如果说小数据时代的思维是“基于经验的因果论”，那么大数据时代的思维就是“基于数据的相关性论”。

下面我将从几个核心层面,详细阐述这种思维方式的转变和具体内涵。

核心转变：从“为什么”到“是什么”

这是大数据思维最根本、最颠覆性的转变。

• 小数据时代（因果论）：

  • 思维模式： 我们必须先理解一个现象背后的原因（Why），才能做出判断和决策，我们相信“凡事有果必有因”，追求的是因果关系。
  • 例子： 某地区流感爆发，我们会先去寻找病毒源、传播途径（为什么得病），然后针对性地研发疫苗、隔离人群，我们相信只有找到“原因”，才能找到“解药”。

• 大数据时代（相关性论）：

  • 思维模式： 我们不一定需要知道“为什么”，只要发现两个或多个事物之间存在强烈的关联性（What），我们就可以利用这种关联来预测和行动，我们关注的是相关关系。
  • 例子： 著名的“啤酒与尿布”故事，超市发现，购买尿布的男性顾客，有很大概率会同时购买啤酒，超市不需要知道“为什么”（可能是丈夫帮妻子买东西时想犒劳自己），只需要把这两种商品摆放在一起，就能显著提升销量，这就是利用相关性进行决策。

核心洞察： 在大数据面前，“知道是什么”就已经足够有用了，它让我们能够更快、更直接地解决问题，而无需陷入复杂、有时甚至无法穷尽的因果探究中。

大数据思维的五大核心特征

除了上述的根本转变,大数据思维还体现在以下几个关键特征上：

全样思维 vs. 抽样思维

• 小数据时代： 由于数据量小、处理能力有限，我们只能通过抽样来推断总体，我们精心设计抽样方案，力求样本能代表总体，但误差和偏差在所难免。
• 大数据时代： 我们有能力收集和分析全体数据（或接近全体数据），而不是样本，这让我们可以摆脱抽样的不确定性，看到更完整、更精确的图景。
  • 例子： 过去通过1000份问卷了解用户满意度，现在可以通过分析网站所有用户的点击、浏览、评论数据来得出结论。

效率思维 vs. 精度思维

• 小数据时代： 我们追求数据的精确性，因为数据量小，每一个数据点都至关重要，错误的或模糊的数据会严重影响结论，清洗数据、确保质量是核心工作。
• 大数据时代： 我们更接受数据的混杂性和不精确性，我们愿意用数据的“广度”和“新鲜度”来换取一定的“不精确”，因为我们处理的是海量数据，个别错误数据的影响微乎其微。
  • 例子： GPS定位数据可能有些许偏差，但这并不妨碍我们用它实时规划最优路线，我们更看重的是数据的时效性和整体趋势。

数据思维 vs. 流程思维

• 小数据时代： 商业决策更多依赖于经验、直觉和固定的业务流程，数据只是辅助工具，用于验证或修正决策。
• 大数据时代： 数据本身成为决策的核心依据和驱动力，决策流程从“人驱动”转向“数据驱动”，企业建立数据文化，让数据说话，用实验来验证假设。
  • 例子： Netflix不是靠高管拍板决定拍什么剧，而是通过分析数亿用户的观看行为数据，来预测哪些题材和演员会受欢迎，然后才投入巨资制作《纸牌屋》。

预测思维 vs. 描述性思维

• 小数据时代： 数据主要用于描述过去（发生了什么？），月度销售报表、年度财务总结等，都是对历史情况的回顾。
• 大数据时代： 数据的核心价值在于预测未来（将会发生什么？），通过建立模型，我们可以预测用户行为、市场趋势、设备故障等。
  • 例子： 亚马逊根据你的浏览和购买历史，预测你可能喜欢什么商品，并提前推荐给你，谷歌通过搜索数据预测流感爆发。

创新思维 vs. 竞争思维

• 小数据时代： 企业间的竞争更多是在现有产品和市场上的零和博弈，争夺有限的客户。
• 大数据时代： 数据本身成为一种新的生产要素，可以催生全新的商业模式和产品，创造新的市场，这是一种“从0到1”的创新。
  • 例子： Google本身不生产汽车，但它通过海量的驾驶数据，推出了自动驾驶技术，开创了一个全新的万亿级市场，Uber、Airbnb等平台经济，其核心都是对数据的重新组织和利用。

大数据思维是一种怎样的思维？

综合来看,大数据时代的思维是一种融合了数学、统计学和计算机科学的复合型思维，它具有以下特质：

1. 开放性： 不再局限于企业内部的结构化数据，而是愿意拥抱来自社交媒体、物联网、传感器等一切来源的、非结构化的海量数据。
2. 关联性： 不再执着于单点因果，而是善于在看似无关的数据中发现隐藏的关联，并将其转化为商业价值。
3. 实验性： 像科学家一样思考，通过A/B测试、多变量测试等方法，让数据来验证想法，快速迭代，持续优化。
4. 前瞻性： 不再满足于解释过去，而是利用数据模型洞察未来趋势，从“响应式”管理转向“预测式”管理。
5. 系统性： 将数据视为一个贯穿企业所有环节的生态系统，从数据采集、存储、处理到分析、应用，形成闭环，持续创造价值。

一个重要的提醒： 大数据思维并非要完全否定经验和直觉，在数据缺失、模糊或相互矛盾的情况下，经验和直觉依然是宝贵的财富，最理想的状态是将数据洞察与人类智慧相结合，做出更明智的决策，大数据思维为我们提供了一个强大的“新罗盘”，但最终掌舵的，依然是人。