大數據技術的強大之處在于，通過數據挖掘，大數據能夠披露深埋在海量據下的潛信息、隱信息，讓我們獲得“第三只眼”，越來越多地擁有“未卜先知”、“一窺天機”的能力。

　　泡沫的基本特征是承諾過多，兌現過少；夢想太多，效果太少。大數據技術和應用的巨大想象空間，很容易讓我們相信它的“全智全能”——我們往往豪邁地宣稱從此以后我們就進入到“什么什么時代”，這讓我們回想起互聯網剛剛出現時我們曾經有過的那種不著邊際的樂觀主義。

　　一種新事物如果具有真實的生命力和長遠的影響力，那它一定不會是全新的，而總是隱隱帶著某種舊的特性。簡言之，它是陳舊的新生事物(the old new thing)，而不是所謂新新事物(new new thing)。電子商務剛出現的時候，很多人都認為它是new new thing，但隨著電子商務的發展，人們才漸漸意識到了它的重心是商務，而不是電子，不管是B2B還是B2C甚至是C2B，其底色中都包含O2O(線上對線下)，因為O2O能夠讓電子商務成為既是B2C(Back to Core，即“回歸核心”)，又是B2B(Back to Basics，即“回歸基本面”)的電子商務，也是“管用的電子商務”(E-Commerce at work)。

　　對于大數據產業來說，同樣也存在著如何“回歸基本面”，如何“回歸核心業務”，如何“管用”的話題。準確地說，大數據不是一種行業，而是一種最終將滲透到許多行業中的技術和應用，就像我們已經看到的，電子商務早已經從一個由少數企業來從事的行業，轉變為幾乎所有行業中的所有企業都必須善加利用的一種手段。大數據不可能成為某些搶先進入或搶先談論(后者更常見)的企業的獨門秘技，而是橫跨多個行業、由眾多企業來參與的事業，就像我們已經在電子商務、移動互聯領域所看到的那樣。

　　大數據技術本質上是一種商務智能(BI,Business Intelligence)。

　　我們可以把大數據的技術和應用稱為“數字化巫術”或“科學化的占卜”。這句話并非像它聽起來的那樣荒謬。它的主要功能是對未來事態的預測和未知事態的預判。與占卜不同的是，大數據技術使用的方法是通過對海量數據的挖掘來發現某種預后跡象，而占卜使用的方法是基于原始神話思維的臆測和想象。

　　現代科學開辟了遠不同于巫術對世界的認知路徑，通過實驗和數學計算，發現事物、事件和事態間的因果關系，并依據這種因果關系來進行預測和預判。但憑借因果關系來預測和預判的方法有明顯的缺點。事物、事件的因果關系并非都是簡明、線性的，面對復雜現象、混沌現象時，因果關系的思維路徑往往捉襟見肘，隨著對世界認識的深化，人們越來越多地遭遇“測不準”現象。復雜論(theory of complexity)和混沌論(theory of chaos)的興起就說明了這一點。

　　我們不可能在通曉世界運行的機制之后來應對這個世界眼下正在發生的種種，不可能在完滿地解釋問題之后再來解決問題。多數時候，我們只得根據有限的、不精確的信息，根據我們不明所以的跡象來做出反應。多數時候，我們只需知道兩個事件之間有相關性，就可以在第一個事件發生的時候，預防或促成第二件事，而無需知道真正導致第二件事的原因是什么，況且事態的快速變化會讓事后諸葛亮式的“知道”變得毫無價值。

　　大數據技術的強大之處在于，通過數據挖掘，大數據能夠披露深埋在海量據下的潛信息、隱信息，讓我們獲得“第三只眼”，越來越多地擁有“未卜先知”、“一窺天機”的能力。大數據不提供關于世界的原理和真相，只提供知其然不知其所以然的判斷，提供一種說不出道理但相當有用的指引。

　　這是一種從前計算機技術完全不可能提供的嶄新的商務智能，一種非理性智能。只有人具有理性思維能力，但毫無理性思維的動物卻能捕捉到人捕捉不到的信息，并做出讓人自愧弗如的快速應對之策，比如地震來臨之前。正如《大數據時代》的作者維克托·邁爾—舍恩伯格說的，從因果性轉向相關性，是認識大數據的關鍵。相比專注于因果性的理性思維，專注于相關性的大數據思維是一種“超級智能”，就像在預測大地震、大洪水方面，人不具備動物的超級智能。未來競爭中，缺少這種超級智能的企業將處于何等劣勢，一想便知。大數據挑戰屬于所有的公司，正如其機會不只屬于目前在開發或應用大數據技術的那些公司。 (插圖/張澤滿)