数据思维的基础（上）
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数据思维的产生
数据思维的产生，主要是思维的组成三要素在大数据时代发生了质的改变，从而推进了思维方法与思维时空的变革与更新。
思维原料的变化
- 思维领域和对象的增加
客观世界认识：从分子级到原子级再到量子级
实践活动能力：从微观领域直接跃升至宇宙观领域 - 物质各层次结构和理解的加深
物质、能量、信息 - 思维客体内部结构的全新认知
课题对象（无序性）
内部结构：以混沌、错杂且无序的形态存在
思维客体：从简单、单一演变成复杂、多层次 - 思维客体研究中心转移
早期研究重心：空间和时间、物质、运动
现在研究重心：功能、系统、秩序、行为、层次、反馈、结构等
思维主体的变化
- 思维主体综合素质提高
- 知识结构丰富
- 科学普及程度高
- 知识深度逐步深化
- 思维主体集体化、社会化
- 由思维个体组件的集体逐渐成为思维主体
- 众包、众创、众筹
- 思维主体从个人变成人机结合
- 构成了以人为主、机为辅的协同互补的复合思维主体
思维工具的变化
思维工具的变化和思维原料的变化总是相互促进的关系，原料变化提出了新的工具需求，工具变化又拓展了思维原料的范围。
将人类的思维活动进行细分，思维客体是信息来源，思维主体是人类思维的转化系统，而思维工具则是信息加工和控制的技术手段和方法，包括某些具体的思维方法、物化手段。
- 思维工具的改变
- 计算机
- 实验工具、运算工具、观察工具
- 数据处理设备、正负电子对撞机、加速器和各类探测器
- 微博、微信
- 思维技术手段的改变
- 信息技术、微电子技术、激光技术、生物技术
数据思维的固化
数据思维的范式
科学研究范式
- 原始社会的实验科学范式
- 以模型和归纳为特征的理论科学范式
- 以模拟仿真为特征的计算科学范式
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数据密集型科学发现范式
科学研究人员只需从大数据中查找和挖掘所需要的信息和知识，无需直接面对所研究的物理对象。
数据密集型科学发现范式是数据思维的科学方法论：- 数据采集、分析、处理能力的革命：发现模式、找到规律、展开预测
- 计算机成为科学研究的标配：实现各个学科的融合，实现数据的传播与共享
- 学科融合与数据的交流，传播拓展了科学研究的范畴
- 全面直接检索和浏览数据和信息
- 拓展科学研究数据的范畴
- 为科学研究带来方法论的变革
数据密集型科学发现范式是数据思维的科学认识论： - 是先有了大量的已知数据，然后通过计算得出之前未知的理论
- 问题 -> 数据 -> 问题
科学行动范式
数据思维下的行动范式是对大数据创新活动的概括提炼，主要包括开放、采集、连接和跨界4种行动范式。
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开放
开放是大数据得以存在和发展的首要条件和本质特性，政府、企业和个人需要克服封闭和保守思想，树立数据开放、共享和共赢的意识。
数据只有在不断应用中才能增值，通过各方数据的协同创新，才能产生聚变效应。 -
采集
采集是指尽可能采集所有数据。
除了单位内部纵向不同层级、横向不同部门间的数据积累外，还应注重相关外部单位的数据储备，以实现创新应用所需数据全集的流畅协同。 -
连接
基于事物相互联系的观点，大数据建立连接应该放宽视野，营造一个多方共赢互利的数据生态体系。
因为数据之间的连接越多，连接越快，越容易打通数据的价值链，发掘数据的价值。 -
跨界
跨界的关键要发挥数据的外部性，实现数据的跨域关联和跨界应用。
数据思维的特点
数据思维主要包括整体性、量化互联性、价值性、动态性、相关性和多样性六个方面的特点。
整体性：整体反映全貌
量化互联性：一切皆可量化
价值性：数据即价值
动态性：动态多维多层
相关性：泛在的相关性
多样性：离不开多样性
数据思维的局限
全数据模式的幻象
全数据之难
全数据分析之难
"全"的误区
量化思维的焦虑
大数据时代下，自然界和人类社会的一切现象和行为变化被数据化，“量化一切”成为现实可能。当一切被量化时，需要注意量化思维存在的问题：
- 本体与方法的混淆
- 个人行为“被选择”
- 数据独裁
- 隐私与道德
相关性的过度崇拜
数据思维的应用价值
数据思维的变更是大数据发展的必然结果，也将反过来影响大数据的发展与应用。
数据思维的价值主要体现在五个方面：
- 加快数据资产化
数据已发展成为一种新的经济资产，成为国家基础性战略资源，日益对我们的经济运行机制、社会生活方式以及国家治理能力产生重要变革。 - 促进数据科学发展
大数据时代思维方式的变革必然引起人们改造世界方式的变革，数据科学的兴起成为科学发展的必然。
数据科学是一门多种学科交叉的科学。 - 利于“数据政府”建设
减少政府与服务对象之间的信息不对称，促进政府工作更加高效、透明与公平。
认识到数据开放对于提高政府决策、提升政府公信力的重要作用。 - 助力现代企业组织变革
企业内部的边界开始模糊，以项目或问题为导向的团队合作成为企业组织的常态，企业从原来部门明确的分工走向团队合作。
决策模式由原来的精英决策逐渐发展为数据驱动决策。
企业内部的价值链由传统的以企业资产和核心能力为中心的价值链向“以顾客为中心”的价值链转变。 - 影响社会结构重组
大数据时代思维方式的变革会直接影响到人们的行为模式，进而影响着社会结构的变革。
将可能改变人们长期以来形成的社会集群模式和互动模式，打破原来以地域为基础的社群组织。
传统的社会组织与条块单元之间的边界越来越模糊，逐渐形成了以价值观、文化、利益等为基础的社群组织，并重塑着人们的行为模式。
人们更加倾向于利用互联网、大数据这种多元化、更加平等化的模式去参与社会活动。