眾所周知，如今我們正處于大數據互聯網時代。那么對于大數據時代到底是什么意思呢？大數據時代的重大變化有哪些呢？首先讓我們來了解一下什么是大數據吧。從各種類型的數據中，快速獲取有價值的信息的能力就是大數據。理解這一點很重要，正是這一點使大數據技術有潛力推廣到許多企業的發展，進而加速我們進入大數據時代。

　　大數據時代是什么意思？

近年來，信息技術迅猛發展，尤其是以互聯網、物聯網、信息獲取、社交網絡等為代表的技術日新月異，促使手機、平板電腦、pc 等各式各樣的信息傳感器隨處可見，虛擬網絡快速發展，現實世界快速虛擬化，數據的來源及其數量正以前所未有的速度增長。

伴隨著云計算、大數據、物聯網、人工智能等信息技術的快速發展和傳統產業數字化的轉型，數據量呈現幾何級增長，根據市場研究資料顯示，全球數據總量將從 2016 年的 16.1ZB 增長到 2025 年的 163ZB，十年內將有 10 倍的增長，復合增長率為 26%。

若以現有的藍光光盤為計量標準，那么 40ZB 的數據全部存入藍光光盤，所需要的光盤總重量將達到 424 艘尼米茲號航母的總重量。而這些數據中，約 80% 是非結構化或半結構化類型的數據，甚至更有一部分是不斷變化的流數據。因此，數據的爆炸性增長態勢，以及其數據構成特點使得人們進入了“大數據”時代。

如今，大數據已經被賦予多重戰略含義。

在資源的角度，數據被視為“未來的石油”，被作為戰略性資產進行管理。

在國家治理角度，大數據被用來提升治理效率，重構治理模式，破解治理難題，它將掀起一場國家治理革命。

在經濟增長角度，大數據是全球經濟低迷環境下的產業亮點，是戰略新興產業的最活躍部分。

在國家安全角度，全球數據空間沒有國界邊疆，大數據能力成為大國之間博弈和較量的利器。

總之，國家競爭焦點將從資本、土地、人口、資源轉向數據空間，全球競爭版圖將分成新的兩大陣營：數據強國與數據弱國。

　　大數據時代的重大變化有哪些呢？

　　對研究范式的新認識：從第三范式到第四范式

2007 年 1 月，圖靈獎得主、關系型數據庫鼻祖 JimGray 發表演講，他憑著自己對于人類科學發展特征的深刻洞察，敏銳地指出科學的發展正在進入“數據密集型科學發現范式”——科學史上的“第四范式”。

　　對數據重要性的新認識：從數據資源到數據資產

在大數據時代，數據不僅是一種“資源”，更是一種重要的“資產”。因此，數據科學應把數據當作一種“資產”來管理，而不能僅僅當作“資源”來對待。也就是說，與其他類型的資產相似，數據也具有財務價值，且需要作為獨立實體進行組織與管理。

　　對方法論的新認識：從基于知識到基于數據

傳統的方法論往往是“基于知識”的，即從“大量實踐”中總結和提煉出一般性知識之后，用知識去解決問題。因此，傳統的問題解決思路是“問題→知識→問題”，即根據問題找“知識”,并用“知識”解決“問題”。

　　對數據分析的新認識：從統計學到數據科學

在傳統科學中，數據分析主要以數學和統計學為直接理論工具。但是，云計算等計算模式的出現及大數據時代的到來，提升了我們對數據的獲取、存儲、計算與管理能力，進而對統計學理論與方法產生了深遠影響。

　　對計算智能的新認識：從復雜算法到簡單算法

“只要擁有足夠多的數據，我們可以變得更聰明”是大數據時代的一個新認識。因此，在大數據時代，原本復雜的“智能問題”變成簡單的“數據問題”。

　　對管理目標的新認識：從業務數據化到數據業務化

在傳統數據管理中，企業更加關注的是業務的數據化問題，即如何將業務活動以數據方式記錄下來，以便進行業務審計、分析與挖掘。小數據時代，企業討論什么事情該做不該做，許多時候是憑感覺來決策的。

　　對決策方式的新認識：從目標驅動型到數據驅動型

傳統科學思維中，決策制定往往是“目標”或“模型”驅動的，也就是根據目標進行決策。然而，大數據時代出現了另一種思維模式，即數據驅動型決策，數據成為決策制定的主要“觸發條件”和“重要依據”。

　　對產業競合關系的新認識：從以戰略為中心到以數據為中心

在大數據時代，企業之間的競合關系發生了變化，原本相互競爭，甚至不愿合作的企業，不得不開始合作，形成新的業態和產業鏈。

　　對數據復雜性的新認識：從不接受到接受數據的復雜性

在傳統科學看來，數據需要徹底“凈化”和“集成”，計算目的是需要找出“精確答案”，而其背后的哲學是“不接受數據的復雜性”。

然而，大數據中更加強調的是數據的動態性、異構性和跨域等復雜性，開始把“復雜性”當作數據的一個固有特征來對待，組織數據生態系統的管理目標開始轉向將組織處于混沌邊緣狀態。

　　對數據處理模式的新認識：從小眾參與到大眾協同

在傳統科學中，數據的分析和挖掘都是具有很高專業素養的“企業核心員工”的事情，企業管理的重要目的是如何激勵和考核這些“核心員工”。

但是，在大數據時代，基于“核心員工”的創新工作成本和風險越來越大，而基于“專家余Pro-AmT 的大規模協作日益受到重視，正成為解決數據規模與形式化之間矛盾的重要手段。

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