大数据时代的思维变革
在小数据时代，我们认识世界的方式是通过抽样样本来统计推测出事物的因果关系，以最少的数据获取最多的信息。而少量的数据促使我们追求数据的结构化和和结果的精确性，即用复杂的算法来证实世界的因果关系。
而如今我们有足够的技术来存储大规模的数据，而且各种各样的数据纷繁复杂，我们记录数据有可能会不精确，但是这并不影响我们认识世界。我们应该转变思维，不用去以少量的数据配上复杂的算法来追求事物的因果关系。书中举了很多例子，证明我们应该依靠数据的全面分析，去发现事物之间的关联性，即相关性。我们知道会发生什么就可以了，不用知道为什么会发生。
大数据思维给我们带来了商业的变革：
首先，我们要将我们所处的生活和社会活动的数据记录量化出来，这需要我们有数据化的思维。“数字化”是指把模拟数据转化为0或者1表示的二进制码。而“数据化”是指把一种现象转变为可以指标分析的量化形式的过程。
生活中的一切都可以量化如：
1、如文字可以数据化，举例谷歌的数字图书馆
2，地理位子可以数据化（坐标、时间），
3、社交可以数据化（社交图谱、针对微博内容分析人们的情绪）
其次，我们要多收集量化的数据进行创新利用。
1、数据的再利用：通过某种途径收集到的数据，完全可以利用到其他地方。
2、数据的重组：两种不同的数据结合分析
3、数据的可扩张性：数据收集时考虑数据利用的多种可能性
4、数据废气：收集用户网上行为数字轨迹，系统分析后改善现有服务。
大数据中的角色分配：包括数据收集平台方、处理数据的技术方、运用数据获取价值的商业开发方。有的公司三者兼备，有的成为其中一种角色。而且还会衍生出数据中间商的角色。在这样的角色分配中，大公司因为具有数据收集和处理规模优势和小公司的灵活性而生存比较有利，而中型公司生存会受到挑战。
大数据可能会带来管理变革：
带来风险：
1、大数据可能会会让人们的隐私暴露，
2、也有可能出现公平和自由的破坏（某个人可能因为大数据分析可能犯罪而被定罪，而这对于公平来说是侮辱）
3、数据独裁，我们过于依赖数据，失去了对人性关注。
如何避免风险：
1．处理个人隐私的方法从个人授权到数据的使用者来承当责任和后果。
2．以行为的结果来判断一个人是否有罪，而不是以预测来判断
3．应该有专门的大数据分析师来专门评判，预测的正确性。就像目前的财务体系一样，企业内部有专门的会计，外部有专门的审计部门。大数据时代，企业内部也应该有专门的大数据分析师，而公共部门也应该有专门的大数据分析师来评判算法的合理性。
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