大數據思維原理是什麼？筆者概括為10項原理。
一、數據核心原理
從「流程」核心轉變為「數據」核心
大數據時代，計算模式也發生了轉變，從「流程」核心轉變為「數據」核心。Hadoop體系的分佈式計算框架已經是「數據」為核心的範式。非結構化數據及分析需求，將改變IT系統的升級方式：從簡單增量到架構變化。大數據下的新思維——計算模式的轉變。
例如：IBM將使用以數據為中心的設計，目的是降低在超級計算機之間進行大量數據交換的必要性。大數據下，雲計算找到了破繭重生的機會，在存儲和計算上都體現了數據為核心的理念。大數據和雲計算的關係：雲計算為大數據提供了有力的工具和途徑，大數據為雲計算提供了很有價值的用武之地。而大數據比雲計算更為落地，可有效利用已大量建設的雲計算資源，最後加以利用。
科學進步越來越多地由數據來推動，海量數據給數據分析既帶來了機遇，也構成了新的挑戰。大數據往往是利用眾多技術和方法，綜合源自多個管道、不同時間的資訊而獲得的。為了應對大數據帶來的挑戰，我們需要新的統計思路和計算方法。
說明：用數據核心思維方式思考問題，解決問題。以數據為核心，反映了當下IT產業的變革，數據成為人工智慧的基礎，也成為智慧化的基礎，數據比流程更重要，數據庫、記錄數據庫，都可開發出深層次信息。雲計算機可以從數據庫、記錄數據庫中搜索出你是誰，你需要什麼，從而推薦給你需要的資訊。
二、數據價值原理
由功能是價值轉變為數據是價值
大數據真正有意思的是數據變得在線了，這個恰恰是互聯網的特點。非互聯網時期的產品，功能一定是它的價值，今天互聯網的產品，數據一定是它的價值。
例如：大數據的真正價值在於創造，在於填補無數個還未實現過的空白。有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。不管大數據的核心價值是不是預測，但是基於大數據形成決策的模式已經為不少的企業帶來了盈利和聲譽。
數據能告訴我們，每一個客戶的消費傾向，他們想要什麼，喜歡什麼，每個人的需求有哪些區別，哪些又可以被集合到一起來進行分類。大數據是數據數量上的增加，以至於我們能夠實現從量變到質變的過程。舉例來說，這裡有一張照片，照片裡的人在騎馬，這張照片每一分鐘，每一秒都要拍一張，但隨著處理速度越來越快，從1分鐘一張到1秒鐘1張，突然到1秒鐘10張後，就產生了電影。當數量的增長實現質變時，就從照片變成了一部電影。
美國有一家創新企業Decide.com
它可以幫助人們做購買決策，告訴消費者什麼時候買什麼產品，什麼時候買最便宜，預測產品的價格趨勢，這家公司背後的驅動力就是大數據。他們在全球各大網站上搜集數以十億計的數據，然後幫助數以十萬計的用戶省錢，為他們的採購找到最好的時間，降低交易成本，為終端的消費者帶去更多價值。
在這類模式下，儘管一些零售商的利潤會進一步受擠壓，但從商業本質上來講，可以把錢更多地放回到消費者的口袋裡，讓購物變得更理性，這是依靠大數據催生出的一項全新產業。這家為數以十萬計的客戶省錢的公司，在幾個星期前，被eBay以高價收購。
再舉一個例子，SWIFT是全球最大的支付平臺，在該平臺上的每一筆交易都可以進行大數據的分析,他們可以預測一個經濟體的健康性和增長性。比如，該公司現在為全球性客戶提供經濟指數，這又是一個大數據服務。,定製化服務的關鍵是數據。《大數據時代》的作者維克托·邁爾·舍恩伯格認為，大量的數據能夠讓傳統行業更好地瞭解客戶需求，提供個性化的服務。
說明：用數據價值思維方式思考問題，解決問題。資訊總量的變化導致了信息形態的變化，量變引發了質變，最先經歷資訊爆炸的學科，如天文學和基因學，創造出了「大數據」這個概念。如今，這個概念幾乎應用到了所有人類致力於發展的領域中。從功能為價值轉變為數據為價值，說明數據和大數據的價值在擴大，數據為「王」的時代出現了。數據被解釋是資訊，資訊常識化是知識，所以說數據解釋、數據分析能產生價值。
三、全樣本原理
從抽樣轉變為需要全部數據樣本
需要全部數據樣本而不是抽樣，你不知道的事情比你知道的事情更重要，但如果現在數據足夠多，它會讓人能夠看得見、摸得著規律。數據這麼大、這麼多，所以人們覺得有足夠的能力把握未來，對不確定狀態的一種判斷，從而做出自己的決定。這些東西我們聽起來都是非常原始的，但是實際上背後的思維方式，和我們今天所講的大數據是非常像的。
舉例：在大數據時代，無論是商家還是資訊的搜集者，會比我們自己更知道你可能會想幹什麼。現在的數據還沒有被真正挖掘，如果真正挖掘的話，通過信用卡消費的記錄，可以成功預測未來5年內的情況。統計學裡頭最基本的一個概念就是，全部樣本才能找出規律。為什麼能夠找出行為規律？一個更深層的概念是人和人是一樣的，如果是一個人特例出來，可能很有個性，但當人口樣本數量足夠大時，就會發現其實每個人都是一模一樣的。
說明：用全數據樣本思維方式思考問題，解決問題。從抽樣中得到的結論總是有水分的，而全部樣本中得到的結論水分就很少，大數據越大，真實性也就越大，因為大數據包含了全部的資訊。
四、關注效率原理
由關注精確度轉變為關注效率
關注效率而不是精確度，大數據標志著人類在尋求量化和認識世界的道路上前進了一大步，過去不可計量、存儲、分析和共用的很多東西都被數據化了，擁有大量的數據和更多不那麼精確的數據為我們理解世界打開了一扇新的大門。大數據能提高生產效率和銷售效率，原因是大數據能夠讓我們知道市場的需要，人的消費需要。大數據讓企業的決策更科學，由關注精確度轉變為關注效率的提高，大數據分析能提高企業的效率。
例如：在互聯網大數據時代，企業產品反覆運算的速度在加快。三星、小米手機製造商半年就推出一代新智慧手機。利用互聯網、大數據提高企業效率的趨勢下，快速就是效率、預測就是效率、預見就是效率、變革就是效率、創新就是效率、應用就是效率。
競爭是企業的動力，而效率是企業的生命，效率低與效率高是衡量企來成敗的關鍵。一般來講，投入與產出比是效率，追求高效率也就是追求高價值。手工、機器、自動機器、智慧機器之間效率是不同的，智慧機器效率更高，已能代替人的思維勞動。智慧機器核心是大數據制動，而大數據制動的速度更快。在快速變化的市場，快速預測、快速決策、快速創新、快速定製、快速生產、快速上市成為企業行動的準則，也就是說，速度就是價值，效率就是價值，而這一切離不開大數據思維。
說明：用關注效率思維方式思考問題，解決問題。大數據思維有點像混沌思維，確定與不確定交織在一起，過去那種一元思維結果，已被二元思維結果取代。過去尋求精確度，現在尋求高效率；過去尋求因果性，現在尋求相關性；過去尋找確定性，現在尋找概率性，對不精確的數據結果已能容忍。只要大數據分析指出可能性，就會有相應的結果，從而為企業快速決策、快速動作、創佔先機提高了效率。
五、關注相關性原理
由因果關係轉變為關注相關性
關注相關性而不是因果關係，社會需要放棄它對因果關係的渴求，而僅需關注相關關係，也就是說只需要知道是什麼，而不需要知道為什麼。這就推翻了自古以來的慣例，而我們做決定和理解現實的最基本方式也將受到挑戰。
例如：大數據思維一個最突出的特點，就是從傳統的因果思維轉向相關思維，傳統的因果思維是說我一定要找到一個原因，推出一個結果來。而大數據沒有必要找到原因，不需要科學的手段來證明這個事件和那個事件之間有一個必然，先後關聯發生的一個因果規律。它只需要知道，出現這種跡象的時候，我就按照一般的情況，這個數據統計的高概率顯示它會有相應的結果，那麼我只要發現這種跡象的時候，我就可以去做一個決策，我該怎麼做。這是和以前的思維方式很不一樣，老實說，它是一種有點反科學的思維，科學要求實證，要求找到準確的因果關係。
在這個不確定的時代裡面，等我們去找到準確的因果關係，再去辦事的時候，這個事情早已經不值得辦了。所以「大數據」時代的思維有點像回歸了工業社會的這種機械思維——機械思維就是說我按那個按鈕，一定會出現相應的結果，是這樣狀態。而農業社會往前推，不需要找到中間非常緊密的、明確的因果關係，而只需要找到相關關係，只需要找到跡象就可以了。社會因此放棄了尋找因果關係的傳統偏好，開始挖掘相關關係的好處。
例如：美國人開發一款「個性化分析報告自動可視化程式」軟件從網上挖掘數據資訊，這款數據挖掘軟件將自動從各種數據中提取重要資訊，然後進行分析，並把此資訊與以前的數據關聯起來，分析出有用的資訊。
非法在屋內打隔斷的建築物著火的可能性比其他建築物高很多。紐約市每年接到2.5萬宗有關房屋住得過於擁擠的投訴，但市裡只有200名處理投訴的巡視員，市長辦公室一個分析專家小組覺得大數據可以幫助解決這一需求與資源的落差。該小組建立了一個市內全部90萬座建築物的數據庫，並在其中加入市裡19個部門所收集到的數據：欠稅扣押記錄、水電使用異常、繳費拖欠、服務切斷、救護車使用、當地犯罪率、鼠患投訴，諸如此類。
接下來，他們將這一數據庫與過去5年中按嚴重程度排列的建築物著火記錄進行比較，希望找出相關性。果然，建築物類型和建造年份是與火災相關的因素。不過，一個沒怎麼預料到的結果是，獲得外磚牆施工許可的建築物與較低的嚴重火災發生率之間存在相關性。利用所有這些數據，該小組建立了一個可以幫助他們確定哪些住房擁擠投訴需要緊急處理的系統。他們所記錄的建築物的各種特徵數據都不是導致火災的原因，但這些數據與火災隱患的增加或降低存在相關性。這種知識被證明是極具價值的：過去房屋巡視員出現場時簽發房屋騰空令的比例只有13%，在採用新辦法之後，這個比例上升到了70%——效率大大提高了。
全世界的商界人士都在高呼大數據時代來臨的優勢：一家超市如何從一個17歲女孩的購物清單中，發現了她已懷孕的事實；或者將啤酒與尿不濕放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。大數據透露出來的資訊有時確實會起顛覆。比如，騰訊一項針對社交網絡的統計顯示，愛看家庭劇的男人是女性的兩倍還多；最關心金價的是中國大媽，但緊隨其後的卻是90後。而在過去一年，支付寶中無線支付比例排名前十的竟然全部在青海、西藏和內蒙古地區。
說明：用關注相關性思維方式來思考問題，解決問題。尋找原因是一種現代社會的一神論，大數據推翻了這個論斷。過去尋找原因的信念正在被「更好」的相關性所取代。當世界由探求因果關係變成挖掘相關關係，我們怎樣才能既不損壞建立在因果推理基礎之上的社會繁榮和人類進步的基石，又取得實際的進步呢？這是值得思考的問題。
解釋：轉向相關性，不是不要因果關係，因果關係還是基礎，科學的基石還是要的。只是在高速資訊化的時代，為了得到即時資訊，實時預測，在快速的大數據分析技術下，尋找到相關性資訊，就可預測用戶的行為，為企業快速決策提供提前量。
比如預警技術，只有提前幾十秒察覺，防禦系統才能起作用。比如，雷達顯示有個提前量，如果沒有這個預知的提前量，雷達的作用也就沒有了，相關性也是這個原理。比如，相對論與量子論的爭論也能說明問題，一個說上帝不擲骰子，一個說上帝擲骰子，爭論幾十年，最後承認兩個都存在，而且量子論取得更大的發展——一個適用於宇宙尺度，一個適用於原子尺度。
六、預測原理
從不能預測轉變為可以預測
大數據的核心就是預測，大數據能夠預測體現在很多方面。大數據不是要教機器像人一樣思考，相反，它是把數學演算法運用到海量的數據上來預測事情發生的可能性。正因為在大數據規律面前，每個人的行為都跟別人一樣，沒有本質變化，所以商家會比消費者更了消費者的行為。
例如：大數據助微軟準確預測世界懷。微軟大數據團隊在2014年巴西世界足球賽前設計了世界懷模型，該預測模型正確預測了賽事最後幾輪每場比賽的結果，包括預測德國隊將最終獲勝。預測成功歸功於微軟在世界懷進行過程中獲取的大量數據，到淘汰賽階段，數據如滾雪球般增多，常握了有關球員和球隊的足夠資訊，以適當校準模型並調整對接下來比賽的預測。
世界盃預測模型的方法與設計其它事件的模型相同，訣竅就是在預測中去除主觀性，讓數據說話。預測性數學模型幾乎不算新事物，但它們正變得越來越準確。在這個時代，數據分析能力終於開始趕上數據收集能力，分析師不僅有比以往更多的資訊可用於構建模型，也擁有在很短時間內通過計算機將信息轉化為相關數據的技術。
幾年前，得等每場比賽結束以後才能獲取所有數據，現在，數據是自動實時發送的，這讓預測模型能獲得更好的調整且更準確。微軟世界懷模型的成績說明瞭其模型的實力，它的成功為大數據的力量提供了強有力的證明，利用同樣的方法還可預測選舉或關注股票。類似的大數據分析正用於商業、政府、經濟學和社會科學，它們都關於原始數據進行分析。
我們進入了一個用數據進行預測的時代，雖然我們可能無法解釋其背後的原因。如果一個醫生只要求病人遵從醫囑，卻沒法說明醫學幹預的合理性的話，情況會怎麼樣呢？實際上，這是依靠大數據取得病理分析的醫生們一定會做的事情。
從一個人亂穿馬路時行進的軌跡和速度來看他能及時穿過馬路的可能性，都是大數據可以預測的範圍。當然，如果一個人能及時穿過馬路，那麼他亂穿馬路時，車子就只需要稍稍減速就好。但是這些預測系統之所以能夠成功，關鍵在於它們是建立在海量數據的基礎之上的。
此外，隨著系統接收到的數據越來越多，通過記錄找到的最好的預測與模式，可以對系統進行改進。它通常被視為人工智慧的一部分，或者更確切地說，被視為一種機器學習。真正的革命並不在於分析數據的機器，而在於數據本身和我們如何運用數據。一旦把統計學和現在大規模的數據融合在一起，將會顛覆很多我們原來的思維。所以現在能夠變成數據的東西越來越多，計算和處理數據的能力越來越強，所以大家突然發現這個東西很有意思。所以，大數據能幹啥？能幹很多很有意思的事情。
例如，預測當年葡萄酒的品質
很多品酒師品的不是葡萄酒，那時候葡萄酒還沒有真正的做成，他們品的是發爛的葡萄。因此在那個時間點就預測當年葡萄酒的品質是比較冒險的。而且人的心理的因素是會影響他做的這個預測，比如說地位越高的品酒師，在做預測時會越保守，因為他一旦預測錯了，要損失的名譽代價是很大的。所以的品酒大師一般都不敢貿然說今年的酒特別好，或者是特別差；而剛出道的品酒師往往會「語不驚人死不休的」。
普林斯頓大學有一個英語學教授，他也很喜歡喝酒，喜歡儲藏葡萄酒，所以他就想是否可以分析到底哪年酒的品質好。然後他就找了很多數據，比如說降雨量、平均氣溫、土壤成分等等，然後他做回歸，最後他說把參數都找出來，做了個網站，告訴大家今年葡萄酒的品質好壞以及秘訣是什麼。
當他的研究公佈的時候，引起了業界的軒然大波，因為他做預測做的很提前，因為今年的葡萄收穫後要經過一段的時間發酵，酒的味道才會好，但這個教授突然預測說今年的酒是世紀最好的酒。大家說怎麼敢這麼說，太瘋狂了。更瘋狂的是到了第二年，他預測今年的酒比去年的酒更好，連續兩次預測說是百年最好的酒，但他真的預測對了。現在品酒師在做評判之前，要先到他的網站上看看他的預測，然後再做出自己的判斷。有很多的規律我們不知道，但是它潛伏在這些大數據裡頭。
例如，大數據描繪「傷害圖譜」
廣州市傷害監測信息系統通過廣州市紅十字會醫院、番禺區中心醫院、越秀區兒童醫院3個傷害監測哨點醫院，持續收集市內發生的傷害資訊，分析傷害發生的原因及危險因素，系統共收集傷害患者14681例，接近九成半都是意外事故。整體上，傷害多發生於男性，占61.76%，5歲以下兒童傷害比例高達14.36%，家長和社會應高度重視，45.19%的傷害都是發生在家中，其次才是公路和街道。
收集到監測數據後，關鍵是通過分析處理，把數據「深加工」以利用。比如，監測數據顯示，老人跌倒多數不是發生在雨天屋外，而是發生在家裡，尤其是旱上剛起床時和浴室裡，這就提示，防控老人跌倒的對策應該著重在家居，起床要注意不要動作過猛，浴室要防滑，加扶手等等。
說明：用大數據預測思維方式來思考問題，解決問題。數據預測、數據記錄預測、數據統計預測、數據模型預測，數據分析預測、數據模式預測、數據深層次資訊預測等等，已轉變為大數據預測、大數據記錄預測、大數據統計預測、大數據模型預測，大數據分析預測、大數據模式預測、大數據深層次資訊預測。
互聯網、移動互聯網和雲計算機保證了大數據實時預測的可能性，也為企業和用戶提供了實時預測的資訊，相關性預測的信息，讓企業和用戶搶佔先機。由於大數據的全樣本性，人和人都是一樣的，所以雲計算機軟件預測的效率和準確性大大提高，有這種跡象，就有這種結果。
七、資訊找人原理
從人找資訊，轉變為資訊找人
互聯網和大數據的發展，是一個從人找資訊，到資訊找人的過程。先是人找資訊，人找人，資訊找資訊，現在是資訊找人的這樣一個時代。資訊找人的時代，就是說一方面我們回到了一種最初的，廣播模式是資訊找人，我們聽收音機，我們看電視，它是資訊推給我們的，但是有一個缺陷，不知道我們是誰，後來互聯網反其道而行，提供搜尋引擎技術,讓我知道如何找到我所需要的資訊，所以搜尋引擎是一個很關鍵的技術。
例如：從搜尋引擎——向推薦引擎轉變。今天，後搜尋引擎時代已經正式來到，什麼叫做後搜尋引擎時代呢？使用搜尋引擎的頻率會大大降低，使用的時長也會大大的縮短，為什麼使用搜尋引擎的頻率在下降？時長在下降?原因是推薦引擎的誕生。就是說從人找資訊到資訊找人越來越成為了一個趨勢，推薦引擎就是說它很懂我，知道我要知道，所以是最好的技術。喬布斯說，讓人感受不到技術的技術是最好的技術。
大數據還改變了信息優勢。按照循證醫學，現在治病的第一件事情不是去研究病理學，而是拿過去的數據去研究，相同情況下是如何治療的。這導致專家和普通人之間的資訊優勢沒有了。原來我相信醫生，因為醫生知道的多，但現在我可以到Google上查一下，知道自己得了什麼病。
Google有一個機器翻譯的團隊，最開始的時候翻譯之後的文字根本看不懂，但是現在60%的內容都能讀得懂。Google機器翻譯團隊裡頭有一個笑話，說從團隊每離開一個語言學家，翻譯質量就會提高。越是專家越搞不明白，但打破常規讓數據說話，得到真理的速度反而更快。
說明：用資訊找人的思維方式思考問題，解決問題。從人找資訊到資訊找人，是交互時代一個轉變，也是智能時代的要求。智慧機器已不是冷冰冰的機器，而是具有一定智慧的機器。資訊找人這四個字，預示著大數據時代可以讓資訊找人，原因是企業懂用戶，機器懂用戶，你需要什麼資訊，企業和機器提前知道，而且主動提供你需要的資訊。
八、機器懂人原理
由人懂機器轉變為機器更懂人
不是讓人更懂機器，而是讓機器更懂人，或者說是能夠在使用者很笨的情況下，仍然可以使用機器。甚至不是讓人懂環境，而是讓我們的環境來懂我們，環境來適應人，某種程度上自然環境不能這樣講，但是在數字化環境中已經是這樣的一個趨勢，就是我們所在的生活世界，越來越趨向於它更適應於我們，更懂我們。哪個企業能夠真正做到讓機器更懂人，讓環境更懂人，讓我們隨身攜帶的整個的生活世界更懂得我們的話，那他一定是具有競爭力的了，而「大數據」技術能夠助我們一臂之力。
例如：亞馬遜網站，只要買書，就會提供一個今天司空見慣的推薦，買了這本書的人還買了什麼書，後來發現相關推薦的書比我想買的書還要好，時間久之後就會對它產生一種信任。這種信任就像在北京的那麼多書店裡面，以前買書的時候就在幾家，原因在於我買書比較多，他都已經認識我了，都是我一去之後，我不說我要買什麼書，他會推薦最近上來的幾本書，可能是我感興趣的。這樣我就不會到別的很近的書店，因為這家書店更懂我。
例如，解題機械人挑戰大型預科學校高考模擬試題的結果，解題機械人的學歷水準應該比肩普通高三學生。計算機不擅長對語言和知識進行綜合解析，但通過借助大規模數據庫對普通文章做出判斷的方法，在對話填空和語句重排等題型上成績有所提高。
讓機器懂人，是讓機器具有學習的功能。人工智慧已轉變為研究機器學習。大數據分析要求機器更智慧，具有分析能力，機器即時學習變得更重要。機器學習是指：計算機利用經驗改善自身性能的行為。機器學習主要研究如何使用計算機模擬和實現人類獲取知識（學習）過程、創新、重構已有的知識，從而提升自身處理問題的能力，機器學習的最終目的是從數據中獲取知識。
大數據技術的其中一個核心目標是要從體量巨大、結構繁多的數據中挖掘出隱蔽在背後的規律，從而使數據發揮最大化的價值。由計算機代替人去挖掘資訊，獲取知識。從各種各樣的數據（包括結構化、半結構化和非結構化數據）中快速獲取有價值資訊的能力，就是大數據技術。大數據機器分析中，半監督學習、集成學習、概率模型等技術尤為重要。
說明：用機器更懂人的思維方式思考問題，解決問題。機器從沒有常識到逐步有點常識，這是很大的變化。去年，美國人把一台雲計算機送到大學裡去進修，增加知識和常識。最近俄羅斯人開發一台計算機軟件通過圖林測試，表明計算機已初步具有智慧。
讓機器懂人，這是人工智慧的成功，同時，也是人的大數據思維轉變。你的機器、你的軟件、你的服務是否更懂人？將是衡量一個機器、一件軟件、一項服務好壞的標準。人機關係已發生很大變化，由人機分離，轉化為人機溝通，人機互補，機器懂人，現在年青人已離不開智慧手機是一個很好的例證。在互聯網大數據時代，有問題—問機器—問百度，成為生活的一部分。機器什麼都知道，原因是有大數據庫，機器可搜索到相關數據，從而使機器懂人。是人讓機器更懂人，如果機器更懂人，那麼機器的價值更高。
九、電子商務智慧原理
大數據改變了電子商務模式，讓電子商務更智慧
商務智慧，在今天大數據時代它獲得的重新的定義。
例如：傳統企業進入互聯網，在掌握了「大數據」技術應用途徑之後，會發現有一種豁然開朗的感覺，我整天就像在黑屋子裡面找東西，找不著，突然碰到了一個開關，發現那麼費力的找東西，原來很容易找得到。大數據思維，事實上它不是一個全稱的判斷，只是對我們所處的時代某一個緯度的描述。
大數據時代不是說我們這個時代除了大數據什麼都沒有，哪怕是在互聯網和IT領域，它也不是一切，只是說在我們的時代特徵裡面加上這麼一道很明顯的光，從而導致我們對以前的生存狀態，以及我們個人的生活狀態的一個差異化的一種表達。
例如：大數據讓軟件更智能。儘管我們仍處於大數據時代來臨的前夕，但我們的日常生活已經離不開它了。交友網站根據個人的性格與之前成功配對的情侶之間的關聯來進行新的配對。例如，具有「自動改正」功能的智慧手機通過分析我們以前的輸入，將個性化的新單詞添加到手機詞典裡。在不久的將來，世界許多現在單純依靠人類判斷力的領域都會被計算機系統所改變甚至取代。計算機系統可以發揮作用的領域遠遠不止駕駛和交友，還有更多更複雜的任務。別忘了，亞馬遜可以幫我們推薦想要的書，Google可以為關聯網站排序，Facebook知道我們的喜好，而linkedIn可以猜出我們認識誰。
當然，同樣的技術也可以運用到疾病診斷、推薦治療措施，甚至是識別潛在犯罪分子上。或者說，在你還不知道的情況下，體檢公司、醫院提醒你趕緊去做檢查，可能會得某些病，商家比你更瞭解你自己，以及你這樣的人在某種情況下會出現的可能變化。就像互聯網通過給計算機添加通信功能而改變了世界，大數據也將改變我們生活中最重要的方面，因為它為我們的生活創造了前所未有的可量化的維度。
說明：用電子商務更智慧的思維方式思考問題，解決問題。人腦思維與機器思維有很大差別，但機器思維在速度上是取勝的，而且智慧軟件在很多領域已能代替人腦思維的操作工作。例如美國一家媒體公司已用電腦智慧軟件寫稿，可用率已達70%。雲計算機已能處理超位元組的大數據量，人們需要的所有資訊都可得到顯現，而且每個人互聯網行為都可記錄，這些記錄的大數據經過雲計算處理能產生深層次資訊，經過大數據軟件挖掘，企業需要的商務資訊都能實時提供，為企業決策和營銷、定製產品等提供了大數據支援。
十、定製產品原理
由企業生產產品轉變為由客戶定製產品
下一波的改革是大規模定製，為大量客戶定製產品和服務，成本低、又兼具個性化。比如消費者希望他買的車有紅色、綠色，廠商有能力滿足要求，但價格又不至於像手工製作那般讓人無法承擔。因此，在廠家可以負擔得起大規模定製帶去的高成本的前提下，要真正做到個性化產品和服務，就必須對客戶需求有很好的瞭解，這背後就需要依靠大數據技術。
例如：大數據改變了企業的競爭力。定製產品這是一個很好的技術，但是能不能夠形成企業的競爭力呢？在產業經濟學裡面有一個很重要的區別，就是生產力和競爭力的區別，就是說一個東西是具有生產力的，那這種生產力變成一種通用生產力的時候，就不能形成競爭力，因為每一個人，每一個企業都有這個生產力的時候，只能提高自己的生產力，過去沒有車的時候和有車的時候，你的活動半徑、運行速度大大提高了，但是當每一個人都沒有車的時候，你有車，就會形成競爭力。大數據也一樣，你有大數據定製產品，別人沒有，就會形成競爭力。
在互聯網大數據的時代，商家最後很可能可以針對每一個顧客進行精準的價格歧視。我們現在很多的行為都是比較粗放的，航空公司會給我們里程卡，根據飛行公里數來累計里程，但其實不同顧客所飛行的不同里程對航空公司的利潤貢獻是不一樣的。所以有一天某位顧客可能會收到一封信，「恭喜先生，您已經被我們選為幸運顧客，我們提前把您升級到白金卡。」這說明這個顧客對航空公司的貢獻已經夠多了。有一天銀行說「恭喜您，您的額度又被提高了，」就說明錢花得已經太多了。
正因為在大數據規律面前，每個人的行為都跟別人一樣，沒有本質變化。所以商家會比消費者更了消費者的行為。也許你正在想，工作了一年很辛苦，要不要去哪裡度假？打開e-Mail，就有航空公司、旅行社的郵件。
說明：用定製產品思維方式思考問題，解決問題。大數據時代讓企業找到了定製產品、訂單生產、用戶銷售的新路子。用戶在家購買商品已成為趨勢，快遞的快速，讓用戶體驗到實時購物的快感，進而成為網購迷，個人消費不是減少了，反而是增加了。為什麼企業要互聯網化大數據化，也許有這個原因。2000萬家互聯網網店的出現，說明數據廣告、數據傳媒的重要性。
企業產品直接銷售給用戶，省去了中間商流通環節，使產品的價格可以以出廠價銷售，讓銷費者獲得了好處，網上產品便宜成為用戶的信念，網購市場形成了。要讓用戶成為你的產品粉絲，就必須瞭解用戶需要，定製產品成為用戶的心願，也就成為企業發展的新方向。
大數據思維是客觀存在，大數據思維是新的思維觀。用大數據思維方式思考問題，解決問題是當下企業潮流。大數據思維開啟了一次重大的時代轉型。
（蔣衛東撰寫此稿參考了互聯網資料。20015年5月8日於寧）
From 蔣衛東
大數據思維的十大原理：當樣本數量足夠大時，你會發現其實每個人都是一模一樣的
