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人类从依靠自身判断做决定到依靠数据做决定的转变，也是大数据做出的最大贡献之一。行业专家和技术专家的光芒都会因为统计学家和数据分析家的出现而变暗，因为后者不受旧观念的影响，能够聆听数据发出的声音。他们的判断建立在相关关系的基础上，没有受到偏见和成见的影响。

当然，行业专家是不会真正消亡的，只是他们的主导地位会发生改变。未来，大数据人才会与他们一样身居高位，就像趾高气扬的因果关系必须与卑微的相关关系分享它的光芒一样。这改变了我们怎样看待知识的价值，因为我们往往倾向于把专业人才看得比全才更重要，也就是说深度就是财富。然而，专业技能就像精确性一样，只适用于“小数据”时代，当时人类掌握的数据永远不够多也不够准确，所以需要依赖直觉和经验指导。在那个时代，经验是先决的，因为只有通过这种无法从书本上和别人口中得到的、埋藏在潜意识里的知识的积累，我们才能做出更明智的决定。

但是当你遭遇海量数据的时候，你就能通过挖掘数据而得到更多。所以大数据分析家会把过去看成是迷信和成规，这不是因为他们更聪明，而是因为他们拥有了这个财富之源——数据。同时，作为外行人，他们不会被行业内的争论所限制，因为他们不会被自己所支持一方的观点所影响而产生偏见，这是他们与行业专家不一样的地方。这一切都意味着，一个员工是否对公司有贡献的判断标准改变了。这也就意味着，你要学的东西、你要了解的人，你要为你的职业生涯所做的准备都改变了。

数学和统计学知识，甚至是有少许编程和网络科学的知识将会成为现代工厂的基础，一如百年前的计算能力或者更早之前的文学。人类的价值将不再体现在与思维类似的同行的交际上，而体现在与各行各业的人的交际上，因为这样知识就能广泛而深刻地进行传播。过去，要成为一个优秀的生物学家就需要认识很多生物学家，这并没有完全改变。但是如今，不只是专业技能的深度很重要，大数据的广度也变得很重要。要想解决一个生物难题，或许与天体物理学家或者数据视图设计师联系就可以实现。