简介|宣晓华是华院数据技术（上海）有限公司创始人和董事长，也曾参与创办易保网络技术有限公司兼技术顾问；曾在美国加州惠普公司从事七年多的建模/仿真的算法研究和大型软件开发；宣晓华是美国加州大学伯克利分校数学博士，中国工业和应用数学协会理事，上海分会副理事长。
随着信息技术的发展和应用， 人类进入了一个大数据时代。大数据时代和我们以前的时代有什么不同？ 什么又是大数据时代的特征，和应具备的思维呢？ 维克多·舍恩伯格在《大数据时代》一书中将大数据时代人类的思维革命总结成三个：不是随机样本，而是所有数据；不是精确性，而是混杂性；不是因果关系，而是相关关系。基于我个人的观察和思考， 我认为大数据时代有三大特征和需具备的思维。 它们分别是：万物皆数化特征与量化互联思维，数据价值化特征与价值思维，世界智能化特征与智慧思维。
万物皆数化特征与量化互联思维
“万物皆数”是毕达格拉斯学派2000多前的一句名言。在过去的2000多年里，人们尝试用数字来量化客观世界，并以此为基础探索并认知世界。 随着上世纪计算机的出现和随后信息化迅猛的发展, 尤其是互联网、移动互联网、物联网的深度普及和广泛应用，我们似乎真正进入了一个“万物皆数化” 的时代：从宏观到微观，从客观到主观，从具象到抽象，一切活动和动力，直接或间接，都在被全面、实时地记录，成为数字化的信息，“万物皆数化”成为大数据时代的第一个显著特征。
“要么数字化，要么死亡。”（孙正义前不久对日本企业界说） 数字信息已经成为时代发展的趋势和代表。数化特征带来的第一个思维就是量化思维，“量化”就是用一种共性的语言来描述，标识和解释世界。因此，需要充分应用最新的技术手段，对全领域、全过程的各种信息进行定量采集、定量分析挖掘、定量描述；共性的量化使得各种信息之间的互通成为可能，打通物与物之间、物与人之间、人与人之间、人与活动之间，活动与活动之间全领域、全过程的信息，协同并整合所有片段信息，形成多维的完整的数据链，这就是“互联思维”。在量化和互联的基础上，建立实用的分析方法和数据科学，才能更好实现有价值的数据应用。
数据价值化特征与价值思维
大数据时代第二个特征“数据价值化”。数据创造价值并非这几年才开始。从上世纪50年代开始的信用卡评分、到数据挖掘领域最经典的啤酒和尿布的故事，都曾经是企业利用数据创造价值的典型应用案例。在大数据时代，由于万物的量化及互联，数据已渗透到不同行业的各个维度，其多维性和完整性左右并影响了各维度的发展和决策，数据的重要性由此凸显，这就是数据的价值化特征。麦肯锡全球研究报告指出，“数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长浪潮的到来。”基于数据价值化的特征，价值思维的运营被广泛应用。同时，数据的价值在大数据时代已然超越了提升生产效率的基础定位，上升成为战略资产、生产资料以及合作资源， 甚至成为国家竞争力的构成要素。在过去几年，很多企业都提供免费服务，尤其是互联网企业，它们的商业模式正是基于数据价值的思维，数据就是价值。但是随着数据的越来越普及，获取数据的渠道日益增多，数据的价值不仅仅只体现在数据的获取上，更体现在数据的深度认知，解析和运营上。数据价值的呈现将基于更多创造性的方式。
世界智能化特征与智慧（社会）思维
基于上述的特征，人类对各种物体以及现象的认知越来越深入，（包括人类自身的需要），基于大数据的各种应用出现了智能化的特征。从智能搜索，智能推荐营销，到各种智能服务如自动导航，自动驾驶，智能家居等大量应用，将使得基于数据的智能不断进化。智慧城市的推动，也是希望利用大数据对民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动等各种需求做出智能响应。我们相信，各种智能机器人也将在不久的将来大量出现，在各领域服务于人类。世界智能化将是大数据时代的第三个特征。
大数据的广泛应用在产生积极影响的同时，也产生了问题，如：隐私权、数据安全，数据所有权等。基于大数据不断发展的智能机器人也给世界带来不确定性，如何处理人和机器人之间的关系将是未来一个重要的命题。这些问题和不确定性，需要个人，企业和国家对大数据的应用有很好的意愿，规则，协同，利他共赢的智慧。智慧（社会）思维，是应用大数据在更好的服务人类的过程中，必须具备的一种社会思维。
简而言之，在大数据时代，智能和智慧化是目标和愿景， 价值化是手段， 数字化是基础。 而“大数据”实际上是一种思维和方法：它是一种基于数据量化和互联，通过数据分析，挖掘，应用， 以达到整个世界高度智能化甚至智慧化的思维和方法。
（根据在2015.1.15号的“大数据和产业发展”会议上的演讲整理， 感谢许荻枫女士在此基础上的提炼）
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原文发布时间为：2015-07-26