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
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31