致胜大数据时代的50种思维方法
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1. 前言
1.1. 什么是大数据
- 最早提出“大数据”时代来临的是全球知名的咨询公司麦肯锡。“数据已经渗透到每一个行业和业务领域，成为重要的组成部分之一。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”
- 2008年9月，《自然》杂志推出了封面专栏——“大数据”，内容讲述了数据在生物、物理、工程、数学及社会经济等多方面学科所占据的位置和角色的重要性。
- 哈佛大学-社会学教授-加里·金说：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程。无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”
- “大数据”，英文为"Big Dat，，"简单来说，“大数据”是一种巨量资料库，可以在合理时间内达到撷取、管理、处理并整理为帮助公司、企业经营和决策的资讯信息。
- 业界将“大数据”概括成四个V，即大量化(Volume)、多样化(Variety)、快速化(Velocity)和价值化(Value)。
- 大数据的信息量有多大？
- 截止到2012年，数据量已经从TB级别跃升到PB、EB乃至ZB级别。（1024GB=1TB，1024TB=1PB，102**B=1EB，1024EB=1ZB）。
- 2008年，全球产生的数据量为0.49ZB；2009年的数据量为0.8ZB；2010年的数据量为1.2ZB；2011年的数据量更是持续增长，竟高达1.82ZB。这个数据量，相当于全世界的每个人产生200GB以上的数据。
- IBM公司称，截止到2013年10月，全世界所获得的数据中，有90%都是过去两年内产生的。预计到2020年时，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍。
- “大数据”不仅是量大而已，它还具有多样化、快速化、价值化等优势。
- 截止到2012年10月，大数据所形成的市场规模在51亿美元左右。到了2017年，此数据预计会上涨到530亿美元。
1.2. 改变思维模式，用数据说话
- 来举一个简单的例子：苹果公司创始人史蒂夫·乔布斯在罹患癌症后，不惜花费巨额抽取了全身的DNA信息。这样一来，医生就可以根据他全身的DNA信息来判断癌细胞的变化，从而对症下药。然而，对于普通的患者来说，是拿不出巨额钱款来做这种抽取检测的。换句话说，医生只能从普通患者身上提取很小的一部分DNA信息。两者的治疗效果有多大差异，可想而知。
- 再来举个简单的例子：如果你上淘宝，登录支付宝账户，点开电子对账单，你是不是能够看到自己一年的消费曲线图？是不是能够看到每个月的支出和收入？是不是能够看到自己的钱花到哪里去了？是不是比拿笔记账清晰和准确得多？根据网络购物的数据中，你还会发现：哪个城市的男人比女人购买的东西还要多；哪个城市的人用支付宝缴纳水电费的频率最高；什么星座的男性或女性在某年的消费额最高；在一年里，在父母或亲友身上花费了多少；节假日时，什么东西最畅销……
- 大数据专家维克托·迈尔-舍恩伯格在《大数据时代》中是这样解释的：云计算在获取海量数据的同时，也带来了数据的混杂性，这会给传统的数据分析带来一些困扰。在以往，我们习惯于由数据得出具体结果。而在大数据时代，我们应当关注的是数据之间的相关关系，而不是数据之间的因果关系。
- 数据之间的相关关系可以帮助我们捕捉现在的线索和预测未来。如A和B的情况经常一起发生，那么只要注意到B情况发生，就能预测A的情况是怎么样的。这种“A和B”的关系在零售行业和IT行业中已被广泛运用。7-11便利店通过分析零售终端的数据，得出了这样的一个相关关系—温度低于15摄氏度，暖宝宝的销售量便增加5%。于是，只要温度低于这一度数，7-11便利店内的暖宝宝就会上架；豆瓣电台会推荐一些你可能会喜欢的音乐；当你在当当网买某本书后，系统就会提醒你—购买这本书的人中，有30%也购买了另外一本书……
2. 大数据是一场革命
2.1. 定律思维
- 此前，在大数据中，有两个较为突出的定律：一秒定律或秒级定律和摩尔定律。
- 什么叫一秒定律或秒级定律？指的是对处理速度有要求，一般要在秒级时间给出准确的分析结果。
- 什么叫摩尔定律？ 指的是简单地评估出半导体技术进展的经验法则，其重要的意义是对于长期来说的，IC制程技术是以一直线的方式向前推展，使得IC产品能持续降低成本，增加功能和提升性能。
- 大数据时代，人们更要重视统计学。为什么要强调统计学呢？那是因为人们在认知能力中，统计思维算是最差劲的。要知道，人的大脑中有一些功能比较优良，甚至超过人们自身的想象，比如人们的语言能力。
- 举个例子：当一个人在深夜行走时，会敏锐地察觉到周边的变化。一旦感受到危险或不安的情绪时，就会立即逃跑，甚至大喊大叫。而与此同时，人的大脑之中还有另外一套操作系统，是用来做逻辑推理以及进行统计分析的，只是这个系统不怎么完善。于是，人们天生就缺乏逻辑推理能力和统计思维能力。
- 为什么大数据变成了一个最热门的词汇？主要的原因有两个。
- 第一个原因是，由于IT革命后，人们有了处理数据的多方面能力，有对计算机数据的处理能力、对计算机的存储能力以及对计算机的计算的能力，等等。再加上，人类储存信息量的增长速度要比世界经济增长的速度快四倍（这仅仅是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度）。而计算机数据处理能力的增长速度，要比世界经济增长的速度快九倍。
- 第二个原因是，社会上的一切现象以及企业的发展，能够被数据化的东西越来越多。
- 社科院世界经济与政治研究所副所长何帆总结出了大数据的三个规律：
- 第一个规律是知其然而不必知其所以然，外行打败内行；
- 第二个规律是彻底的价格歧视，商家比你更了解你自己；
- 第三个规律是打破专家的信息优势，病人给医生解惑。
2.2. 集合思维
- 如果把毫不相干或紧密相连的数据组合到一个集合中，就能更有效地处理这些相关的数据。这些数据可以清晰地告诉我们：每一个客户的消费观念、倾向、爱好、需求等，哪些可以归为一类，哪些可以归为另一类。
- 大数据的集合是数据数量上的增加，能够实现从量变到质变的过程。
- 大数据的基本结构还分为三个层次，反映出观察数据库的不同角度。
- 第一层是物理数据层：是数据库最里面的一层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是最原始数据，也是供用户加工的对象。物理数据层由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组合而成。
- 第二层是概念数据层：是数据库置于中间的一层，也是数据库的整体逻辑的部分。这层数据层指出了数据与数据之间的逻辑定义和联系，是存贮资料的整合点。此时要注意的是，这层数据层所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是其物理情况。
- 第三层是逻辑数据层：是体验用户能够看到和使用的数据库，也是能够证明用户使用过的证明和踪迹。
- 总之，小数据，大集合就是按照某种数据集中起来并存放二级存储器中的一种方式。这种数据集合还有着一定的特点，比如尽量不出现重复的情况。
2.3. 创新思维
- 首先，大数据的创新思维可以推动并实现巨大的经济效益。
- 其次，大数据的创新思维可以增强社会管理水平。
- 最后，大数据所具备的创新思维还可以推动和提高安全保障能力。
2.4. 转型思维
以广东省地税系统为例子，从几大方面来揭示大数据推动公共管理从传统向现代转型的趋势。
- 第一个方面就是：从粗放化向精细化转型。通过建立省级数据应用大集中征管信息系统，广东地税摆脱了以往人工操作的粗放型管理模式，真正实现了税款自动入库、自动划解和实时监控，实现了税款的稳定增长以及快速增长。再通过对海量信息的详细分析和研究，广东省对每一个商家或是企业都实现了精细化转型。比如说，在房地产方面，由于建筑行业的人员流动性大，操作的环节复杂，且没有规范性，就形成了一个比较难管的问题。但自从有了这个征管系统以后，大数据就能够实时获取房地产开发项目明细信息，其中包括土地使用权信息、房产销售进度、销售明细建筑工程进度以及各阶段的税款缴纳情况等，实现了项目从产生到消亡的全过程监控。
- 第二个方面就是：从单兵作战型向协作共享型转型。在以往，不同政府部门拥有着不同的信息系统，但很多数据由于相互独立，所以彼此之间没有共享的信息，这些信息单独拿出去，就没有了任何用处。而大数据应用的出现，就扫除了这个盲点，使其实现了数据信息的共享，从而最大限度地发挥了数据的功效。如今，工商、税务等系统每天都会进行信息实时交换，推动了地税机关在办证服务上的创新，从原来的限时办证，实现了目前的即时办证；从原来填写一百多项登记信息，实现了目前只填写八项必要信息内容，甚至实现了享受免填服务。不仅如此，广东省地税借助大数据平台，积极推进第三方涉税信息共享，还明确了二十多个部门共享信息，真正做到了为每个部门提供便利，为社会经济的发展也提供了更快捷、更便利的服务。
- 第三个方面就是：从柜台式向自助式全天候转型。根据纳税人的不同类别、涉税业务的不同、办理时段不同等信息，广东地税借助大数据平台，形成了自助式全天候的一种转型。比如，增添了很多服务格局—网上办税、纳税热线、服务大厅、短信服务、自助办税等多种渠道并存的大服务格局。通过自助办税终端系统，为纳税人节时省力，不仅不受地方区域的限制，也可以不受时间的限制，自行完成代开小额发票、打印缴款凭证、清缴税费、申报缴纳车船税等业务。
- 第四个方面就是：从被动响应型向主动预见型转型。为了能够更好地服务纳税人，广东省地税通过税收大数据平台，还推出了一项特别的服务，那就是全省集中统一的短信服务。这项服务会为六百多万的纳税人提供短信订阅服务，有针对性地对目标群体提供了多项短信服务，如逾期未申报短信提醒、未到期未申报短信提醒，还有发票开具短信提醒等。借助于大数据平台，广东省地税实现了对受众精确式的短信服务，避免了轰炸式、盲目性的短信服务，从而提升了服务质量。据统计称：截止到2011年，短信服务量超过1800万条；到了2012年，短信服务量已经超过5000万条。
- 第五个方面就是：从纸质文书向电子政务转型。现如今，广东省地税互联网电子税务局已基本建成，纳税人只需要短短的五分钟，就能轻松办税，而且还实现了网上缴纳，足不出户。此外，广东省还率先推行网络开具发票，一方面为纳税人提供了方便，节省了时间。一方面使税务机关能在第一时间掌握每张发票的信息，与企业纳税申报数据比对分析，及时总结出没有缴纳、少缴纳的税款情况。这一行动推广以后，还意外地打击了假发票泛滥的情况，也避免了一些人用假发票报销的现象。也因此，这一措施被国家税务总局誉为“税收管理史上的颠覆性举措”。
- 第六个方面就是：从风险隐蔽型向风险防范型转型。依托大数据平台，广东省地税建立了惩防体系信息管理系统，对地税干部的税收执法和行政管理实行了全程分析和监控，有效监督和杜绝了一些知法犯法和影响国家荣誉的风险出现。监控预警信息从最初每月收到近7000个，到2012年每月收到不足500个，下降了92%。可以说，自从大数据监控平台出现后，全系统违法违纪发案率大幅度降低，不足5‰，也没有什么重大的违纪案件出现，这就是最大的成功！
2.5. 战略思维
- 未来，大数据相关的技术和能力将成为一个国家至关重要的核心战略资源。
- 2012年3月，美国总统***政府宣布推出一项发展计划——“大数据的研究和发展计划”。
- 2013年2月，法国政府发布了一项关于《数字化路线图》的技术措施，列出了五项将会大力支持的战略性高新技术，“大数据”位列其中。在这项措施中，法国政府将以软件制造商、工程师、新兴企业、信息系统设计师等为目标，开展一系列投资计划，旨在通过创新型和科学性的解决方案，将大数据运用到实际生活中。
- 2012年9月，日本总务省也发布了一项行动计划，提出“通过大数据和开放数据开创新市场”，以复苏日本为目的推进“活跃在ICT领域的日本”ICT综合战。
- 大数据的价值主要体现在三个方面。
- 第一个方面，是能够实现巨大的商业价值。
- 第二个方面是能够增强社会管理水平。
- 第三个方面是能够提高安全保障能力。
3. 应对传统模式的大数据思维
3.1. 扩散思维
- 为了更好地分析大数据之间的关联性和扩散性，Facebook使用了HBase。HBase是Apache（世界使用排名第一的Web服务器软件）的另外一款产品，使用了独特定义的一组表格。HBase可以像Hadoop（一个分布式系统基础架构，由Apache基金会所开发）一样执行大数据处理产品的能力，以更迅速、更精细的方式来分析数据之间的连接。
- 以北京的交通为例子。北京有一个交通智能化分析平台，其数据通过分析源自路网摄像头、传感器、轨道交通、旅游、地面公交、出租车、客运等行业方方面面的数据，得出了这样的一个结果：高速ETC数据每天50万条；4万辆的浮动车每天会产生近2000万条记录；出租车运营为数据为每天100万条；交通卡刷卡的记录为每天1900万条；手机定位数据为每天1800万条……此外，还计算出了北京的人均上班平均用时为52分钟，全国平均人均上班用时39分钟。这些海量的数据，在体量和产生速度上都对存储和处理能力提出了非常高的要求。
3.2. 颠覆思维
- 在大数据时代，创新和转变思维就意味着进步，意味着发展。而传统的、守旧的思维已经不适用于这个时代。因此，转变思维是大数据时代的必然趋势。
- 移动说，搞了这么多年，今年才发现，腾讯才是我们的竞争对手。一个小小的微信软件运用，给了电话和短信致命性的一击！
- 国内最大的免费安全平台360互联网安全中心能够颠覆传统杀毒软件市场，成为No.1。
- 诸多残酷的现实告诉我们：如果还停留在过去，不懂得转变，那只能被大数据时代淘汰！
3.3. 量变思维
信息总量的变化导致了信息形态的变化，也就是量变引发了质变。大数据也一样，量变导致质变。
- 计算机数据处理能力的增长速度非常快，快得令人咂舌。这个速度比世界经济的增长速度还要快九倍；
- 人类存储信息量的增长也迅速增长，比世界经济的增长快四倍；
- 曾经，欧洲的信息存储量用了50年才增长了一倍，如今每三年就能增长一倍。
- 在金融领域，美国股市每天的成交量高达70亿股，Facebook每天更新的照片量超过1000万张，每天，人们会在网站上点击“喜欢”按钮或写评论约30亿次，谷歌公司每天要处理超过24拍字节的数据。
3.4. 优劣思维
- 事物都是一分为二的，有优势，也有劣势，大数据也是如此。
- 大数据的劣势。
- 首先，大数据存在隐私泄露的情况。
- 其次，大数据只能发现过去，不能左右未来。
3.5. 冲击思维
- 大数据的冲击力体现在哪些具体方面：
- 第一个方面，大数据正在以无限的增长方式突破有限的增长。
- 第二个方面，大数据正在以效益递增突破。
- 第三个方面，大数据是和谐共赢的，它突破了对立和矛盾的发展。
- 互联网的时代，你需要互联网思维，当然不是那种越来越“玄”的互联网思维，而是一种回归常识的互联网思维。
4. 新数据时代的新思维
4.1. 幂律思维
- 幂律是大数据所遵循的基本定理，什么是幂律？它指的是几何平均定值，如有一万个连线的大节点有十个，有一千个连线的中节点有一百个，一百个连线的小节点有一千个……在对数坐标上画出来会得到一条斜向下的直线。
- 幂律和爆发点的相伴相生
- 爆发改变了一切
4.2. 效率思维
- 大数据的精准和效率
- 大数据能掌控电视剧收视率
- 大数据还能追女朋友
4.3. 邮件思维
- 邮件思维是什么？是在用户默许的情况下，通过电子邮件的方式向用户传递有价值信息的一种营销手段。营销手段是利用邮件与用户、客户进行商业交流的一种直销方式。
- 会员才是邮件营销的核心，与传统的纸质邮件相比，邮件营销更高效、更快捷。
- 大数据时代的邮件营销
- 邮件营销最注重的是数据信息的收集和整合，各行各业都希望用“短平快”的方式，直接购买邮件地址，不断地给用户或客户发送营销邮件，从而明确目标群，获得订单。但这种营销的效果越来越不明显。
- 由于多年来在邮件营销领域的经验和积累，webpower获得了海量的用户数据信息。通过对这些数据的分析和整理，webpower将为客户带来昂贵的价值。在大数据技术的支持和帮助下，webpower可以针对用户点击的内容进行深入分析和挖掘，为其制定个性化的邮件策略。此外，webpower还可以对用户使用邮箱的历史数据，设定为触发式邮件。在必要的时候，可以启用短信、微信等参与进来，提醒用户哪些是有价值的营销邮件。
- 邮件营销与网络营销、数据库营销以及新媒体等的结合越来越紧密。如何提升邮件营销给企业带来更大的价值，是IT行业急需探索的问题。
4.4. 定位思维
- 网站零售在挖掘顾客喜好时运用了两种方式。
- 第一种方式是从消费者的购买行为上来判断他们之间相同的地方。比如，当你在网上买电子产品时，网站就会跳出对话框或在网页下端提醒你—购买这款电子产品的人也购买了其他哪些电子产品。就是这样，网站零售商找到了“人以群分”的结合点。
- 第二种方式是从商品上入手，网络零售商通过判断商品之间的关联性推荐给消费者。比如，你想要买一件裤装，网站就会推荐一款T恤或衬衫，从而找到“物以类聚”的结合点。
- 余额宝的成功，最重要的就是定位准确。天弘基金副总经理，增利宝余额宝项目组组长周晓明此前曾表示：“小公司走老路，干是找死，不干是等死。穷则思变，中小公司一定要创新。”
4.5. 逆向思维
- 股神巴菲特有这样的一句名言：别人贪婪时我恐惧，别人恐惧时我贪婪。换句话理解，就是人们需要有一种逆向思维，这也是对创新的另一种理解。
- IBM公司曾经是世界上最大的计算机公司，也曾是世界上经济效益最好的计算机公司。1985年，IBM公司的通用大型机毛利率高达85%，中小型机毛利率高达50%，占世界通用大中型计算机市场的70%。到了20世纪80年代后期开始，计算机开始向小型化的个人电脑发展。到了1993年，IBM公司连续亏损，亏损的金额高达168亿美元。为了集中精力进行硬件开发，IBM公司就把个人电脑的操作系统授权给了微软公司。随着IBM个人电脑兼容机的大规模普及，微软和英特尔占据了个人电脑产业系统的核心位置，而IBM硬件则逐渐被边缘化了。
- 苹果公司运用逆向思维，另辟蹊径，用一种全新的方式建立了新的产业形态，撼动了微软和英特尔的领导地位。
- 逆向思维运用得好，就会将缺点变成优点，把不可能变成可能。
- 纵观这些企业之间的竞争和案例，无不告诉我们这样一个道理：“当你面对强手的时候，千万不要被对方牵着鼻子走，而是寻找到自己的节奏，迈出适合自己的步伐，脚踏实地，并懂得“想他人所想不到，做他人所做不到”。
5. 大数据能量的积累与爆发
5.1. 关联思维
- 从数据中寻找出一定的相关关系，通过这种关系，大数据会做出预测，从而告诉大众结果。这就是大数据方法论的核心思想。
- 麻省理工学院气象学家洛伦兹曾向人们介绍过一种现象—“蝴蝶效应”。
- 一只南美洲亚马孙河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，两周后，美国得克萨斯州掀起了一场龙卷风。从表面上看来，似乎这之间毫无关系，但结果告诉我们，即使是微小的事情也极有可能与千里之外的一件事情发生关联，并带来改变。
5.2. 双刃思维
- “大数据时代”的隐患：只要你在网络上活动，无论你在做些什么，都会被“记录在案”，甚至不知在什么地方，又以哪种形式被人揪出来。更可悲的是，你想不想出来的主动权不是由自己说了算，而是由网络运营商来决定。
- “大数据”是一把双刃剑，人们在享受大数据带来的机遇时，也不得不面临一个残酷的问题，以及可能爆发的大数据危机。
5.3. 价值思维
- “大数据”真的那么具有吸引力吗？
- 网络用户每点击一次鼠标，每一次刷卡消费，都已经参与了数据的生成。可以说，每一个用户都是数字的生产者和消费者。
- 凭借如此精细的监测手段，完全可以知道一个人或一辆车的行踪，从而产生精细化的数据，用以描述各种物体、社会和整个环境的行为。有了这些数据，大大减少了社会的复杂度。
- 在商业领域，一家美国的公司已经利用大数据，在亚马逊的云平台上处理跟天气相关的信息，从而帮助农业种植者保障自己的收益。对企业数据信息的深度挖掘和分析，能够对经济运行的状况进行准确的预警，从而做出正确的应对决策。
- 在金融领域方面，大数据分析师都已经成为在美国华尔街基金股票分析和高频数据交易等领域最抢手的人才；在中国，阿里巴巴集团旗下的金融业务，也开始用大数据来发放“信用贷款”。
- 大数据时代带来了比以往机会更大的发展空间。这包括以下几个方面：
- 第一个方面，是技术创新的新空间。
- 第二个方面是商业模式的创新。
- 第三个方面是信息资产的经营。
- 第四个方面是客户关系管理。
- 第五个方面是个性化精准推荐。
6. 大数据引导的商业变革
6.1. 知识思维
- “核心竞争力”这一理念，是由美国学者普拉哈德和哈默提出的。他们把其定义为：组织中的积累性学识，特别是关于如何协调不同的生产技能和有机结合多种技术流派的学识。
- 大数据的核心是思想，不是技术。
- 端到端是一个面向大数据的解决方案。英特尔的理念是在这个解决方案里实现数据价值的挖掘。所谓“端到端”，前端视频采集、分析、存储，及后端数据中心处理等。
- 总而言之，知识经济才是提高核心竞争力的有效途径。
- 首先，知识经济时代可以识别企业核心知识，并提高企业的创新能力。
- 其次，信息化建设可以使知识管理更有效地进行，提高企业的核心竞争力。
6.2. 变革思维
- 大数据的价值不言而喻，但也有着两面性。
- 大数据催生了一批新型科技公司，吸纳科技人才就业，并为企业发展转型提供了新机遇；
- 另外一方面，大数据给个人、企业乃至国家带来了一些危机，如隐私、重构信息安全、竞争力差距拉大以及数据产权争端等问题。
- 大数据改变了人们的生活，塑造出了不同的个性化思维。
- 比如，人们白天在电脑前浏览网页或下个订单，第二天就能收到自己想要的东西；晚上出门消费，不再是给现金，而是刷卡；看电影也不再苦苦排队，而是提前团购或预订……由此，人们的行为举止都会被记录下来，从而产生数据
- 再比如，气候公司会根据各个城市的气温高低、降雨量、土壤的状况和往年的农作物产量等情况，预测出第二年农场的产量，甚至还向农户出售个性化保险；
- 阿里巴巴集团根据在淘宝网上中小企业的交易状况，筛选出财务健康和讲究诚信的企业，为其发放无须担保的贷款。
- 再举个例子：我们得到了一个人的短信和通话数据、他微博的内容数据、医保和社保的数据，还有城市交通数据、签到数据、社交关系数据等。通过这些数据，我们就能对这个人形成深刻的认识，从而为其打造出完全个性化的服务。
- 百度大数据关于技术方面的事例
- 百度大数据开放平台
- 百度工业革命
6.3. 生产思维
- 人类的行为是否可以被预测？
- 如何运用“私人定制”思维？
- 大数据“定制化”需得具备几个条件：
- 首先，要有海量的数据；
- 其次，这些数据能够挖掘出对生产商家有价值的信息；
- 再次，具备挖掘这样的数据的技术能力；
- 最后，要有能力整合生产、流通和销售这些关键环节。
6.4. 自动化思维
- 关于信息安全，大数据作出的最大贡献就是通过自动化分析处理与深度挖掘，将亡羊补牢式的处理，转向还没有发生前的自动化评估预测和应急措施。
- 大数据解析航空安防和自动化
- 首先，从目前来说，飞机是地球上最安全的旅行交通工具，比其他交通工具，如汽车、火车等安全级别高很多。
- 其次，飞机发生事故所造成的社会影响比其他交通工具发生事故造成的社会影响更大。
- 再次，国外的一些专家经过研究得出了一个结论，那就是：国际航班比国内航班出事故的概率要低一些。其实并非如此，所有国家的航班出现事故的概率都相差无几，并不是发达国家的国际航班就更安全一些。
- 最后，飞行过程中的安全概率是根据起飞和爬升到巡航高度，以及下降和着陆来决定的。当然了，这也是飞行中最容易出问题的地方。
6.5. 导向思维
- 新生的婴儿在第一时间就得学会哭泣；上学时，坐进教室的第一时间就得知道上什么课，拿什么书；进入高中后，必须规划今后的人生，上什么学、学什么专业、找什么样的姑娘或嫁什么样的男人，从事什么工作……这些，都需要一个导向思维，如果仅仅靠得过且过，明天的事明天说，犹如行尸走肉一般，一生将无建树。当然，绝大多数的人们，不会甘于现状，苛求发展，即使没有真正发展，也在内心存在这样的渴望，并独自努力。
- 有了导向思维后，一切才会有规律地发展和进步，无论成功与否，其占据的位置都是其他特长所无法替代的。就好比当下就很火爆的阿里巴巴集团旗下的淘宝、天猫等，如果不是因马云的导向思维，怎么会有今天的互联网地位？
- 马云的故事
- “作为一个创业者，首先要给自己一个梦想。1995年我偶然有一次机会到了美国，然后我看见了、发现了互联网。我对技术几乎不懂，到目前为止，我对电脑的认识还是部分停留在收发邮件和浏览页面上。但是这并不重要，重要的是你到底有什么梦想。”
- 在创业前，马云已经不缺钱了，至少是不缺吃饭的钱。在那个年代，马云是一名外语教师，还开了一间翻译社，又做夜校老师，有多个渠道的收入来源。用今天的话来说，马云已经脱离了蚁族和蜗居的时代，完全是不愁吃喝的公务员的待遇。但是，有了如此安逸闲适的生活之后，马云为何还要出来创业呢？因为，他想要的并不是这些，而是梦想，一个伟大的梦想。
- 每个人都会说，我想要环球世界，我想要改变世界，我要让每一个人知道我的存在，为我的成功喝彩。可今天一过，继续过着朝九晚五的生活，在论坛或好友群吐槽工作的不易、上司不懂慧眼识英雄，闲时睡大觉、打游戏、三五好友瞎侃……如果你永远这样，那么你的导向思维没有起到任何作用，而仅仅是一个想法。
- IBM大数据战略导向认知计算
- 2014年3月，在IBM公司大数据新闻发布会上，IBM大中华区大数据和分析及新市场总经理，全球企业咨询服务部合伙人Jason Kelley宣布：“2014年，IBM大数据战略将持续升级在大数据方向的投入。IBM将继续深入在金融、电信、医疗、零售、制造等各行业的实践；并增强大数据与分析与云计算、移动、社交等热点趋势的融合，以及实现认知分析与大数据应用的不断融合。”
- IBM大中华区大数据中心总监王晓梅说：“在未来的大数据与分析实践中，IBM将进一步帮助企业把分析注入关键业务流程，从‘六大要务’角度解析业务需求，并导出对应的大数据与分析战略蓝图。当前，我们将重点推行该六大要务中对于客户洞察和流程革新的指导，帮助企业通过使用社交媒体分析等进行客户关系管理、市场营销决策，通过利用预测性维护、实时预警等进行财务等运营流程的优化。”
- 从2005至今，IBM公司并购了35家以上的公司，比如，高速文件传输工具Aspera、IBM收购数据分析软件公司The Now Factory和备受关注的DaaS供应商Cloudant。综上所述，没有导向思维，就没有前进的动力和方向。没有大数据导向思维，就没有成功的可能性。
7. 大数据的营销策略
7.1. 测量思维
- 在进行大数据测试之前，首先要对测试需求做清晰的分析。
- 举个例子：假设一个本科院校的学籍管理系统主要是用来管理学生的，学生在系统中的生命周期一般是四年。根据学校现有的在校生数和五年内的每一年的招生数据，就可以分析出需要构造的各个学年下的学生数。接着，对测试需求做准确清晰的分析后，对输入的测试数据进行分析。
- 要求主要表现在两方面：一方面要求测试数据与生产环境数据一致。另一方面，就要求测试数据输入要满足输入限制规则，尽量覆盖到满足规则的不同类型的数据。
- 问题探讨：到底是什么影响人们的幸福感呢？
- 随着物质生活水平的提高，生活质量越来越得到人们的重视，而且，社会的总体心态与人们的行为准则有着密不可分的联系。一些社会指标告诉人们：最容易产生负面情绪的人群，不一定是生活最困难的人群，而是期望值与自身生活水平差距较大的人群。
- 举个例子：关于幸福感的研究，学术界的大多人士都表明，幸福感是一种感觉，并不与财富的多少以及生活水平的高低成正比。社会心理学家曾列过这样的一个公式：期望实现值除以内心的期望值才等于人的情绪指数。期望实现值与内心期望值的比值一旦大于或等于1时，人就会处于一种兴奋的状态，就会感到满足；相反，如果期望实现值与内心期望值的比值小于1时，人就会感到压抑，“唉”声连连，甚至做出一些平时不做的极端事。
7.2. 谈判思维
- 所谓谈判，说的就是彼此之间，为了实现某种目的而进行的一种意见交换，然后寻找到一个制衡点，寻求问题解决的途径并达成协议的过程。
- 在商业谈判中，我们绝对不能忽略数据对谈判结果产生的影响。
- 打个比方说，数据就好比是一棵大树的枝叶，而想要与另一棵大树做比较的时候，除了其主干因素外，这些枝叶就是最为明显的可比部分。也就是说，掌控足够多的数据，将在谈判过程中掌控先机。
- 如何利用数据在谈判中获得优势呢？
- 掌控绝对的数据
- 还要有针对性
- 不利用数据，仅仅依靠过去经验和谈判员的弊端
- 对产品认识不足的情况很容易出现在谈判桌上，从而导致在谈判中失去主导地位。而且，由于这种产品知识比较抽象，将之比喻为对产品以及产品所在行业的市场直觉更为合适。而直觉又往往是很难通过言语表达出来的，这就使得我们很难组织出一套权威的术语来说服对方，所以，就很难赢得对方的认可。
- 更为重要的一点是，要想形成产品知识，还和销售人员有着至关重要的关系。
7.3. 预算思维
- 在这个时代，财务所面对的数据规模将会越来越大，数据类型也将越来越复杂。那么，如何整理与统计这些杂乱无章的数据，让这些数据能够更直观明了地展现在人们面前，并且为企业管理者的经营决策提供有效的科学依据，则成为现阶段我们必然考虑的问题之一。
- 对此问题，业内人士表示，全面预算管理将是让企业大数据“活起来”的最好方式。首先，预算是根据历年的数据和某些调整信息，对未来时期进行分析评测，进而得出的信息。其次，它是由实际业务数据和预算数据相结合与比较之后，而设计出来的一套最佳管理方案。利用这套方案，可以让企业资源得到更充分的利用，从而在未来获得更大的利益回报。
- 笼统地说，全面预算管理解决方案是在对企业内外部大数据进行收集、处理、控制、分析、整合等的基础上，与其他工具结合，帮助企业更好地利用数据实现战略落地。
7.4. 选定思维
- 你了解你的客户吗？你能分清你的客户群体中哪些是可以长久合作、哪些只是暂时短期的利益相互关系吗？你的营销和广告投入应该针对哪类客户群体，你都清楚吗？
- 企业想要做到正确的定位客户，首先就必须先设定目标。
- 找到有价值的客户并不代表着就一定能够进行合作。
- “建立品牌”
8. 教育、教学正在大数据化
8.1. 院校思维
- “大数据”时代，如何推动和创新院校教育模式
- 区别：传统数据的整理方式能凸显学生整体的专业水平或整体素质、身体的发育状况、社会性情绪及适应性的发展，还有对学校的满意程度等。而大数据就不一样了，它具备的分析能力更广、更细腻。它可以去关注每一个学生的微观表现，比如，在考试时，他在一道题上逗留了多久；在不同学科课堂上，他开小差的次数是多少；在食堂吃饭，他喜欢吃什么，不喜欢吃什么；每个学生的出生日期，包括喜欢的颜色等。
- 这些数据对其他个体没有意义，但所有学生的数据整合起来对大数据分析就有价值了。比如旷课、纪律或课堂表现等预测模式，教育者就可以确认哪些学生退学的可能性较高。通过利用大数据来观察并分析对学生在课堂中点滴的表现，大数据帮助我们可以了解学生对知识的掌握程度以及感兴趣程度，进而让学校反思自己的教学模式是不是满足了学生的需求。有了大数据以后，教育工作者们就可以针对不同的学生进行不同的教育模式，从而真正做到因材施教和以人为本。
- 传统的院校决策模式总结为四种：
- 第一种是通过“合意”的过程来平衡大学内多方群体利益的“学院型”模式；
- 第二种是通过“扩散”程序表达不同权力集团、利益群体诉求的“政治型”模式；
- 第三种是决策程序无章可循、随意性大的“有组织无政府型”模式；
- 第四种是依靠决策者所具有的理性认知能力制定决策的“官僚主义”模式。
- 这四种模式的共同弱点在于缺少有力的决策支持依据，管理者实际上是以“有限理性”为基础，努力做出“足够好”的决策。
- 在大数据背景下的院校决策，可以为教育决策者提供和完善认知经验所缺乏的信息、知识和智慧。针对这样的情况，有学者将其称为以数据系统为支撑的“知会理性”决策模式。
8.2. 教学思维
- 大数据变革教育的第一波浪潮
- 翻转课堂是未来教育的课堂模式。采取让学生在上课前先学习教学视频，在课堂上完成作业或做实验的方式，而老师则在学生遇到学习困难时给予帮助，对他们进行一对一的个性化指导。
- MOOC风暴来袭，放大翻转课堂效应。
- 微课程兴起：回应翻转课堂和MOOC浪潮。
8.3. 教育思维
- “大数据时代”以不可挡的势头扑面而来，给教育界的人敲响了警钟，告诉他们：“原始”的教育方式已经成为过去，“新时代”已经袭来。
- “大数据”并不是一种技术的时尚潮流，而是在信息技术高度发展之后，人们如何开发利用数据为新的商业模式发展奠定基础的过程。与此同时，也是一种基于新工具解决问题的全新思路。
- “大数据”怎么样改变传统的教育？
- 第一个方面是改变教育研究中对数据价值的认识；
- 第二个方面是方便校长、教师更全面了解每一个学生；
- 第三个方面是帮助学生进行个性化高效学习。