大数据技术，正以一种前所未有的深度形态实行对于社会层面的重塑，然而，巨量的数据所带来的，并非仅仅只是机遇而已，更加是针对技术潜在极限以及传统思维模式的全方位挑战，。
数据洪流下的技术攻坚
现如今，在全球范围之内，每一天所产生的数据数量，已然超过了数百亿GB。社交性质的媒体、采用物联网技术的设备以及商业经营方面的交易，每一分每一秒都在形成海量的、各种各样的信息。这样的状况对数据储存的技术提出来了非常苛刻的要求，传统类型的硬盘在容量以及读取速度方面，已经没有办法去妥善应对了。
面临瓶颈的还有数据处理，对于实时产生的视频、图片以及文本等这类非结构化数据，传统数据库毫无办法，所以分布式计算框架与新型数据仓库成了研发热点，其目标是把数据处理时间从以天计缩短至以分钟计 。
从精确性到包容性的思维转换
此前，数据分析所追求的是样本具备精确性以及结构呈现整齐性，举例来说，市场调研常常依靠经过精心设计的抽样问卷，然而在大数据时代，接纳涵盖不完整以及格式杂乱等各类信息的所有数据，已然成为一种新常态。
这需要我们去容忍一定程度的不确定性，在对社交媒体之上的用户情绪予以分析的时候，网络俚语以及拼写错误是难以避免的，重点并非在于每一个字节的绝对无误，而是要从整体的数据流里去把握趋势以及模式。
因果关系与相关关系的权重转移
传统科学探索着重于弄清楚事件之间的因果链条，这个过程一般是迟缓且严谨的，大数据技术却擅长迅速找出事物之间的相关关系，比如说，零售系统透过分析发觉了“啤酒与尿布”的销量关联，进而对货架摆放予以优化。
把这种相关关系分析直接用于赋能商业决策以及预测，是可行的。交通管理部门借助对车流量、天气与社交活动的数据关联予以分析，就能够更为有效地对拥堵情况作出预测，并且提前进行疏导工作了，而并非一定要去完全理解拥堵形成所涉及的复杂因果关系才行。
自然思维到智能思维的范式跃迁
借助人类直觉以及经验来处理问题的是自然思维，而智能思维的目的在于使机器系统去模拟甚至超越这种能力，不断为算法供给海量“养料”的大数据正在推进这一转变，比如说，推荐算法依靠持续学习用户行为，变得愈发“懂你” 。
其关键所在是促使数据自身能够主动表达，于医疗领域范围之中，借助对数量达数百万份的病历以及影像数据予以剖析，人工智能设备有辅助诊断特定病症的能力，此项能力并非经由全然由人类专家特意编排程序而赋予的存在，却是机器经由从那些数据里头自行开展学习从而得以获取的 。
数据资产化与商业形态革新
数据已从往昔的副产品变化成关键的生产要素以及核心资产，企业争先恐后地构建自身的数据中台，目的是对分散开来的数据资源予以整合、盘活，用以推动产品创新以及运营决策，数据的确权、估值跟交易成为新的商业议题 。
那些基于数据所形成的商业模式，持续不断地现身出现，订阅制服务呀，个性化保险定价之类的，它们的底层逻辑，全都是针对用户数据展开深度挖掘以及利用的，这就对企业提出必需具备的要求，企业不但得拥有数据，而且更要求具备那种能够把数据转化成可持续收益的思维以及能力 。
社会治理的透明化与智慧化
在城市治理这一层面，大数据正改变着那“不可治理”的困境，中国的“城市大脑”项目整合了诸多部门的数据，像交通、安防、环保等部门的数据，实现了对城市运行状态的实时感知，而且还实现了智能调度，提升了公共资源的配置效率 。
于国家治理范畴内，数据给科学决策予以了坚实根基，人口普查、经济统计等宏观数据的实时性以及颗粒度有大幅度的提升，致使政策制定能够更精准地对准问题，评估成效，促使社会治理朝着更透明、更具智慧的方向发展 。
当大数据给予我们以往从未有过的感知以及预测能力的时刻，它有没有可能致使社会过于依赖数据的“相关性”，进而忽略了问题背后繁杂的“因果关系”连同人文价值呢？欢迎在评论区去分享你的观点，要是本文对你能够起到启发作用的话，请点赞予以支持。
