很多人迷戀大數據，以為有了數據就有了金礦，其實并不是這樣。

  數據是我們通往價值規律認知的一個臺階而已，完整的價值進化臺階如下： 

  首先是自然噪聲，說白了就是各類信號源，可以是一本書，一個電話，一個告密者，任何東西。所需的第一種能力是從自然信號中獲得信號源的能力，一個靈敏的收音機可以聽到很遠的電臺聲音，比如你能否在書店里找到你想要的書。對多數人來說，第一種能力就是知道什么對你的工作和生活是有用的。

  第二是信號，就是在信號源中解調出信號，對于專業人士來說，他們對某一特定的信號就會非常敏感，能捕捉到信號源，可能是一個詞，一個表情。這個信號可以是模擬的，比如人的表情，語調，也可以是數字信號，比如一串莫爾斯密碼。當然，學過信號與系統的人肯定知道信號與數據的關系。模擬信號可以傳送數字數據（各類調制解調器），數字信號也可以傳遞模擬數據（CD和MP3）。

  第三是數據，如果我們把這里的數據定義到數字數據的話，這就是數據分析和大數據的概念了，當然數據還分結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，目前多數的數據分析技術還是針對結構化數據的，說白了就是結構化數據庫里的數據，而對于類似時間序列的半結構化數據和音頻視頻這類非結構化數據，目前也是學術研究的熱點吧，比如對于海量視頻監控數據的臉部識別，動作捕捉，乃至直接定位恐怖分子啥的。

  第四是信息，其實對人和計算機來說，數據不重要，數據蘊含的信息才重要，比如幾個TB視頻數據，真正破案需要的恐怖分子信息，可能只在其中占幾個幀而已，而要從這幾個幀的數據里，發現恐怖分子的各類特征信息，比如面部，軀體，走路樣子，從哪里來到那里去等等，這才是需要專業分析的地方，目前計算機估計比不上專業的人。所以信息才是重要的，知道為啥很多系統叫做信息系統了吧，因為它們是基于數據處理信息的系統。

  信息真正的價值是什么？按照系統論的觀點，信息是系統交互中，降低系統不確定性的關鍵。所以信息論鼻祖香濃咖啡，錯了是香農大爺提出了信息熵的概念，熵是不確定性的衡量標準。說白了互聯網思維的核心就是低熵，信息的交互和傳播可以使開放系統的熵降低，確定性增加。控制，就是使得系統的不確定性向我們希望的確定方向演化。在這個層面上，系統論，信息論，控制論這三個系統工程的理論和諧的展現了。

  第五是知識，對人和未來的機器來說，信息的不斷沉淀和應用交互過程就產生出人類的知識，知識構建于信息之上，但不是信息，信息是知識的載體。舉個例子，時刻變化的股票交易中，股價是信息，但是股價代表了什么，如何根據股價＼指數和其他交易信息去確定交易時間，買賣股票，那就是知識了，如果你把經驗也看成知識的一種，信息系統搞到后面就是搞知識管理和知識庫，做個股票信息軟件不牛逼，牛逼的是自動選股和買賣點提示，這背后需要有算法和專家庫，這些都是知識處理的內容。

  第六是價值，所有的數據＼信息都必須產生價值，人不會做無價值的事情，互聯網最牛逼的地方是顛覆了傳統現金流的概念，而是把未來的現金流轉換成當下的價值。而從知識、信息積累起來的價值判斷和價值思考，又會反過來指導我們對于信號、數據的理解和需求，新的價值會帶來新的數據，新的數據又產生新價值，這才是互聯網、物聯網未來不斷演化的源泉。