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大数据时代的思维变革作者：贾凯来源：《现代审计与经济》 2016年第4期贾凯大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。
最近，这个话题的热度已经不仅局限在互联网领域了，正在逐渐拓展到其他领域，成为全社会关注的话题。
那么，什么是大数据？大数据的特点是什么？为什么现在才有大数据？大数据的应对方法是什么？大数据时代能带来哪些变革？这些变革对于审计工作有什么影响？这一系列问题都有待回答，本文将量力而行，给以上问题做出初步回答。
一、什么是大数据毫无疑问，大数据是一个新鲜概念。
对于这样的新鲜概念，其定义也要经过时间的积淀才能明确。
就目前而言，业界公认度高的是ＩＤＣ的“ ４Ｖ” 理论，即Ｖoｌｕｍｅ（数据量大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（数据多样性）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（数速大）和Ｖａｌｕｅ（价值密度低），在此基础上，ＩＢＭ重新定义并完善了“ ４Ｖ”理论，将最后一个“ Ｖ” 改而解释为Ｖｅｒａｃｉｔｙ（真实性）。
但大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，从大数据中提取、挖掘对业务发展有价值的潜在知识，找出趋势，做出预测性分析。
二、为什么现在才有大数据可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析：一是生产信息的门槛降低了。
要想知道现在数据产生有多方便，可以首先回顾一下以前的数据产生方式：20年前，如果想让别人知道你的观点，只能是向报纸投稿，或者出版著作，这要求的写作技能太高了，对普通人来说是不可能的。
10年前，博客开始流行，稍有写作水准的人都可以发表文章。
4年前，微博大行其道，只要不是文盲，就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。
现在呢，手机拍照，分享到微信朋友圈，已经成为大多数人的新选择，朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。
在这个时代，几乎人人都可以玩转朋友圈了。
可以看到，每一次变革都极大地降低了生产信息的难度，极大地扩充了具备生产数据能力的人群。
所以说，技术的进步给了普通人发表观点的机会。
大数据时代——读书笔记一、引论1.大数据时代的三个转变：1.可以分析更多的数据，处理和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样2.不热衷于精确度3.不热衷与寻找因果关系2.习惯：用来决策的信息必须是少量而精确的。
实际：数据量变大，数据处理速度变快，数据不在精确3.危险：不是隐私的泄露而是未来行动的预判二、大数据时代的思维变革1.原因：没有意识到处理大规模数据的能力，假设信息匮乏，发展一些使用少量信息的技术（随机采样）1.1086年末日审判书英国对人的记载2.约翰·格朗特：统计学，采样分析精确性随着采样随机性上升而大幅上升，与样本数量关系不大3.1890年，穿孔卡片制表机，人口普查4.随机采样有固有的缺陷1.采样过程中存在偏差2.采样不适合考察子类别3.只能得出实现设计好的问题的结果4.忽视了细节考察2.全数据模式：样本=总体1.通过异常量判断信用卡诈骗2.大数据分析：不用随机抽样，而是采用所有数据。
不是绝对意义而是相对意义。
（Xroom信用卡诈骗，日本相扑比赛）3.多样性的价值（社区外联系很多》社区内联系很多）3. 混杂性而非精确性1. 葡萄树温度测量：数据变多，虽然可能有错误数据，但总体而言会更加精确。
2. 包容错误有更大好处3. word语法检查：语料库》算法发展4. google翻译：让计算机自己估算对应关系，寻找成千上万对译结论：大数据的简单算法好过小数据的复杂算法5. 大数据让我们不执著于也无法执着于精确6. MIT的通货紧缩软件：即时的大数据7. 标签：不精确8. 想要获得大规模数据的好处，混乱是一种标准途经9. 新的数据库：大部分数据是非结构化的，无法被利用10. Hadoop：与mapreduce系统相对的开源式分布系统，输出结果不精确，但是非常快结论：相比于依赖小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事情的真相。
“部分”和”确切“的吸引力是可以理解的。
大数据时代下的思维方式变革一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到我们生活的方方面面，对各行各业产生了深远的影响。
在这个背景下，大数据时代的思维方式变革成为了我们必须面对的重要议题。
本文旨在探讨大数据时代下思维方式的转变，分析这种变革对我们认识世界、解决问题和决策制定的影响，并探讨如何在新的时代背景下适应并应用这种思维方式。
我们将从大数据的基本特征入手，解析大数据如何改变了我们对世界的认知，以及这种认知变革如何进一步推动我们思维方式的转变。
我们还将探讨大数据时代下思维方式变革的挑战与机遇，以及如何在实践中应用这种新的思维方式，以更好地应对未来的挑战。
二、大数据时代的特征在大数据时代的浪潮中，我们见证了一场前所未有的思维方式变革。
这个时代，数据无处不在，无时不有，且规模庞大，类型多样。
大数据时代的特征主要体现在以下几个方面：数据量级的爆炸式增长。
随着物联网、云计算等技术的广泛应用，数据生成的速度和规模呈现出前所未有的增长态势。
这种增长不仅体现在数据的数量上，更体现在数据的维度和复杂性上。
数据类型的多样性。
大数据时代，数据的来源和形式日益多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些不同类型的数据相互交织，形成了复杂的数据网络，为我们的分析和决策提供了更为丰富的信息来源。
数据关联性的重视。
在大数据时代，人们开始更加注重数据之间的关联性，而非简单的因果关系。
这种思维方式的转变，使得我们能够在海量数据中发现隐藏的模式和趋势，为预测未来提供可能。
数据处理的高效性。
随着计算能力的提升和算法的优化，大数据处理变得更加高效和精确。
这使得我们能够在较短的时间内完成大规模数据的分析和挖掘，为实时决策提供了有力支持。
数据价值的挖掘和利用。
大数据的价值在于其潜在的信息和知识。
通过深度分析和挖掘，我们可以从数据中提取出有价值的信息，为企业的决策和创新提供有力支持。
同时，数据也成为了一种新的资产和资源，为经济的发展和社会的进步提供了新的动力。
《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》读书笔记1 在北航读⼤数据也已经有⼀年多了，但是我感觉到⾃⼰始终没能够从宏观的⽅⾯想清楚⼤数据为什么是趋势、效率如何评估、怎么⽤才最好。
这可能是因为⾃⼰还没有学习到位、思考的少；也可能是因为诸如机器学习、云计算、数据挖掘以及R语⾔⼯程实践这样的课程涉及的都是具体的技术，从技术谈起最好，⽽专门花费⼀门课去谈概论在这个阶段略显多余；还有可能是因为⼤数据这个领域太新太繁杂，很多东西渗透在技术其间⽽不好单独剥离⽽出，所以避⽽不谈让你⾃⾏品味悟道......这就激发了我去读关于⼤数据概论的书籍。
这本《⼤数据时代：⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰》很符合我的需求，因为要的就是站在⼀个全新的思维层⾯去思考⾃⼰到底在学些什么，以后会做些什么，事实上这本书也就是这样写的。
本书在引⾔部分开门见⼭的点明作者观点，即⼤数据开启了⼀次重⼤的时代转型；在正⽂部分从三个主要的⽅⾯探讨了⼤数据时代的特性、规则和优势，即⼤数据时代所带来的思维变⾰、商业变⾰和管理变⾰；在结语章节预测了⼀下⼤数据的未来。
全书结构清晰、⽂字通俗易懂，本书的两位作者，英国⽜津⼤学⽹络学院的教授维克托迈尔－舍恩伯格、《经济学⼈》数据编辑肯尼恩－库克耶，举了很多的例⼦，在每个例⼦⾥都着重对⽐了⼤数据时代前后的不同，让⼈读后⾼下⽴判。
1、引⾔——⼀场⽣活、⼯作与思维的⼤变⾰ ⼤数据，变⾰公共卫⽣：在甲型H1N1禽流感⼤爆发的时候，美国也是要求医⽣在发现新型流感病例的时候告知疾病控制与预防中⼼。
但是问题在于，这种统计疫情的⽅式会有⼀定的延迟。
⽐如说，⼈们可能患病多⽇受不了了才去医院、医⽣把情况确认并传给疾控中⼼需要时间、疾控中⼼每周才进⾏⼀次数据汇总等等，延迟的时间往往在⼀到两周。
对于甲流这种飞速传播的致命疾病来说，信息滞后两周是致命的，因为这种滞后会导致公共卫⽣机构在疫情爆发的关键时期⽆所适从。
⾯对这个问题，⾕歌的⼯程师们发表了⼀篇引⼈注⽬的论⽂，论⽂不仅解决了这个信息迟滞的问题，⽽且在疫情爆发的初期就能够发现源头，定位传播辐射轨迹，精确程度可以到特定的地区和州。
⼤数据时代——第⼀部分：⼤数据时代的思维变⾰⼤数据，变⾰公共卫⽣2009年出现了⼀种新的流感病毒，这种甲型H1N1流感结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点，在短短⼏周之内迅速传播开来。
在甲型H1N1 流感爆发的⼏周前，互联⽹巨头⾕歌公司的⼯程师们在《⾃然》杂志上发表了⼀篇引⼈注⽬的论⽂，它令公共卫⽣官员们和计算机科学家们感到震惊。
⽂中解释了⾕歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，⽽且可以具体到特定的地区和州。
⾕歌通过观察⼈们在⽹上的搜索记录来完成这个预测，⽽这种⽅法以前⼀直是被忽略的。
⾕歌保存了多年来所有的搜索记录，⽽且每天都会受到全球超过30亿条的搜索指令，如此庞⼤的数据资源⾜以⽀撑和帮助它完成这项⼯作。
以⼀种前所未有的⽅式，通过对海量数据进⾏分析，获得有巨⼤价值的产品和服务，或深刻的洞见。
基于这样的技以⼀种前所未有的⽅式，通过对海量数据进⾏分析，获得有巨⼤价值的产品和服务，或深刻的洞见。
术理念和数据储备，下⼀次流感来袭的时候，世界将会拥有⼀种更好的预测⼯具，以预防流感的传播。
⼤数据，变⾰商业2003年，奥伦. 埃齐奥尼（Oren Etzioni ）准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。
他知道飞机票越早预定越便宜，于是他在这个⼤喜⽇⼦来临之前的⼏个⽉，就在⽹上预定了⼀张去洛杉矶的机票。
在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。
当得知虽然个⼈得机票⽐他买得更晚，但是票价却⽐他便宜得多，他感到⾮常⽓愤。
后来埃齐奥尼创⽴了⼀个预测系统，它帮助虚拟的乘客节省了很多钱。
这个预测系统建⽴在41天之内的12000个价格样本基础之上，⽽这些数据都是从⼀个旅游⽹站上爬取过来的，这个预测系统并不能说明原因，只能推测会发⽣什么。
这个⼩项⽬逐渐发展成为⼀家得到了风险投资基⾦⽀持的科技创业公司，名为Farecast。
Farecast 是⼤数据公司的⼀个缩影，也代表了当今世界发展的趋势。
大数据时代的思维变革结合维克多·迈尔·舍恩伯格所著的《大数据时代》一书，主要梳理了大数据时代带来的三个方面的思维变革：追求全样本而不是小样本、混杂性而不是精确性、相关关系而不是因果关系。
通过转变我们在小数据时代的思维模式，拥抱大数据时代，投身这场变革，挖掘更多市场价值。
标签：大数据时代；思维方式；变革1大数据时代的来临近年来，“大数据”频繁地出现在我们的视野，成了一个炙手可热的词汇，被各行各业的人们讨论着。
随着信息时代的到来，计算机行业的高速发展给我们带来了很多的机遇与挑战，而大数据作为一种新的生产资料，不断地体现出其在社会生活中的巨大作用。
各种迹象表明，大数据正全面“渗入”我们的现实生活中，掀起了一场数据技术的革命，世界正被急速推向大数据时代，并且以前所未有的速度颠覆着人们探索世界的方法。
那么，大数据是否单单指数据量十分庞大呢，其实不然，大数据并非是容量特别大的数据集合，因为容量仅仅是大数据的一个特征，如果仅仅是从数据量的层面来看当今的大数据时代，未免有些浅薄。
从现代角度来谈大数据，我们至少可以描述出大数据的四个特征：数据量大、数据种类繁多、流动速度极快、价值密度低。
若要对这四个特征作出进一步的扩展，那大概只需对价值密度低这个特征稍作解释。
由于在大数据时代来临的今天，数据量呈井喷式爆发，而隐藏在大量数据中的有用信息的比例却没有增长，这就意味着我们在庞杂的数据中找到有价值数据的难度增大，即大数据显然可以带给我们巨大的商业价值，但其价值密度还是较低。
而维克多·迈尔·舍恩伯格曾在《大数据时代》一书中表达过这样一个观念，他认为，大数据并不是一个确切的概念，它是指可以在大规模数据基础上做到的事情，而在小规模数据基础上无法做到。
大数据不仅仅是指数据量呈指数型增长时的量变，更重要的是量变引发的质变，它给我们带来了新的思维方式，也给我们带来一种量化一切的新的世界观。
2大数据引发思维变革所谓思维方式，就是我们大脑活动的内在程序，是一种习惯性的思考问题和处理问题的模式，它涉及我们看待事物的角度、方式和方法，并由此对我们的行为方式产生直接的影响。
