要解决大的问题，仍然需要一种跨学科的方法，需要一种不仅仅只有“数据分析”的应用。中国唐宋时期的思维方法毫不过时，如今中国在大数据时代寻求一种全新的“大数据思维”时不妨回溯历史，重新发现自己独有的处理复杂社会问题的方法。

“杀手级”应用还未出现

全球范围内都在掀起一股大数据应用的热潮。如今的硅谷应该被重新命名为“数据谷”。权威机构预测，到2020年将存在200亿～300亿个网络连接装置，这意味着我们每年都会产生比之前20万年还多的数据。在硅谷，人们将数据称为新的“石油”，石油可以产出汽油和电力，而“数据石油”一旦提炼出来，将会产生无人驾驶汽车［运用GPS（全球定位系统）数据和交通数据］、无人机、可穿戴设备等。石油和数据之间的不同在于，石油的产品无法再产出更多石油，而数据的产品（无人驾驶汽车、无人机和可穿戴设备等）能产出更多的数据。

然而，颇令人失望的是，我们并不知道该拿这些正在“大爆炸”的数据怎么办。大多数情况下我们会做“数据分析”，但数据分析至少从20世纪60年代就开始了，这有什么新鲜呢？不过是通过对数据的分析试图发现事物之间隐藏的规律性或潜在的问题，然后优化整个流程，最终赚更多的钱而已。

让人汗颜的是，自计算机问世以来，数据分析最主要的应用还是使大公司利润最大化。比如，大家提到大数据最有名的应用案例时都会提到亚马逊和阿里巴巴的“推荐引擎”，即通过分析其他消费者的数据来建议你该买什么；再比如，被频繁提到的关于大数据的故事还有美国最大零售连锁店之一的塔吉特（Target），它让一个父亲意外地发现自己还是高中生的女儿怀孕了，这曾一度让大数据声名显赫。事实上，塔吉特的算法识别购买系统特别关注准妈妈们，唯一的原因就是想要给她们推送特别促销广告，这难道就是我们能用大数据对孕妇做的所有事情？

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