大数据是数据数量上的增加，以至于我们能够实现从量变到质变的过程。
如：照片到电影，一分钟一张，一秒钟一张，一秒钟24张成了电影
量变质变定律有时间阶段发展影响和空间相关关联影响
离散思维向连续思维转换
让我来告诉大家，美国有一家创新企业Decide.com。它可以帮助人们做购买决策，告诉消费者什么时候买什么产品，什么时候买最便宜。预测产品的价格趋势。这家公司背后的驱动力就是大数据。他们在全球各大网站上搜集数以十亿计的数据，然后帮助数以十万计的用户省钱，为他们的采购找到最好的时间，提高生产率，降低交易成本，为终端的消费者带去更多价值。
在这类模式下，尽管一些零售商的利润会进一步受挤压，但从商业本质上来讲，可以把钱更多地放回到消费者的口袋里，让购物变得更理性。这是依靠大数据催生出的一项全新产业。这家为数以十万计的客户省钱的公司，在几个星期前，被ebay以高价收购。
再举一个例子，SWIFT是全球最大的支付平台，在该平台上的每一笔交易都可以进行大数据的分析。他们可以预测一个经济体的健康性和增长性。比如，该公司现在为全球性客户提供经济指数，这又是一个大数据服务。
当然，相关关系并不是大数据洞察的终结目标。在很多情况下，一旦我们完成了对大数据的相关关系分析，而又不再满足于仅仅“是什么”时，我们就会继续朝向因果关系的研究，寻求“为什么”，并且基于相关关系的分析，进一步寻求因果关系将会大大降低其分析成本。其实，因果关系就是一种特殊的相关关系。
关于大数据本身的价值已无需赘述，此处重点讨论关于大数据的3个思维变化：1.不是随机样本，而是全体数据；2.不是精确性，而是混杂性，尤其是大数据的简单算法比小数据的复杂算法有效；3.不是因果关系，而是相互关系。
《大数据时代》一书提醒读者，大数据是全数据，至少维度要全，这带来了观察和分析事物的角度变化，尤其相对于传统IT系统数据，大数据强调了数据的外部性和实时性，这两个特性也使得“证析”提到的基于事实（Evidence）的分析成为可能，不过此书忽略了外部数据与企业内部数据结合的分析价值。比如，对于政府来说，分析大范围的公共卫生事件、传染病可以更快地利用大数据（比如微博）发现目前的情况，但具体要调度资源，还是需要结合“小数据”的精确决策。
第2点的核心观念关于大数据的简单算法来自谷歌的洞见，也来自于Hadoop（一个分布式系统基础架构，由Apache基金会开发）这类算法的核心理念。大数据的简单算法是一种统计学的逻辑，这个如同热力学的分析模式，热力学并不关心具体的分子运动，而是关心温度、体积、压强之间的宏观联系，关于这种理念的内在理解，建议读者从吴军的《数学之美》一书中获得，只有真正理解了大数据基于统计学的思维方式，才能理解它的独特优势和局限。这种方式可以解决以往技术无法解决的大范围、实时性和并行处理等问题，并带来新的洞见，它用概率说话，并不是和人就细节较真。这个来自互联网公司的观念是，希望先解决80%的趋势问题，然后慢慢精细化。
第3点，大数据关注“是什么”，而不是“为什么”，经常网购的人会更容易体会。很多电商网站的推荐引擎具备这种能力，它能够在顾客买书的时候，推荐顾客刚好喜欢的其他书籍，顾客可能不知道“为什么”，其实网站也不在乎“为什么”，(“为什么”可以由学术专家慢慢分析)。但是网站根据成千上万甚至上亿人的统计学分析，就可以发现“关联物”，或者说大数据更擅长通过统计分析人类所不能感知的关联，并建议人采取行动。
这个革命式的思维非同小可，以前“啤酒+尿布”的数据仓库故事
数据整理、清洗转换和专家建模挖掘，其采购行为的关联性可能被Hadoop等算法轻易的发现。上述方式由于分析门槛低，已经成为一种常见的工具，并衍生大数据的云服务的商业模式，成为企业可以购买的“分析即服务”（Analytics as a Services），国内阿里系正致力于这种模式的建立。
正如周涛教授所言，大数据的核心问题在于预测。电子商务网站通过数据预测顾客是否会购买推荐的产品；信贷公司通过数据预测借款人是否会违约；执法部门用大数据预测特定地点发生犯罪的可能性；交通部门利用数据预测交通流量。但是，预测不是大数据时代才有的新问题，它是人类本能的一部分。心理学家认为，对世界一致性观点的需求以及对环境控制力的需求是人类的两个基本需求，
以赛亚*伯林（Isaish Berlin）曾经援引古希腊诗人的残简“狐狸多知而刺猬有一大知”将知识分子分为狐狸和刺猬两类。刺猬用一个宏大的概念解释所有现象，如约翰博士一般；狐狸知道很多事情，用多元化的甚至相互矛盾的视角看待问题，狐狸也愿意包容新的证据以使得自己的模型与之相适应，如胖托尼一般。Tetlock等人的研究表明，在现实的预测中，狐狸的表现要优于刺猬。在大数据时代，人们能够接触越来越多的信息，这些信息能否修订决策者已有的观念，对决策者的决策产生影响，这是大数据能否发挥价值的关键所在。有些刺猬类决策者，他们可能会有意无意忽略与其观念相左数据而只保留那些能够证明其想法的数据，在这里无论系统处理了什么规模的数据，这些系统投资也只是粉饰太平的装饰，没有太大意义。
很多人都知道亚当斯密（Adam Smith）在《国富论》中所描述的市场中的“看不见的手”。在市场中，没有人掌握有关生产和消费的全局信息，但是人们通过市场交易对供需的行为作出反应，从而逐步更新价格，进而达到平衡。
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