大数据：没有最大，只有更大

而在大数据时代，我们能轻易地得到数据全体，而不再需要样本。譬如，阿里巴巴能得到所有买家的数据，它能轻易地统计“光棍节”那天的交易金额，算出哪个地区交易最活跃，可以通过媒体实时转播交易盛况。这就是大数据的全数据模式，数据处理的范围是全体，而不再是样本。第二个变化，是不再一味地追求数据的精确性。由于大数据的多样性、丰富性、动态性(在处理的同时，数据还在大量产生)，强调数据的精确性是做不到的，也没有必要。纷繁的数据会混杂在一起，看起来好像全无用处，甚至有些还是错误的数据，但没有关系，这就是大数据的本性，看似无关无用的一堆数据却蕴含着无限商机。

想一想，当人们在百度上比以往更多地搜索“感冒”、“发热”等关键字时，往往意味着某地将要爆发流感，甚至还能预测是什么流感，这就是大数据的威力。第三个变化，是关注数据之间的相关性，而不是因果关系。比方说，通过挖掘天猫商城的交易数据，发现购买德龙咖啡机的买家，会有很高的比例购买宠物粮食，那商家会不失时机地推荐你购买皇家狗粮。咖啡机与狗粮没有因果关系，但却有内在的相关性。数据之间的相关性，就是大数据所蕴含的价值，也是商家追求的商机。大数据的相关性，告诉我们在面对错综繁杂的大数据时，我们不需要去研究“为什么”，只要知道“是什么”就足够了。

最后，大数据时代将催生一个数据挖掘行业，出现一批数字科学家。简单地说，数据挖掘就是从收集的数据中用一定的算法分析计算，得到我们所需要信息和知识的过程。传统的统计分析是将数据按已知的类别进行分类统计，然后寻找有价值的数据。如果给定的分类是不合理的或是错误的，那统计出来的结果就不会产生最好的效果。而数据挖掘采用的是一种叫作“聚类”的方法，它事先不需要人工分类，而是由算法分析数据的属性，将数据自动聚集成“类”，使“类”间的相似性尽量小，“类”内的相似性尽量大。比方说，保险业务涵盖各类人群、各种职业，所以设计某个险种潜在的客户目标群，需要对大量数据进行挖掘，才能找出不同的客户群和重要系数，这不是事先人为设定的。要“让数据自己说话”，这样才能因地制宜地制定营销计划，科学测算盈亏平衡，为保险企业创造更多利润。

大数据的红利

有人断言，数据将成为人类的重要资产，成为比石油和黄金更为重要的可重复开发使用的资源。笔者也认同这个观点。最近，媒体报道“三马”联手买保险新闻，这是一个攒取大数据红利的例子。“三马”利用阿里巴巴、腾讯和平安保险三家公司掌握大数据的优势，成立了网络保险公司——众安在线，这是具里程碑的互联网金融创新，旨在利用大数据对保险消费者进行准确定位和精准营销，瞄准的主要是80后、90后消费者。可见，利用大数据技术将是未来各保险公司抢夺市场非常关键的一环。

另一个有益的应用将是利用大数据来防范电信诈骗。电信诈骗是当今社会的一大顽疾，如果电信、银行、互联网、公安等各方摈弃利益纠结，共享各自的大数据，那么最大限度地杜绝电信诈骗是完全可能的。我们只要分析挖掘各方的大数据，找出电信诈骗相关性的数据因数，然后建立动态监控模型，那么一旦相关数据出现，公安就能根据数据链快速找到诈骗犯。

炒股的高手都想赚取大数据概念股的红利。大数据的红利在哪里?存在于大数据的拥有者、大数据技术公司和大数据价值挖掘者(也就是提供思维的数据科学家)。马云说过：未来的世界是数据的世界。大数据时代已经撼动了世界的方方面面，从工业、农业、商业、科技到政府、医疗、教育、文化以及社会的其他各个领域，人们的生活日益被数据所改变。可以说，大数据是一种比石油、黄金还要珍贵的资源，谁掌握了足够多的数据，谁就抢占了制高点，增强了竞争力，也就掌握了未来。

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