近年大數據(Big Data)成為一項非常熱門的名詞，幾乎所有跟網絡有關聯的企業同時也包括政府都在談論大數據，但是目前大部分人卻缺乏一種較為簡單獲取數據來源的渠道，從而並未真正利用大數據創造出價值。
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隨著時代的不斷向前發展，我們對於數據的敏感性越來越強。這不僅僅單純的意味著我們只關注著眼前可得到的利益，而忽視未來或者過去那些即將損失或並未實現的一些新事物。眾所周知，所有事情的發展都有規律可循，而這個規律怎麼尋找？這個規律是怎麼總結出來的？為什麼會成為規律？你為了發現這些規律需要做什麼？
反觀之前那些問題，我們可以從大數據的內在含義來看：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。
在這個充滿不確定的時代裡，等我們去找到準確的因果關係，再去辦事的時候，這個事情恐怕早已經不值得辦了。所以“大數據”時代的思維有點像迴歸了工業社會的這種機械思維一定會出現相應的結果，是這樣的狀態。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。
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；或者將啤酒與尿不溼放在一起銷售，神奇地提高了雙方的銷售額。大數據透露出來的信息有時確實會起顛覆。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。世界由探求因果關係變成挖掘相關關係。
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