大數據時代，從顛覆思維模式開始

在帶來巨大技術挑戰的同時，也帶來巨大的技術創新與商業機遇。不斷積累的大數據包含著很多在小數據量時不具備的深度知識和價值，大數據分析挖掘將能為行業/企業帶來巨大的商業價值，實現各種高附加值的增值服務，進一步提升行業/企業的經濟效益和社會效益。因此，在未來，一個國家擁有數據的規模和運用數據的能力將成為綜合國力的重要組成部分，對數據的佔有、控制和運用也將成為國家間和企業間新的爭奪焦點。

首先，目標驅動型 數據驅動 決策方式傳統科學思維中，決策制定往往是「目標」或「模型」驅動的——根據目標（或模型）進行決策。然而，大數據時代出現了另一種思維模式，即數據驅動型決策，數據成為決策制定的主要「觸發條件」和「重要依據」。例如，近年來，很多高新企業中的部門和崗位設置不再是「固化的」，而是根據所做項目與所處的數據環境，隨時動態調整其部門和崗位設置。然而，部門和崗位設置的敏捷性往往是基於數據驅動的，根據數據分析的結果靈活調整企業內部結構。

其次， 基於知識的方法 基於數據的方法 方法論我們傳統的方法論往往是「基於知識」的，即從 「大量實踐（數據）」中總結和提煉出一般性知識（定理、模式、模型、函數等）之後，用知識去解決（或解釋）問題。因此，傳統的問題解決思路是「問題知識問題」，即根據問題找「知識」，並用「知識」解決「問題」。然而，數據科學中興起了另一種方法論——「問題數據問題」，即根據問題找「數據」，並直接用數據（不需要把「數據」轉換成「知識」的前提下）解決問題。

由於大數據行業應用需求日益增長，未來越來越多的研究和應用領域將需要使用大數據並行計算技術，大數據技術將滲透到每個涉及到大規模數據和複雜計算的應用領域。不僅如此，以大數據處理為中心的計算技術將對傳統計算技術產生革命性的影響，廣泛影響計算機體系結構、操作系統、資料庫、編譯技術、程序設計技術和方法、軟體工程技術、多媒體信息處理技術、人工智慧以及其他計算機應用技術，並與傳統計算技術相互結合產生很多新的研究熱點和課題。大數據時代的到來正在改變人們的生活方式、思維模式和研究範式。

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