大数据时代的思维变革
创新创造大数据时代下的创新思维与方法
创新创造大数据时代下的创新思维与方法在当今大数据时代，创新和创造成为推动社会发展的重要力量。
大数据的涌现和应用为创新提供了前所未有的机遇和挑战。
如何在大数据时代下培养和发展创新思维，探索有效的创新方法，成为了当下亟待解决的问题。
一、理解创新思维的基本概念创新思维是指以开放、灵活、敢于冒险和突破传统的思维方式，以及寻求新点子、新观念和新方法的能力。
它强调将问题与解决方案解耦，打破既定思维模式，寻找新的思维逻辑和创造性解决方案。
二、大数据时代下创新思维的重要性1. 提供广阔的信息资源：大数据时代下，海量的数据可以为创新提供更多的信息资源，帮助人们快速获取和分析相关的数据，从而启发创新的思维。
2. 促进跨界融合：大数据的连接和整合能力可以帮助不同领域和行业之间的知识和资源互通，加速跨界融合，从而孕育出更多的创新思维和方法。
3. 探索潜在需求和机会：通过对大数据进行深入挖掘和分析，可以发现未被满足的需求和潜在的机会，为创新提供有力的支持和引导。
三、培养创新思维的方法1. 打破思维定势：要培养创新思维，首先要摆脱传统思维的束缚，打破思维定势。
可以通过参加创新思维训练、开展头脑风暴以及多角度思考等方式来拓展思维的边界。
2. 激发想象力和创意：想象力和创意是创新的源泉，可以通过培养对艺术、文学和科幻等相关领域的兴趣，通过模仿和练习创意技巧，以及阅读与创新相关的书籍和案例来激发个人的想象力和创造力。
3. 培养跨界思维：跨界思维是大数据时代下创新思维的重要组成部分。
可以通过参与不同领域的学习和交流，积极开展多领域创新项目，培养自己的跨界思维能力。
4. 强调用户体验：创新的目的是为了解决用户问题和满足用户需求。
因此，在创新过程中，要注重对用户的观察、理解和体验。
可以通过用户调研、用户故事和用户体验设计等方法，将用户放在创新的中心位置。
5. 鼓励团队合作和开放分享：创新往往需要多领域、多技能的团队协作。
在大数据时代下，要鼓励团队成员之间的开放分享和合作，通过集思广益，汇聚各方智慧，实现创新的突破。
数字化转型的思维变革
数字化转型的思维变革在当今这个日新月异的数字时代，企业的数字化转型已不再是可选项，而是关乎生存与发展的必由之路。
这一转型不仅仅是技术层面的升级，更是一场深刻的思维变革，它要求企业从内到外、自上而下地进行全面革新。
以下是数字化转型中不可或缺的八大思维变革方面：1. 数据驱动决策在数字化转型的浪潮中，数据成为企业最宝贵的资产。
数据驱动决策意味着企业需建立数据收集、分析、利用的闭环体系，让数据成为战略制定、业务优化、产品创新的重要依据。
这种转变要求领导者具备数据敏感性和分析能力，能够基于实时、准确的数据洞察市场动态，快速响应变化。
2. 客户中心化思维数字化转型的核心在于更好地理解并满足客户需求。
客户中心化思维要求企业从客户的视角出发，构建全渠道的客户体验体系，实现个性化服务。
这意味着企业需要深入了解客户的行为习惯、偏好及需求，利用数字化工具优化服务流程，提升客户满意度和忠诚度。
3. 流程优化与自动化通过数字化转型，企业可以重新审视并优化内部业务流程，减少不必要的环节，提高运营效率。
流程自动化是其中的关键一环，利用RPA（机器人流程自动化）、AI等技术实现重复、繁琐任务的自动化处理，释放人力资源，让员工专注于更有价值的工作。
4. 技术创新引领技术创新是数字化转型的驱动力。
企业应保持对新技术、新模式的敏感度，积极引入云计算、大数据、人工智能、区块链等前沿技术，不断探索新的业务模式和服务形态。
同时，建立开放的创新生态，促进内外部资源的有效整合与协同创新。
5. 持续学习与迭代数字化转型是一个持续的过程，需要企业保持快速学习和不断迭代的能力。
企业应鼓励员工主动学习新知识、新技能，建立学习型组织文化。
同时，采用敏捷开发、持续集成等现代软件开发方法，加快产品迭代速度，及时响应市场变化。
6. 跨部门协作增强数字化转型打破了传统部门壁垒，促进了跨部门、跨职能的协作与沟通。
企业需建立高效的沟通机制和协作平台，促进信息共享和资源整合，形成合力推动数字化转型的深入发展。
大数据时代生活工作与思维的大变革概述(共37张)
大数据时代生活工作与思维的大变革概述(共37张)大数据时代生活工作与思维的大变革概述随着信息技术的快速发展和互联网的普及，我们正式进入了一个以大数据为核心的数字化时代。
在这个数字化时代，大数据已经成为了我们生活与工作的重要组成部分，并且对我们的思维方式产生了巨大的影响。
本文将对大数据时代对生活、工作和思维方式的大变革进行概述。
一、大数据时代背景和定义随着互联网的高速发展，人们不断产生了海量的数据。
这些数据包括文本、图片、视频、音频等多种形式，流量庞大而且不断增长。
而大数据就是指这些规模庞大的数据集合，它们具有高速度、大容量、多样性和可扩展性的特点。
大数据时代的到来意味着我们正面临着数据量爆炸的挑战，同时也带来了巨大的机遇。
二、生活中的大数据应用大数据已经深入到我们日常生活的方方面面。
在购物中，大数据分析用户行为和购买记录，为我们推荐个性化的商品和服务。
在社交媒体中，大数据分析用户的兴趣和偏好，为我们筛选出感兴趣的内容和人脉。
在医疗保健中，大数据分析病人的历史记录和基因信息，帮助医生做出更准确的诊断和治疗方案。
大数据的应用使我们的生活更加智能化、精确化和便利化。
三、工作中的大数据应用大数据也对工作方式产生了深远的影响。
在生产制造领域，大数据分析生产过程中的各种数据，优化制造流程和提高生产效率。
在金融领域，大数据分析客户的信用记录和消费行为，为金融机构提供风险评估和个性化金融产品。
在市场营销领域，大数据分析用户的购买行为和喜好，帮助企业制定更有针对性的市场策略。
大数据的应用使工作变得更加高效、智能化和创新性。
四、大数据对思维方式的影响大数据时代的到来，也对我们的思维方式产生了重要的影响。
首先，我们对数据的敏感度和分析能力得到了提升。
我们开始更加关注数据的收集和分析，通过数据来获取信息和解决问题。
其次，我们的决策方式发生了变化。
在过去，我们主要依靠自身的经验和直觉做决策，而现在我们更倾向于以数据为依据做出决策。
大数据时代读书笔记
大数据时代——读书笔记一、引论1.大数据时代的三个转变：1.可以分析更多的数据，处理和某个现象相关的所有数据，而不是随机采样2.不热衷于精确度3.不热衷与寻找因果关系2.习惯：用来决策的信息必须是少量而精确的。
实际：数据量变大，数据处理速度变快，数据不在精确3.危险：不是隐私的泄露而是未来行动的预判二、大数据时代的思维变革1.原因：没有意识到处理大规模数据的能力，假设信息匮乏，发展一些使用少量信息的技术（随机采样）1.1086年末日审判书英国对人的记载2.约翰·格朗特：统计学，采样分析精确性随着采样随机性上升而大幅上升，与样本数量关系不大3.1890年，穿孔卡片制表机，人口普查4.随机采样有固有的缺陷1.采样过程中存在偏差2.采样不适合考察子类别3.只能得出实现设计好的问题的结果4.忽视了细节考察2.全数据模式：样本=总体1.通过异常量判断信用卡诈骗2.大数据分析：不用随机抽样，而是采用所有数据。
不是绝对意义而是相对意义。
（Xroom信用卡诈骗，日本相扑比赛）3.多样性的价值（社区外联系很多》社区内联系很多）3. 混杂性而非精确性1. 葡萄树温度测量：数据变多，虽然可能有错误数据，但总体而言会更加精确。
2. 包容错误有更大好处3. word语法检查：语料库》算法发展4. google翻译：让计算机自己估算对应关系，寻找成千上万对译结论：大数据的简单算法好过小数据的复杂算法5. 大数据让我们不执著于也无法执着于精确6. MIT的通货紧缩软件：即时的大数据7. 标签：不精确8. 想要获得大规模数据的好处，混乱是一种标准途经9. 新的数据库：大部分数据是非结构化的，无法被利用10. Hadoop：与mapreduce系统相对的开源式分布系统，输出结果不精确，但是非常快结论：相比于依赖小数据和精确性的时代，大数据因为更强调数据的完整性和混杂性，帮助我们进一步接近事情的真相。
“部分”和”确切“的吸引力是可以理解的。
创新思维与方法第4章 大数据时代的思维变革
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
互联网公司更是要被数据淹没了。谷歌公司每天要处理超过24拍字节（PB， 250字节）的数据，这意味着其每天的数据处理量是美国国家图书馆所有纸质 出版物所含数据量的上千倍。Facebook（脸书）这个创立不过十来年的公司， 每天更新的照片量超过1 000万张，每天人们在网站上点“赞”（Like）按钮 或者写评论大约有三十亿次，这就为Facebook公司挖掘用户喜好提供了大量 的数据线索。与此同时，谷歌子公司YouTube 每月接待多达8亿的访客，平均 每一秒钟就会有一段长度在一小时以上的视频上传。推特（Twitter） 上的信 息量几乎每年翻一番，每天都会发布超过4亿条微博。
4.1.2 大数据的定义
所谓大数据，狭义上可以定义为：用现有的一般技术难以管理的大量数据的 集合。对大量数据进行分析，并从中获得有用观点，这种做法在一部分研究 机构和大企业中，过去就已经存在了。
现在的大数据和过去相比，主要有三点区别： 第一，随着社交媒体和传感器网络等的发展，在我们身边正产生出大量 且多样的数据； 第二，随着硬件和软件技术的发展，数据的存储、处理成本大幅下降； 第三，随着云计算的兴起，大数据的存储、处理环境已经没有必要自行 搭建。
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
图4-1 美国斯隆数字巡天望远镜
4.1.1 天文学——信息爆炸的起源
天文学领域发生的变化在社会各个领域都在发生。2003年，人类第一次破译 人体基因密码的时候，辛苦工作了十年才完成了三十亿对碱基对的排序。大 约十年之后，世界范围内的基因仪每15分钟就可以完成同样的工作。在金融 领域，美国股市每天的成交量高达70亿股，而其中三分之二的交易都是由建 立在数学模型和算法之上的计算机程序自动完成的，这些程序运用海量数据 来预测利益和降低风险。
大数据时代下的思维方式变革
大数据时代下的思维方式变革一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据已经渗透到我们生活的方方面面，对各行各业产生了深远的影响。
在这个背景下，大数据时代的思维方式变革成为了我们必须面对的重要议题。
本文旨在探讨大数据时代下思维方式的转变，分析这种变革对我们认识世界、解决问题和决策制定的影响，并探讨如何在新的时代背景下适应并应用这种思维方式。
我们将从大数据的基本特征入手，解析大数据如何改变了我们对世界的认知，以及这种认知变革如何进一步推动我们思维方式的转变。
我们还将探讨大数据时代下思维方式变革的挑战与机遇，以及如何在实践中应用这种新的思维方式，以更好地应对未来的挑战。
二、大数据时代的特征在大数据时代的浪潮中，我们见证了一场前所未有的思维方式变革。
这个时代，数据无处不在，无时不有，且规模庞大，类型多样。
大数据时代的特征主要体现在以下几个方面：数据量级的爆炸式增长。
随着物联网、云计算等技术的广泛应用，数据生成的速度和规模呈现出前所未有的增长态势。
这种增长不仅体现在数据的数量上，更体现在数据的维度和复杂性上。
数据类型的多样性。
大数据时代，数据的来源和形式日益多样化，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。
这些不同类型的数据相互交织，形成了复杂的数据网络，为我们的分析和决策提供了更为丰富的信息来源。
数据关联性的重视。
在大数据时代，人们开始更加注重数据之间的关联性，而非简单的因果关系。
这种思维方式的转变，使得我们能够在海量数据中发现隐藏的模式和趋势，为预测未来提供可能。
数据处理的高效性。
随着计算能力的提升和算法的优化，大数据处理变得更加高效和精确。
这使得我们能够在较短的时间内完成大规模数据的分析和挖掘，为实时决策提供了有力支持。
数据价值的挖掘和利用。
大数据的价值在于其潜在的信息和知识。
通过深度分析和挖掘，我们可以从数据中提取出有价值的信息，为企业的决策和创新提供有力支持。
同时，数据也成为了一种新的资产和资源，为经济的发展和社会的进步提供了新的动力。
大数据时代——第一部分：大数据时代的思维变革
⼤数据时代——第⼀部分：⼤数据时代的思维变⾰⼤数据，变⾰公共卫⽣2009年出现了⼀种新的流感病毒，这种甲型H1N1流感结合了导致禽流感和猪流感的病毒的特点，在短短⼏周之内迅速传播开来。
在甲型H1N1 流感爆发的⼏周前，互联⽹巨头⾕歌公司的⼯程师们在《⾃然》杂志上发表了⼀篇引⼈注⽬的论⽂，它令公共卫⽣官员们和计算机科学家们感到震惊。
⽂中解释了⾕歌为什么能够预测冬季流感的传播：不仅是全美范围的传播，⽽且可以具体到特定的地区和州。
⾕歌通过观察⼈们在⽹上的搜索记录来完成这个预测，⽽这种⽅法以前⼀直是被忽略的。
⾕歌保存了多年来所有的搜索记录，⽽且每天都会受到全球超过30亿条的搜索指令，如此庞⼤的数据资源⾜以⽀撑和帮助它完成这项⼯作。
以⼀种前所未有的⽅式，通过对海量数据进⾏分析，获得有巨⼤价值的产品和服务，或深刻的洞见。
基于这样的技以⼀种前所未有的⽅式，通过对海量数据进⾏分析，获得有巨⼤价值的产品和服务，或深刻的洞见。
术理念和数据储备，下⼀次流感来袭的时候，世界将会拥有⼀种更好的预测⼯具，以预防流感的传播。
⼤数据，变⾰商业2003年，奥伦. 埃齐奥尼（Oren Etzioni ）准备乘坐从西雅图到洛杉矶的飞机去参加弟弟的婚礼。
他知道飞机票越早预定越便宜，于是他在这个⼤喜⽇⼦来临之前的⼏个⽉，就在⽹上预定了⼀张去洛杉矶的机票。
在飞机上，埃齐奥尼好奇地问邻座的乘客花了多少钱购买机票。
当得知虽然个⼈得机票⽐他买得更晚，但是票价却⽐他便宜得多，他感到⾮常⽓愤。
后来埃齐奥尼创⽴了⼀个预测系统，它帮助虚拟的乘客节省了很多钱。
这个预测系统建⽴在41天之内的12000个价格样本基础之上，⽽这些数据都是从⼀个旅游⽹站上爬取过来的，这个预测系统并不能说明原因，只能推测会发⽣什么。
这个⼩项⽬逐渐发展成为⼀家得到了风险投资基⾦⽀持的科技创业公司，名为Farecast。
Farecast 是⼤数据公司的⼀个缩影，也代表了当今世界发展的趋势。
大数据带来的思维变革
大数据带来的思维变革随着科技的飞速发展，大数据已成为信息时代最重要的资源之一。
它正在影响着人类生产、生活、工作、学习的方方面面，不断创造出新的商业模式和经济增长点，同时也促进着人类思维的变革。
所谓“大数据思维”，指的是一种以数据为中心、以数据为导向的思维方式。
它的特点是数据驱动，提倡从数据中发现规律、预测趋势、获取信息，进而进行决策和创新。
这一思维方式的形成和发展是社会和科技的必然产物，也是人类对于信息时代的追求和应对。
大数据思维改变了传统的思维方式，它强调的是从数据中寻找线索和规律，跳出传统的经验和直觉，从而达到更为准确的推理和决策。
通过数据的分析和挖掘，我们可以揭示出过去未知的关系和规律，预测未来的趋势和发展方向，避免盲目的决策和重复劳动。
同时，大数据思维还推动了跨学科的合作和创新。
如果我们只从自己的专业角度出发看待问题，可能很难发现问题的本质和解决方法，但是如果我们把专业技能和大数据思维相结合，就可以从不同的角度去解释和解决问题。
比如，在医疗行业中，不同领域的医生、护士、数据分析师等可以合作，通过分析大量的医疗数据，找出疾病的发病原因和传播路线，促进疾病的早期预警和治疗，提高医疗水平和效率。
大数据思维还可以培养人类的创新能力。
随着人们对数据深入了解，越来越多的创新点被发掘出来，为新型服务、新型商业模式和新型产品的诞生奠定了基础。
比如，亚马逊的推荐系统，就是基于大数据思维和机器学习技术发展起来的，它可以通过用户的购买历史、浏览记录、评价等多方面的数据分析，为用户推荐更符合他们兴趣和需求的商品，提高用户购买率。
但是，大数据思维并不是万能的，它需要与人类的思考力相结合。
数据本身并不能解决所有问题，它需要人类的智慧和判断去加以分析和利用。
同时，大数据的使用也存在着隐私保护、数据安全等问题，需要加强监管和保护。
总之，大数据思维的出现，无疑是人类思维的进步。
它改变了传统的思维方式，促进了跨学科的合作和创新，在经济、医疗、教育、交通等领域都有广泛的应用。
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大数据时代的思维变革
作者：贾凯
来源：《现代审计与经济》 2016年第4期
贾凯
大数据是这几年互联网领域的一大热门话题。
最近，这个话题的热度已经不仅局限在互联
网领域了，正在逐渐拓展到其他领域，成为全社会关注的话题。
那么，什么是大数据？大数据
的特点是什么？为什么现在才有大数据？大数据的应对方法是什么？大数据时代能带来哪些变革？这些变革对于审计工作有什么影响？这一系列问题都有待回答，本文将量力而行，给以上
问题做出初步回答。
一、什么是大数据
毫无疑问，大数据是一个新鲜概念。
对于这样的新鲜概念，其定义也要经过时间的积淀才
能明确。
就目前而言，业界公认度高的是ＩＤＣ的“ ４Ｖ” 理论，即
Ｖoｌｕｍｅ（数据量大）、Ｖａｒｉｅｔｙ（数据多样性）、Ｖｅｌｏｃｉｔｙ（数速大）和Ｖａｌｕｅ（价值密度低），在此基础上，ＩＢＭ重新定义并完善了“ ４Ｖ”理论，将最后一个“ Ｖ” 改而解释为Ｖｅｒａｃｉｔｙ（真实性）。
但大数据技术的战略意义不在于
掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理，从大数据中提取、挖掘
对业务发展有价值的潜在知识，找出趋势，做出预测性分析。
二、为什么现在才有大数据
可以从数据的产生、采集、存储三个步骤来分析：一是生产信息的门槛降低了。
要想知道
现在数据产生有多方便，可以首先回顾一下以前的数据产生方式：20年前，如果想让别人知道
你的观点，只能是向报纸投稿，或者出版著作，这要求的写作技能太高了，对普通人来说是不
可能的。
10年前，博客开始流行，稍有写作水准的人都可以发表文章。
4年前，微博大行其道，只要不是文盲，就能玩转这最多只有140个字的小玩意儿。
现在呢，手机拍照，分享到微信朋
友圈，已经成为大多数人的新选择，朋友圈甚至都不鼓励用户发纯文本的状态。
在这个时代，
几乎人人都可以玩转朋友圈了。
可以看到，每一次变革都极大地降低了生产信息的难度，极大
地扩充了具备生产数据能力的人群。
所以说，技术的进步给了普通人发表观点的机会。
二是数据采集的难度降低了。
这一点主要得益于现实世界的不断数字化，线下的内容不断
向线上迁移，具体表现为两个方面。
首先是，原来需要专业技术人员才能干的事情，现在普通
人也能干了。
比如给人物留影，从画家蜕变为摄影师，到现在人人都能拍照。
再比如测量地理
位置，以前要专业的测绘人员，现在打开手机地图应用就可以了。
其次是，以前不可能实现的
数据采集，现在也能实现了。
例如，顾客在每样商品前的停留时间。
在传统的商店里，采集这
个数据是不可能完成的任务，而在淘宝上，顾客在每个商品页面的驻留时间，是一目了然的事情。
三是数据存储的成本降低了。
大约十几年前U盘的卖点是1MB只需要1块钱，现在京东上
1T的硬盘，价钱不到400元，更别提企业的大规模采购价了。
以上三点，决定了大数据时代只有在现在才能到来。
其中第二条更是可以说明，为什么大
数据最先兴于互联网领域，因为互联网领域的数据采集难度最低。
但是，随着传感器技术的进
步和物联网的发展，大数据将无疑会渗透到各行各业。
三、大数据时代的思维变革
大数据究竟能带来哪些思维变革，维克托﹒迈尔在他著名的《大数据时代》中提出了以下三点可以参考：
一要分析与某事物相关的所有数据，而不是依靠分析少量的数据样本。
假设要研究人与人之间的互动关系，现在不需要去进行繁琐的调查问卷发放、填写、回收、统计工作了。
只需要分析中国移动用户的通话记录，就足以发现人与人之间联系和人际圈子形成的奥秘。
又假设要研究北京市人口随时间的流动，只需要收集到北京地铁卡的进站和出站数据，就能获取精确的人口流动记录。
类似的例子还有很多，春节时期腾讯发布的春运地图，就是利用其旗下QQ、微信等客户端在不同地域登录的数据，分析全国人口的流动性的。
可以说，在大数据时代，抽样分析已经是落伍的技术，那只是在技术受限的特定时期被迫采用的技术而已。
二要接受数据的纷繁复杂，而不再追求精确性。
在小数据时代，对数据的预处理是十分关键的一步，而预处理的一大部分工作内容就是剔除野值。
在大数据时代，数据的精确性已经不再是决定性的因素，数据的规模才是。
假设要测量北京各区域的温度，如果在每个区域只有一支温度计，那么就必须确保这个温度计是准确的。
然而，假设现在用智能手机来测量温度，单个手机的测量结果自然不精确，随便玩玩游戏上上网什么的都会导致手机发热。
不过不要紧，考虑到现在手机的普及程度，在一个区域拥有上万台手机是很正常的。
综合利用这是上万台手机的数据，再利用手机温度和气象温度的相关性，一定能得到比单支温度计更精确的结果。
三要关注事物的相关关系，而不是难以捉摸的因果关系。
迈尔的这个观点最受争议。
通常来说，发现因果关系是一个更难的问题，对于大规模复杂系统更是如此。
因此，将注意力转移到相关关系上是一个更为经济的做法。
什么是相关关系，就是B事物发生与A事物相关。
互联网上常见的推荐引擎，比如亚马逊推荐相关产品，豆瓣推荐相关书籍，网易推荐相关新闻，这些技术的原理都是在发觉数据之间的相关性。
至于为什么B事物的发生与A事物有关系，这当然很重要，但已经不是重点了。
在大数据时代，知道“ 是什么” 比知道“ 为什么” 重要的多。
四、大数据的应用
大数据目前在互联网行业已经有非常多的成功例子，在其他领域也有斩获。
按照应用层次的不同，粗略的可以分为以下三类：
（一）以数据本身为商品
一种情况是公司不愿意来开发利用这些数据：例如twitter，它本身拥有海量的数据，但是它并不利用这些数据。
另一种情况是公司不能利用这些数据：farecast是一个机票价格预测网站，帮助消费者买到更便宜的机票，ITAs oftware为farecast提供预测机票价格所需要的历史票价数据。
为什么ITA不能利用这些数据来预测机票价格，因为ITA本身作为卖机票的网站，不可能做出任何损害航空公司利润的行动。
到目前为止，国外已经出现了专门的数据买卖平台，中国也在去年启动了数海大数据交易平台。
（二）利用大数据来改进传统业务
机器翻译，这是在计算机领域的经典问题，以前的算法都是基于语言文法进行转换的。
现在的机器翻译已经彻底改变思路，利用数据而非文法来改进翻译结果，通过搜集互联网上大量的双语文本，利用统计算法来分析两种语言之间的相关性。
谷歌翻译团队有一个广为流传的笑话“ 每辞退一个语言学家，我们的翻译结果就能改进不少” 。
再比如，我们先给出一个算法（公式），需要用WRDS里面近10年的财务数据做数据分析来得出一个平均行业指数，每个行
业都有自己的指数区间，审计中，如果在一个特定的行业里，某个公司偏离了本行业的指数区间，就说明这个公司在财务的某一方面可能会有问题。
（三）大数据时代催生出的全新业务
许多应用场景在传统时代是不可能出现的。
例如我们熟知的kindle阅读器，里面有标注和笔记功能，显然，用户进行标记和笔记的段落都是感兴趣的段落。
kindle愿意的话，只要收集这些数据，反馈给作家，作家在创作时就可以更加有的放矢，吸引更多读者。
再比如公开课平台coursera，可以利用学生们观看视频时的暂停、回放等数据，就可以判断学生对这个知识点的理解难易程度，并依此来分析自己的课程是否合理，这在传统的大学教育是不可能的。
作者单位：陕西省审（计厅）。