2013被稱為大數據元年。

關于大數據的圖書市面上就有20多種，其中最突出的是維克托·邁爾－舍恩伯格的《大數據時代——生活、工作與思維的大變革》（浙江人民出版社出版）。

舍恩伯格是最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一，早在2010年就在《經濟學人》上發布了對大數據應用的前瞻性研究，他的咨詢客戶包括微軟、惠普和IBM等全球頂級企業，被譽為“大數據商業應用第一人”。

下面，我們循著舍恩伯格《大數據時代》的脈絡，了解一下大數據究竟意味著什么。

世界的本質是數據

2009年，甲型H1N1流感爆發的前幾周，谷歌的工程師在《自然》雜志上預測大型流感傳播即將到來。不需分發口腔試紙或調查醫生，他們建立了一個系統，在每天收到的數十億條搜索指令中關注特定檢索詞條（如“哪些是治療咳嗽和發熱的藥物”等）的頻繁使用與流感傳播之間的聯系，及時判斷流感從哪里傳出。而疾控中心要到流感爆發一兩周后才能確定。

谷歌的判斷就建立在大數據基礎上：即以一種特定方式，對海量數據進行分析，獲得有巨大價值的產品和服務或深刻的洞見。

傳統經濟統計原則是以抽樣表征總體，人類對世界的認識，很像打著手電筒，清晰地看到腳下的某一塊石頭；而大數據時代的信息統計包含的樣本量是如此之大，如同一盞燈籠，可能細部不夠準確，但能照出整個環境和道路通向哪里。那些不很準確的最原始、看似平凡無用的信息，經過恰當的分析，讓我們越來越接近正確——

中英人壽通過分析愛好、常瀏覽的網頁、常看的節目、收入估計等好幾百種生活方式數據，找出更有可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥的人。申請者不必提供血液和尿樣，這個純數據分析法只需5美元，可使保險公司在每人身上節省125美元；

網站內容設置依賴于數據而不是編輯的新聞敏感度，數據比有經驗的記者更能揭示哪些是符合大眾口味的新聞；

網上教育公司深度研究它收集的所有數據，比如學生重放講座視頻的哪個片斷，從而找出不明晰或很吸引人的地方反饋給設計課程的團隊……

這很像一場尋寶游戲，通過數據科學家的巧手，這些數據的潛在價值被挖掘出來，遠超其最基本的用途。數據發出了自己的聲音，帶給我們驚喜。有了大數據的幫助，我們會意識到本質上世界是由信息構成的。

挖掘處理數據是“大數據”的真諦

一個男人沖進塔吉特商店，氣憤地對經理說：“我女兒還是高中生，你們卻給她郵寄嬰兒服和嬰兒床的優惠券，你們是在鼓勵她懷孕嗎？”幾天后，當經理打電話致歉時，男人語氣變平和了：“我女兒的預產期是8月份，是我完全沒有意識到這個事件的發生，該說抱歉的是我。”原來，塔吉特的分析團隊發現，懷孕3個月的女性會買無香乳液，之后會買鎂、鈣、鋅等營養品，有20多種關聯物能使零售商較準確地預測預產期，寄出相應的優惠券招徠顧客。

在大數據時代我們可以預測未來。古代能夠預言天氣的人，往往被視為通神，而今需要的只是海量信息的占有和分析。

大數據不僅僅在于數據之大，挖掘處理才是大數據關鍵所在。一要有收集及開發數據的特定工具，二要有集黑客和定量分析員優長于一身的數據科學家。

隨著相關技術的成熟，公共部門和私人企業過去積累的大量“垃圾”數據有可能重煥光彩。比如用微觀居民和企業用電量數據指導智能電網建設、用交通事故和犯罪數據指導警力布局、用消費和稅收數據指導收入分配、用客流量數據指導鐵路和民航調配、用互聯網關鍵詞傳播數據進行流行病預防等等。

沃爾瑪可謂是大數據的玩家。在對每個顧客購物籃中的物品、具體購買時間甚至購買日的天氣分析后，研究人員發現，跟尿布一起搭配購買最多的竟是啤酒，而季節性颶風到來之前，POP-Tarts蛋撻被大量買走。于是沃爾瑪把啤酒和尿布捆綁銷售；在颶風警報