大數據時代的思維變革

在小數據時代，我們認識世界的方式是通過抽樣樣本來統計推測出事物的因果關系，以最少的數據獲取最多的信息。而少量的數據促使我們追求數據的結構化和和結果的精確性，即用復雜的算法來證實世界的因果關系。

而如今我們有足夠的技術來存儲大規模的數據，而且各種各樣的數據紛繁復雜，我們記錄數據有可能會不精確，但是這并不影響我們認識世界。我們應該轉變思維，不用去以少量的數據配上復雜的算法來追求事物的因果關系。書中舉了很多例子，證明我們應該依靠數據的全面分析，去發現事物之間的關聯性，即相關性。我們知道會發生什么就可以了，不用知道為什么會發生。

大數據思維給我們帶來了商業的變革：

首先，我們要將我們所處的生活和社會活動的數據記錄量化出來，這需要我們有數據化的思維。“數字化”是指把模擬數據轉化為0或者1表示的二進制碼。而“數據化”是指把一種現象轉變為可以指標分析的量化形式的過程。

生活中的一切都可以量化如：

1、如文字可以數據化，舉例谷歌的數字圖書館

2，地理位子可以數據化（坐標、時間），

3、社交可以數據化（社交圖譜、針對微博內容分析人們的情緒）

其次，我們要多收集量化的數據進行創新利用。

1、數據的再利用：通過某種途徑收集到的數據，完全可以利用到其他地方。

2、數據的重組：兩種不同的數據結合分析

3、數據的可擴張性：數據收集時考慮數據利用的多種可能性

4、數據廢氣：收集用戶網上行為數字軌跡，系統分析后改善現有服務。

大數據中的角色分配：包括數據收集平臺方、處理數據的技術方、運用數據獲取價值的商業開發方。有的公司三者兼備，有的成為其中一種角色。而且還會衍生出數據中間商的角色。在這樣的角色分配中，大公司因為具有數據收集和處理規模優勢和小公司的靈活性而生存比較有利，而中型公司生存會受到挑戰。

大數據可能會帶來管理變革：

帶來風險：

1、大數據可能會會讓人們的隱私暴露，

2、也有可能出現公平和自由的破壞（某個人可能因為大數據分析可能犯罪而被定罪，而這對于公平來說是侮辱）

3、數據獨裁，我們過于依賴數據，失去了對人性關注。

如何避免風險：

1．處理個人隱私的方法從個人授權到數據的使用者來承當責任和后果。

2．以行為的結果來判斷一個人是否有罪，而不是以預測來判斷

3．應該有專門的大數據分析師來專門評判，預測的正確性。就像目前的財務體系一樣，企業內部有專門的會計，外部有專門的審計部門。大數據時代，企業內部也應該有專門的大數據分析師，而公共部門也應該有專門的大數據分析師來評判算法的合理性。