2014年年初最火的一部美剧无疑当数《纸牌屋》，这部本来题材并不讨巧的政治剧，在开播初始就一炮而红，成为了美国及全球40多个国家最热门的在线剧集。这一切，都源于《纸牌屋》是从数千万观众的收视习惯和观剧喜好中精准分析而创作出来的。《纸牌屋》的出品方兼播放平台Netflix在全世界拥有3300万个付费用户，它运用这些用户数据倒推制作出了这部剧集并取得了前所未有的成功。
近两年来，大数据的呼声开始此起彼伏，从一开始的科技博客，业内人士的社交平台，到如今各个行业的论坛，媒体专题报道，越来越多的人开始关注大数据，大数据也越来越多地渗透到生活的方方面面。2012年“双12”促销期间，阿里巴巴根据每位淘宝用户多年的淘宝经历自动生成一段名为“时光机”的网购史短片，其充满人性的语言和温馨的画面引起了广大消费者的共鸣，也让更多的人意识到“大数据”已经悄悄地来到每一个人的身边。
那么究竟什么是大数据呢？也许很多人和我一样，在阅读《大数据时代》这本书之前，对大数据的了解仅限于以上几个人尽皆知的故事，对于它潜在的巨大能量将信将疑。但是这本书通过通俗易懂的案例和深入浅出的解释，梳理清楚了“大数据”这个看起来高深复杂但其实无处不在的概念，为读者展开了一副大数据时代的神奇画卷，也让笔者对于大数据时代的思维更新、商业应用、管理变革和未来大数据的隐忧等问题有了更加深刻的认识和理解。
何为大数据，维克托·迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》这本书中做了非常简单明了的定义：所谓大数据，就是大量的数据；它的反义词同样简单：小数据，即很少量的数据。在舍恩伯格看来，以往我们因受限于工具而采用的精准采样数据的分析方法需要革新，大数据时代是改变方法论和思维方式的过程，他将这个过程归纳为“三个不是三个而是”：
（一）不是随机样本，而是全体数据；
大数据的推广颠覆了传统的统计学概念，过去统计学中“随机抽样”这个重要的环节已不复存在，在大数据的理论中，样本＝全部。当然大数据时代的到来，与信息数字化息息相关。根据著名的摩尔定律，计算机硬件的处理速度和存储能力，每一到两年可以提升一倍。也正是计算机硬件正在以这种令人瞠目结舌的速度迅猛发展，才使得海量的数据积累和处理最终成为可能。
据多家媒体报道，大数据支持下的决策为奥巴马在2012年美国大选中获得连任立下汗马功劳，更是开启了政界的大数据时代。在总统竞选前的18个月，这支被奥巴马称之为“核代码“的竞选团队就创建了一个庞大的系统，这个系统将所有民调者、注资者、工作人员、消费者、社交媒体以及“摇摆州”主要的民主党投票人的信息进行一一整合。这个数据系统帮助奥巴马筹集到10亿美元资金；改变了电视广告投放策略；制作出拉拢摇摆州选民的具体数据分析模型，从而制定针对性的宣传策略；同时也决定了奥巴马在竞选后期应当在什么地方展开活动等。
有趣的是，同样是这场选举，微软纽约研究员的一位经济学家David Rothschild通过大数据分析技术，成功预测了51个选区中50个地区的选举结果。而在2013年的奥斯卡获奖名单公布前，这位经济学家的预测再次让人称奇，除最佳导演外，其他各奖项的预测全部命中。
如此高的准确率在信息处理受限和“随机抽样”的年代是很难想象的，而在大数据时代，人们常常惊喜地发现，随着收集的数据越来越多，你的预测结果将会越来越精准，而且当数据达到一定规模时，单一个体对于结果的影响将会越来越小，这与经济学中的边际效应递减原理如出一辙，也正是“全体数据”的魅力所在。
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