大數(shù)據(jù)的核心代表著我們分析信息時(shí)的三個(gè)轉(zhuǎn)變。這些轉(zhuǎn)變將改變我們理解和組建社會(huì)的方法。

第一個(gè)轉(zhuǎn)變就是，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們可以分析更多的數(shù)據(jù)，有時(shí)候甚至可以處理和某個(gè)特別現(xiàn)象相關(guān)的所有數(shù)據(jù)，而不再依賴于隨機(jī)采樣。這部分內(nèi)容將在第 1章闡述。19世紀(jì)以來，當(dāng)面臨大量數(shù)據(jù)時(shí)，社會(huì)都依賴于采樣分析。但是采樣分析是信息缺乏時(shí)代和信息流通受限制的模擬數(shù)據(jù)時(shí)代的產(chǎn)物。以前我們通常把這看成了理所當(dāng)然的限制，但高性能數(shù)字技術(shù)的流行讓我們意識(shí)到，這其實(shí)是一種人為的限制。與局限在小數(shù)據(jù)范圍相比，使用一切數(shù)據(jù)為我們帶來了更高的精確性，也讓我們看到了一些以前無法發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié)——大數(shù)據(jù)讓我們更清楚地看到了樣本無法揭示的細(xì)節(jié)信息。

第二個(gè)改變就是，研究數(shù)據(jù)如此之多，以至于我們不再熱衷于追求精確度。這部分內(nèi)容將在第 2章闡述。當(dāng)我們測(cè)量事物的能力受限時(shí)，關(guān)注最重要的事情和獲取最精確的結(jié)果是可取的。如果購買者不知道牛群里有 80頭牛還是 100頭牛，那么交易就無法進(jìn)行。直到今天，我們的數(shù)字技術(shù)依然建立在精準(zhǔn)的基礎(chǔ)上。我們假設(shè)只要電子數(shù)據(jù)表格把數(shù)據(jù)排序，數(shù)據(jù)庫引擎就可以找出和我們檢索的內(nèi)容完全一致的檢索記錄。

這種思維方式適用于掌握“小數(shù)據(jù)量”的情況，因?yàn)樾枰治龅臄?shù)據(jù)很少，所以我們必須盡可能精準(zhǔn)地量化我們的記錄。在某些方面，我們已經(jīng)意識(shí)到了差別。例如，一個(gè)小商店在晚上打烊的時(shí)候要把收銀臺(tái)里的每分錢都數(shù)清楚，但是我們不會(huì)、也不可能用“分”這個(gè)單位去精確計(jì)算國民生產(chǎn)總值。隨著規(guī)模的擴(kuò)大，對(duì)精確度的癡迷將減弱。

達(dá)到精確需要有專業(yè)的數(shù)據(jù)庫。針對(duì)小數(shù)據(jù)量和特定事情，追求精確性依然是可行的，比如一個(gè)人的銀行賬戶上是否有足夠的錢開具支票。但是，在這個(gè)大數(shù)據(jù)時(shí)代，在很多時(shí)候，追求精確度已經(jīng)變得不可行，甚至不受歡迎了。當(dāng)我們擁有海量即時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，絕對(duì)的精準(zhǔn)不再是我們追求的主要目標(biāo)。

大數(shù)據(jù)紛繁多樣，優(yōu)劣摻雜，分布在全球多個(gè)服務(wù)器上。擁有了大數(shù)據(jù)，我們不再需要對(duì)一個(gè)現(xiàn)象刨根究底，只要掌握大體的發(fā)展方向即可。當(dāng)然，我們也不是完全放棄了精確度，只是不再沉迷于此。適當(dāng)忽略微觀層面上的精確度會(huì)讓我們?cè)诤暧^層面擁有更好的洞察力。

第三個(gè)轉(zhuǎn)變因前兩個(gè)轉(zhuǎn)變而促成，即我們不再熱衷于尋找因果關(guān)系。這部分內(nèi)容將在第 3章闡述。尋找因果關(guān)系是人類長久以來的習(xí)慣。即使確定因果關(guān)系很困難而且用途不大，人類還是習(xí)慣性地尋找緣由。相反，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，我們無須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系，這會(huì)給我們提供非常新穎且有價(jià)值的觀點(diǎn)。相關(guān)關(guān)系也許不能準(zhǔn)確地告知我們某件事情為何會(huì)發(fā)生，但是它會(huì)提醒我們這件事情正在發(fā)生。在許多情況下，這種提醒的幫助已經(jīng)足夠大了。