近年來(lái)，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等概念備受人們追捧，高科技成為各國(guó)越來(lái)越關(guān)注的一個(gè)戰(zhàn)略重點(diǎn)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)與計(jì)算機(jī)科技的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的數(shù)據(jù)在互聯(lián)網(wǎng)終端產(chǎn)生、并被記錄，存儲(chǔ)設(shè)備和云計(jì)算的進(jìn)步極大降低了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本及數(shù)據(jù)處理成本，使巨量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)得以保存并用于數(shù)據(jù)分析。且此類(lèi)巨量數(shù)據(jù)的分析、利用被證明是可以帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)效益的，由此，大數(shù)據(jù)出現(xiàn)爆發(fā)式的發(fā)展。

人類(lèi)社會(huì)經(jīng)歷了三次工業(yè)革命，從蒸汽時(shí)代、電氣時(shí)代、到信息時(shí)代。已經(jīng)發(fā)展了半個(gè)多世紀(jì)的信息技術(shù)到現(xiàn)在開(kāi)始進(jìn)入了信息、數(shù)據(jù)爆炸時(shí)代。正如顯微鏡能觀測(cè)微生物、望遠(yuǎn)鏡能觀測(cè)浩瀚宇宙，大數(shù)據(jù)也為我們提供了一個(gè)前所未有的觀測(cè)世界的角度。比如，2009年谷歌工程師發(fā)表了一遍關(guān)于他們?nèi)绾卫糜脩?hù)搜索記錄來(lái)預(yù)測(cè)冬季流感傳播的論文，文中預(yù)測(cè)的及時(shí)和高效震驚了科學(xué)界和公共衛(wèi)生領(lǐng)域的專(zhuān)家們。相比之下，美國(guó)公共衛(wèi)生部門(mén)在防治同年爆發(fā)的H1N1流感時(shí)，對(duì)流感爆發(fā)地點(diǎn)和傳播路徑的調(diào)查和預(yù)測(cè)方面遇到了巨大困難，現(xiàn)有衛(wèi)生系統(tǒng)信息反饋的滯后為流感防治帶來(lái)了極大的困難。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的思維變革

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，各個(gè)行業(yè)產(chǎn)生了超大量的數(shù)據(jù)積累，量變引起質(zhì)變，使得人們對(duì)于事物規(guī)律的認(rèn)識(shí)和預(yù)測(cè)方式也發(fā)生了質(zhì)的改變，不再依賴(lài)盡量精確的抽樣調(diào)查，也不再熱衷追逐某單一方向的精確，不再那么汲汲于因果關(guān)系的探索，而是通過(guò)對(duì)整體大數(shù)據(jù)的理解和分析，來(lái)獲取自己想要的那一部分關(guān)于世界的真相。

首先，過(guò)去計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)和計(jì)算能力有限，人們只能通過(guò)抽樣的方式從某個(gè)大范圍的群體中隨機(jī)抽取極少數(shù)的一部分樣本來(lái)代表他們，我們的數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)理論幾乎都是基于這個(gè)發(fā)展起來(lái)的。就像，由于我們內(nèi)存有限，只能將一張高清照片壓縮成低精度的照片來(lái)存儲(chǔ)，每一次壓縮都會(huì)丟失很多照片原本的信息，且無(wú)法找回來(lái)。那，在計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力發(fā)展成熟的時(shí)候，我們完全可以保存這個(gè)事物的所有信息，呈現(xiàn)事物原原本本的整體給大家看。在分析這個(gè)事物的時(shí)候，可以抓取這個(gè)事物的各方面信息而不擔(dān)心失真。這就是利用所有的數(shù)據(jù)而不僅僅是一小部分?jǐn)?shù)據(jù)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)。

隨機(jī)抽樣調(diào)查可能在某個(gè)范圍內(nèi)對(duì)某種情況的分析具有較強(qiáng)的針對(duì)性，但是在抽樣的過(guò)程中動(dòng)用的人力物力資源、如何保證抽樣的隨機(jī)性和準(zhǔn)確性以及每針對(duì)某方面的調(diào)查都需要重新組織抽樣調(diào)查帶來(lái)的反復(fù)工作都是很值得反思的問(wèn)題。

其次，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，通常得到的數(shù)據(jù)都是各種信息混雜在一起，也并非所有數(shù)據(jù)都恰如其分地對(duì)應(yīng)用戶(hù)的需要，這種混雜性和不精確性在大數(shù)據(jù)中的允許存在的，大數(shù)據(jù)通常通過(guò)概率來(lái)說(shuō)話(huà)而非“確鑿無(wú)疑”。1954年IBM利用穿孔卡片來(lái)進(jìn)行機(jī)器翻譯，通過(guò)讓電腦學(xué)會(huì)語(yǔ)言的常用規(guī)則來(lái)翻譯語(yǔ)言，但是要做到某些語(yǔ)句在具體場(chǎng)景下的含義就顯得非常困難。比如法語(yǔ)中的“bonjour”可能在不同場(chǎng)景、不同語(yǔ)氣下會(huì)有“早上好”、“吃了嗎”、“今天天氣不錯(cuò)”、“喂”？等意思，這在不同語(yǔ)言系統(tǒng)中都是非常常見(jiàn)的事情，對(duì)于機(jī)器翻譯來(lái)說(shuō)就無(wú)法通過(guò)學(xué)習(xí)常用語(yǔ)言規(guī)則來(lái)翻譯。

而20世紀(jì)80年代，一個(gè)IBM研究人員提出讓機(jī)器自己估算一個(gè)詞與另一種語(yǔ)言的一個(gè)詞的匹配程度來(lái)翻譯，將300多萬(wàn)句加拿大議會(huì)資料翻譯成英語(yǔ)和法語(yǔ)，短時(shí)間內(nèi)極大提高了機(jī)器翻譯能力。到了2006年谷歌通過(guò)全球互聯(lián)網(wǎng)收集全世界的資源來(lái)訓(xùn)練計(jì)算機(jī)，從各種網(wǎng)站上找對(duì)譯文檔，在經(jīng)過(guò)不同質(zhì)量上萬(wàn)億語(yǔ)料庫(kù)的訓(xùn)練，到2012年谷歌數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋了60多種語(yǔ)言，能接受14種語(yǔ)言的語(yǔ)音輸入，完成流利的對(duì)等翻譯。它把語(yǔ)言視為能夠判別的可能性數(shù)據(jù)，而非語(yǔ)言本身，在龐大的語(yǔ)料庫(kù)數(shù)量上，使得它可以完美解決語(yǔ)料庫(kù)存在某些錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、不夠精確的缺點(diǎn)。

再者，傳統(tǒng)的方式中，我們對(duì)一個(gè)事物的分析和預(yù)測(cè)都是期望通過(guò)抽樣調(diào)查認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)，事物發(fā)展的因果關(guān)系，利用因果關(guān)系來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代不是這樣，因果關(guān)系的獲取需要巨大的投入，需要通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間的基礎(chǔ)科學(xué)研究，理論分析、試驗(yàn)驗(yàn)證、再到實(shí)際應(yīng)用等一系列過(guò)程，所有的這些過(guò)程都耗時(shí)耗力。當(dāng)然，這些東西是必要的，但在某些情況下，可能不需要這么大費(fèi)周章就能獲取到我們需要的結(jié)果。我們不需要每件事都知道發(fā)生的緣由是什么，只需要知道這件事情發(fā)生和另一件相關(guān)的事情發(fā)生的相關(guān)關(guān)系，就能通過(guò)相關(guān)的事情來(lái)預(yù)測(cè)我們想要知道的這件事情發(fā)生的可能性。而大數(shù)據(jù)就是找到這些相關(guān)關(guān)系的絕佳手段，比如，沃爾瑪在自己龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中發(fā)現(xiàn)，每當(dāng)季節(jié)性颶風(fēng)來(lái)臨的時(shí)候，不止手電筒的銷(xiāo)量增加了，蛋撻的銷(xiāo)量也增加了，于是沃爾瑪便把這兩者擺到了一起放在靠近颶風(fēng)防護(hù)用品的旁邊，既方便了客戶(hù)又增加了銷(xiāo)量。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的商業(yè)變革

大數(shù)據(jù)發(fā)展的核心動(dòng)力來(lái)源于人類(lèi)測(cè)量、記錄和渴望分析了解世界的好奇心。現(xiàn)在信息技術(shù)發(fā)展到一定階段，信息技術(shù)的重點(diǎn)由技術(shù)轉(zhuǎn)向了信息，大數(shù)據(jù)也是計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展到一定階段的一個(gè)象征。

隨著計(jì)算及存儲(chǔ)能力的提升，使得原本受限于技術(shù)條件無(wú)法實(shí)現(xiàn)的傳統(tǒng)信息開(kāi)始慢慢轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)化，所謂數(shù)據(jù)化就是把現(xiàn)實(shí)中的事物和現(xiàn)象轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢灾票矸治龅牧炕问降倪^(guò)程，而世間萬(wàn)物紛繁復(fù)雜，要完成這一過(guò)程必須要借助具備更為強(qiáng)大存儲(chǔ)和計(jì)算分析能力的工具來(lái)實(shí)現(xiàn)，這就是大數(shù)據(jù)時(shí)代產(chǎn)生的背景和時(shí)代需要。地理信息可以數(shù)據(jù)化成為電子地圖、地質(zhì)調(diào)查信息為生活、工程、采礦、航海等提供服務(wù)；指紋、虹膜可以成為個(gè)人身份信息驗(yàn)證的絕佳手段；基因測(cè)序信息可以幫助人們更好地了解自己的身體隨年齡和環(huán)境的改變產(chǎn)生的變化、下一代的出生前的健康狀況；社交軟件的信息可以成為分析社會(huì)現(xiàn)象、調(diào)查大眾喜好甚至政治傾向的數(shù)據(jù)；可穿戴設(shè)備可以監(jiān)測(cè)人體心跳、呼吸、睡眠、血壓為醫(yī)療健康行業(yè)更好地了解客戶(hù)、提供更貼心的服務(wù)創(chuàng)造了條件；甚至地板、座墊亦可以采集微妙的個(gè)人信息來(lái)進(jìn)行身份識(shí)別，突發(fā)情況警報(bào)等。

此外，數(shù)據(jù)不再被認(rèn)為是靜止的陳舊的一個(gè)東西，用完之后便失去作用了，數(shù)據(jù)的擁有者不僅僅能在我們已知的某種數(shù)據(jù)用途上獲取商業(yè)價(jià)值，更有可能在未來(lái)我們現(xiàn)在無(wú)法預(yù)測(cè)的某個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重組，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏的更大潛能。谷歌街景和GPS數(shù)據(jù)所收集的地理位置信息數(shù)據(jù)一開(kāi)始的目的僅僅是為了電子地圖和導(dǎo)航服務(wù)的，到了今天卻發(fā)現(xiàn)在無(wú)人駕駛領(lǐng)域，這樣的數(shù)據(jù)能發(fā)揮更大的作用，能夠?yàn)闊o(wú)人駕駛汽車(chē)提供精準(zhǔn)的位置服務(wù)及復(fù)雜場(chǎng)景下計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別的訓(xùn)練。發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在商業(yè)價(jià)值、重復(fù)利用數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的重要特征。作為數(shù)據(jù)最大采集機(jī)構(gòu)的政府每年要在全國(guó)各行業(yè)、全方位統(tǒng)計(jì)各方面信息（包括我們的國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及各行政主管部門(mén)），作為國(guó)家發(fā)展評(píng)估和決策的依據(jù)，這部分?jǐn)?shù)據(jù)如果能及時(shí)公開(kāi)與社會(huì)共享，將為國(guó)家的發(fā)展和運(yùn)行提供極大幫助。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的管理變革

科技的發(fā)展從來(lái)不是有百利而無(wú)一害的，大數(shù)據(jù)的發(fā)展帶來(lái)便利和繁榮的同時(shí)也給我們的個(gè)人隱私造成了極大威脅。我們所有的個(gè)人信息、出行、購(gòu)物、喜好全被“第三只眼”看得清清楚楚，時(shí)刻面臨著信息泄露、濫用的危險(xiǎn)，也飽受被各種推銷(xiāo)電話(huà)的騷擾。且大型數(shù)據(jù)公司形成數(shù)據(jù)壟斷，一旦執(zhí)掌這些機(jī)構(gòu)的人出于什么好壞好意的目的，或者獨(dú)裁者利用大數(shù)據(jù)對(duì)人民進(jìn)行監(jiān)控來(lái)維護(hù)自己的統(tǒng)治，抹殺異己之聲，將造成不可磨滅的可怕后果。因而，大數(shù)據(jù)發(fā)展的同時(shí)，需要相應(yīng)的監(jiān)管條例來(lái)管控?cái)?shù)據(jù)的使用，避免數(shù)據(jù)濫用造成的嚴(yán)重后果。