù)據(jù)集大小常超出常用軟件在可接受時間下的收集、運用、管理和處理能力，或稱巨量數(shù)據(jù)、海量數(shù)據(jù)、大資料，大數(shù)據(jù)的常見特點是3V：Volume、Velocity、Variety。但是通過閱讀，我了解到規(guī)模巨大的數(shù)據(jù)未必就是大數(shù)據(jù)。比如伯努利實驗，隨著實驗次數(shù)的無限增加，頻率將趨近去概率，但這只能說是統(tǒng)計學(xué)或者是概率學(xué)，而不是大數(shù)據(jù)。將這一概率引入金融學(xué)、天文學(xué)、地理學(xué)等等領(lǐng)域，進而進行關(guān)聯(lián)研究，但是傳統(tǒng)的分析方法的時間是不允許這樣做的，這需要搞笑計算資源與能力，將處理結(jié)果迅速呈現(xiàn)出來。大數(shù)據(jù)并不是指數(shù)據(jù)本身，而是一種思維方式。?大數(shù)據(jù)不是要教機器像人一樣思考。相反，把數(shù)學(xué)算法運用到海量的數(shù)據(jù)上來預(yù)期事情發(fā)生的可能性。?大數(shù)據(jù)令人著迷之處還在于，它正在嘗試著引導(dǎo)人們用科學(xué)的辦法對?預(yù)測?挑戰(zhàn)。作者引用了安德森的觀點?現(xiàn)在已經(jīng)是一個有海量數(shù)據(jù)的時代，應(yīng)用數(shù)學(xué)已經(jīng)取代了其他的所有學(xué)科工具，而且只要數(shù)據(jù)足夠，就能說明問題?。大數(shù)據(jù)研究的一大驅(qū)動力就是商用，舍恩伯格在第二部分里討論了大數(shù)據(jù)時代的商業(yè)變革。而要為商業(yè)所用，第一從原始數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗整合到構(gòu)建模型分析、形成可顯示化結(jié)果，整個流程必須連貫起來；第二，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)化，技術(shù)成熟。而國內(nèi)目前的情況是，傳統(tǒng)企業(yè)的流程分割化現(xiàn)象嚴(yán)重，就數(shù)據(jù)采集方面來說，因內(nèi)部是各個孤立的系統(tǒng)而產(chǎn)生信息孤島現(xiàn)象，又或者是數(shù)據(jù)采集過于片面。所以傳統(tǒng)行業(yè)能夠運用大數(shù)據(jù)技術(shù)創(chuàng)造更大的商業(yè)價值的前提是實現(xiàn)信息化、數(shù)字化，并且要有新的思維，不論是公司高層還是底層（這就涉及到第三部分——管理變革）。此外，大叔級技術(shù)在國內(nèi)的發(fā)展不能說順利。首先國內(nèi)的大數(shù)據(jù)技術(shù)缺乏數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段，這就使得發(fā)展大數(shù)據(jù)成為空話或者是說只是一種概念炒作，對比國外，沒有媒體刻意推進和炒作，只是在腳踏實地地研究，這樣出來的技術(shù)才可能是完美的成熟的。要發(fā)展好大數(shù)據(jù)，要利用大數(shù)據(jù)創(chuàng)造的價值，就要改變管理的思維方式，變革管理模式。運用大數(shù)據(jù)的企業(yè)要改變，研究開發(fā)大數(shù)據(jù)的企業(yè)也要改變。維克托〃爾耶〃舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代:生活、工作與思維的大變革》中最具洞見之處在于，他明確指出，大數(shù)據(jù)時代最大的轉(zhuǎn)變就是，放棄對因果關(guān)系的渴求，而取而代之關(guān)注相關(guān)關(guān)系。也就是說只要知道?是什么?，而不需要知道?為什么?。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認(rèn)知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰(zhàn)。對于大數(shù)據(jù)（Big Data）的應(yīng)用，并不是他不想證明因果關(guān)系，而是并不能證明因果關(guān)系。由于大數(shù)據(jù)的收集方法和分析方法，在于把所有能收集的數(shù)據(jù)都收集，再集中分析，這種研究方法是缺乏時效性（temporality）的，所以，他并不能證明因果關(guān)系，只可以說明兩者的相關(guān)關(guān)系?？墒?，對于事物發(fā)展的預(yù)測，有時，影響因素成千上萬，解釋的理論更加是多如牛毛。大數(shù)據(jù)改造了我們的生活，它能優(yōu)化、提高、高效化并最終捕捉住利益，那直覺、信仰、不確定性和創(chuàng)意還能扮演什么角色呢？就算大數(shù)據(jù)無法教會我們所有事情，只要能幫助我們表現(xiàn)更佳、更富效率、取得進步，就算缺乏深入理解也是很有用的了。一貫如是地堅持下去才有效力。即使你不明白為什么付出的努力得不到回報，但相比不努力，你要明白你已經(jīng)在改善事情的結(jié)局了。有時候，當(dāng)我們掌握了大量新型數(shù)據(jù)時，精確性就不那么重要了，我們同樣可以掌握事情的發(fā)展趨勢。大數(shù)據(jù)不僅讓我們不再期待精確性，也讓我們無法實現(xiàn)精確性。然而，除了一開始會與我們的直覺相矛盾之外，接受數(shù)據(jù)的不精確和不完美，我們反而能夠更好地進行預(yù)測，也能夠更好地理解這個世界。大數(shù)據(jù)并不是一個充斥著運算法則和機器的冰冷世界，其中仍需要人類扮演重要角色。人類獨有的弱點、錯覺、錯誤都是十分必要的，因為這些特性的另一頭牽著的是人類的創(chuàng)造力、直覺和天賦。偶爾也會帶來屈辱或固執(zhí)的同樣混亂的大腦運作，也能帶來成功，或在偶然間促成我