去逛一些大型商場，有時你會發(fā)現(xiàn)，啤酒旁邊擺放的竟然是尿布。這種做法最先起源于沃爾瑪，沃爾瑪通過對超市人群購買行為的大量數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)男性來買啤酒的時候，通常也會買尿布。于是超市將尿布和啤酒擺放在一起出售，從而提高利潤。

尿布與啤酒之間的奇妙關(guān)聯(lián)，背后是大量數(shù)據(jù)的挖掘與分析。這個小小的案例體現(xiàn)的便是一種大數(shù)據(jù)思維。維克托邁爾舍恩伯格在《大數(shù)據(jù)時代》提出大數(shù)據(jù)思 維的三個原則：一、不是因果關(guān)系，而是相關(guān)性；二、樣本=全部不是隨即樣本，而是全部數(shù)據(jù)；三、不是精確性，而是混雜性。也就是說，大數(shù)據(jù)經(jīng) 由盡可能多的數(shù)據(jù)挖掘出那些我們平時根本無法察覺到的隱秘聯(lián)系，輕松地知其然，即使我們完全不知其所以然。

大數(shù)據(jù)描繪了一個激動人心的未來，也難怪很長一段時間以來，大數(shù)據(jù)成為最熱門的概念之一。人們對大數(shù)據(jù)的擁躉和美好想象，一方面是我們生活的世界正在 數(shù)據(jù)化：物聯(lián)網(wǎng)上，購買行為的數(shù)據(jù)化；導(dǎo)航時，方位的數(shù)據(jù)化；微博微信上，溝通的數(shù)據(jù)化這為大數(shù)據(jù)時代提供了可能；另一方面，現(xiàn)代社會仍面臨 著許多未解的難題，許多跨不過的障礙，人們期冀于大數(shù)據(jù)能夠力挽狂瀾，幫助現(xiàn)代人走出困境。

在這樣的背景下，大數(shù)據(jù)正被不斷神化。紐約時報專欄作者大衛(wèi)布魯克斯《大數(shù)據(jù)不能做什么？》很難得地發(fā)出了不同的聲音。他指出大數(shù)據(jù)的幾個缺陷。首 先，大數(shù)據(jù)擅長于分析關(guān)系的數(shù)量而非質(zhì)量，因此它會忽略很多舉足輕重的信息。比如社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)可以分辨出你的6個同事，你一天中有76%的時間會見他 們，卻很難發(fā)現(xiàn)你一個一年只見兩次面的童年伙伴。其次，大數(shù)據(jù)不懂背景。我們說一句話究竟是認(rèn)真的還是開玩笑，是為了表達(dá)憤怒還是善意，這些要放在具體語 境分析，數(shù)據(jù)分析很難搞清楚這些。還比如大數(shù)據(jù)會帶來大量毫無意義的偽相關(guān)；數(shù)據(jù)偏愛潮流，忽視創(chuàng)新；原始數(shù)據(jù)其實(shí)并不原始，原始數(shù)據(jù)往往會被扭曲，等 等。

除此，也有人以為，大數(shù)據(jù)最大的問題在于，它過分夸大了數(shù)據(jù)的作用，以為數(shù)據(jù)越多越好。事實(shí)上，我們最大的難題永遠(yuǎn)都不是如何獲取數(shù)據(jù)，而是如何找到數(shù)據(jù) 之間的聯(lián)系，近十年來概率模型應(yīng)用的規(guī)模一再擴(kuò)大，可準(zhǔn)確率卻停滯不前這個教訓(xùn)不該被忘記。啤酒與尿布只是最表層數(shù)據(jù)挖掘，真正的數(shù)據(jù)處理比谷歌翻譯 復(fù)雜成千上萬倍，但即便谷歌翻譯已如此先進(jìn)，你也別指望它信達(dá)雅。一個太平洋是水，加個大西洋也是一樣的水，數(shù)據(jù)規(guī)模到達(dá)一定程度之后，繼續(xù) 擴(kuò)充的意義已經(jīng)不大，沒有發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)，再多數(shù)據(jù)也百無一用，混雜性其實(shí)就是偽相關(guān)。

人人呼喚大數(shù)據(jù)，就像人人都呼喚要創(chuàng)新、要改革。然而，問題的難度永遠(yuǎn)在于：如何創(chuàng)新，如何改革。我們需要大數(shù)據(jù)思維為我們點(diǎn)亮思想的火花，但同時必須正 視尋找數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)存在的巨大艱難。否則，大數(shù)據(jù)很容易成為一個空洞的原地打轉(zhuǎn)的話語，徒然給了很多人打了雞血般的魯莽和熱情，投入大量的人力物力財力，以為 挖到了一座金山，實(shí)際卻是一堆無用的數(shù)據(jù)。