文/舍恩伯格 由湛廬文化翻譯
如今，有很多人都在談論大數據。他們說大數據其實就是指數據規模大，指我們收集數據的速度快，指我們分析數據會更容易。他們是對的。但是他們的說法卻僅僅是描述這一現象，其實這場大數據革命的真相很是復雜。
在《大數據時代》這本書中，我們探討了讓大數據時代與眾不同的三個方面。首先，我們現在收集了多于以往任何時候的數據；其次，我們現在需要的數據量大但對精確度的需求較低；第三，因為有了數量充足而精確度相對較低的數據，我們可以通過相關關系而非因果關系來進行數據分析。
這意味著什么呢？又該如何應用呢？請允許我來舉幾個例子。
如今我們掌握著多于以往任何時候的數據量，可以就某一現象收集到更多數據。想想看，在過去，醫院的護士會一天三次來收集病人的生命體征數據，包括體溫、血壓、心跳。而在數字化的大數據時代，我們每天能收集的關于病人每分鐘生命體征、官能的數據點達1200個，可以得到更多的數據和細節來判斷病人的康復進程，從而更好地確定他們之后的治療重點。
再來看看科學方面，十年以前，用最新型的望遠鏡觀察星空，投入使用的頭一年能觀察到的信息數量比之前天文學家所觀察到的信息總量還要大。那是極大量的數據。然而四年之后，又有新的望遠鏡問世了，這個望遠鏡5天觀察到的數據量要比之前2000年出產的望遠鏡一年內觀察到的都要多。
或者再來看看這個事實，谷歌每天都要收集處理巨大量的數據，這些量甚至要比整個國會圖書館——世界最大的圖書館所有存書的信息量還要大。這就是我們現在擁有的數據量，也是我們對某一現象能收集到的復雜的數據。正因為擁有大量細節，我們現在能接受這些信息中有一部分不那么準確，即有一定的不精確性。
設想你有一個葡萄園，為釀酒種植葡萄。在過去，你會用一個傳感器來測量溫度，但如今，你可以為每棵葡萄樹都安裝一個傳感器，為每一棵生長葡萄的樹都配備一個傳感器。這意味著什么呢？這意味著我們總共有成百上千個數據收集點，為我們提供關于濕度、溫度、水量的精確數據，由此我們可以完美地、有針對性地對待每一棵葡萄樹，從而最大化的地提高釀酒質量。但同時，并不是所有傳感器都能收集到絕對準確的數據，比如有時候陽光會正巧照射在某一傳感器上，使得指針稍有變化，而其他的傳感器可能在暗處，所以有些數據可能不是完美的，但是因為我們掌握超大量的數據，所以這一點是可以被接受的。
在大數據時代，一定程度的不精確性是可以被接受的，這跟以往的小數據時代是非常不同的。在小數據時代，我們擁有的數據量非常少，很少的數據點讓我們陷于數據饑荒中，我們生活在信息匱乏中，因此我們要求每個數據點都是精確的，也必須極精確地、高質量地來處理以及呈現它們。而如果我們擁有足夠的數據，我們就不需要那么做了，我們可以更寬容地對待它們，用不那么精確的態度來對待它們。
這就提供了我們重新分析數據的能力。人們分析數據已有幾個世紀的歷史，人們嘗試通過數據來探索事物的緣由，所有科學家都是這么做的。在商場，人們試圖探索現象背后的原因：為什么有的產品就比其他的賣得好呢？但是也許我們無須這么做。在大數據時代，我們認為可以放棄追尋原因；相反，去利用豐富大量的數據，用相關關系進行分析。相關關系分析法非常簡單為什么人們使用大數據，它就是說跟另一件事物相比，這一件事物有無價值，如果其中一者的價值上升或下降，而另一者也會隨之變化，那我們就知道這兩件事物之間存在關聯，因此我們就可以利用一個去預測另一個的發展。
舉例來說，亞馬遜利用用戶過去的點擊記錄和購物信息來預測顧客未來可能會想買什么。這樣一來，亞馬遜就能向我們推薦我們可能會買的書籍、光碟及其他東西。亞馬遜在這項服務上做得非常出色，以至于其收入的三分之一都來自于這個推薦服務。這是一個極其簡單而又極其有效的技術。
像這樣的公司是如何運作的呢？它們所做的就是自動瀏覽各種網頁，抓取幾十萬不同商品的價格信息，從相機到電腦到洗衣機……以目前的價格信息為基準，再繼續抓取此類價格信息。如今，他們擁有500億價格信息。當他們進行相關關系分析時，可以看到某一商品在未來一到兩周內價格變動的可能性，這一服務對顧客的用處是極大的，他們可以登錄搜索某一產品，比如相機，就可以看到相機目前價格怎樣，變化趨勢是什么，在接下來一周將要增長還是下降，以此決定是現在就購買還是再等三天或一周。在這一方面也做得非常不錯，100次中能有77次，幫助每位顧客平均節省了100美元。他們不需要知道價格為什么變化，他們在這一方面也沒有研究，但是只知道“什么”，知道價格會不會改變就足夠了。
這就是大數據的未來，通過相關關系收集更多數據點，接受不精確性，我們可以更好地預測未來，更好地理解和洞察社會、世界和生活。這使我們不僅比現在做得更好，還讓我們可以去做那些我們認為永遠不可能做到的事，這就是大數據的發展前景。
在大數據時代，擁有數據的公司無疑將取得巨大的成功。因為他們具有洞察力，大數據會提供他們全新的洞察力。但是為了使大數據的價值彰顯出來，這些公司需要清楚這其中最根本的改變。過去，在前大數據時代，數據不被認為是商品，而是追求結果的工具。更有效的生產需要數據，在商場中找到合適的買家需要數據，提高生產工藝需要數據，但數據本身并不被認為是可以販賣的商品，并不被認為是創造收入的資源。而這一觀點將會改變。未來，數據將成為重要的資源，就像資金、勞動力一樣的資源。
但是第二點，也是更重要的一點，在小數據時代，也就是在過去，我們只為了單一、直接的目的來使用數據，比如賬單數據是為了付款，市場數據是為了推銷新產品，生產數據是為了提高生產力。一旦這些直接目的達成了，這些數據就會被棄掉。但在大數據時代，這將會非常非常的不同，因為在大數據時代，數據的價值并不體現在達成直接目的，而是體現在間接目的上，體現在那些我們甚至在收集數據時都沒想到、而在后來才想出的無與倫比的用途上。
讓我來給你們舉一個例子，谷歌每天都要接受很多搜索請求，事實上，谷歌每天要接受30億個搜索請求。對待這些數據的原始方法是處理搜索請求、找到搜索結果、呈現搜索結果，然后把之前的搜索請求拋到腦后。但是谷歌不是這樣做的。谷歌將每個搜索請求另做他用。比如，他們會用搜索請求數據來提高他們的拼寫檢查功能，這樣他們可以在你輸入單詞時快速查錯。他們還用搜索請求數據來提高關聯搜索功能，在你輸入搜索關鍵詞時自動聯想出相關搜索。如此以來，他們從已有的數據中得到了更大價值，并應用于不同目的。
某種程度上，在大數據時代來臨之前，數據的價值只是部分地體現了出來，就像冰山一角，就像只啜飲一小口，就把一瓶上好的葡萄酒扔掉一樣。然而在大數據時代，我們會喝掉并享受整瓶酒。因此，有了這能量巨大的價值資源，商業以及社會的哪些方面將會發生改變呢？方方面面都將發生改變。生活的方方面面都會改變。
以衛生保健為例，目前我們都是以以往病人的平均情況來為每個人用藥，有了大數據，我們可以為每位病人定制針對其個人的治療計劃為什么人們使用大數據，從而保證治療是最高效及最有效的。
以教育為例，在教育方面，我們可以利用大數據收集學生們讀書、理解程度的信息，將結果反饋給老師，而教學效果也將因此而得到提升，學習效果會得到提升，知識將得到更好的傳播。
在商業方面我們能做的也是令人驚異的，大數據可以為顧客提供更高的透明度。在顧客得到實惠的同時，商家也將從中獲得豐厚的利益。在這個系統中，低效率被改變了，我們對于事物的作用機制有了更深了解。而從社會這個大方面上看，我們可以提升我們的生活方式、生活質量、和諧程度，從而降低個人在群體中所面臨的風險。
大數據的使用有太多種方式，因此沒有任何一個方面不會被囊括，沒有任何一個方面不會被改變。