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尽管“大数据”这一理念直到最近几年才真正在国内受到高度的关注，但实际上早在20世纪80年代，伟大的未来学家、社会思想家阿尔文·托夫勒（Alvin Toffler）就在其所著的《第三次浪潮》（The Third Wave）中提出了“大数据”这一理念，并在文中热情地称颂“大数据”为“第三次浪潮的华彩乐章”。《自然》（Nature）杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏，从科学及社会经济等多个领域描述了“数据信息”在其中所扮演的越来越重要的角色，让人们对“数据信息”的广阔前景有了更多的期待，对身处或即将来临的“大数据时代”充满了好奇。
而真正让“大数据”成为互联网信息时代科技界热词的是全球著名管理咨询公司麦肯锡的肯锡全球研究院（MGI）在2011年5月份发布的一份名为《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》（The nextfrontierforimurmtion, competition and productivity）的研究报告，该报告作为第一份从经济和商业等多个维度阐述大数据发展潜力的研究成果，对“大数据”的概念进行了描述，列举了大数据相关的核心技术，分析了大数据在各行业的应用，同时在文中也为政府和企业的决策者们提出了应对大数据发展的策略。可以说该份报告的发布，极大地推动了“大数据”的发展。
此后，大数据迅速成为科技热词，并引起了各国政府以及商业巨头的广泛关注。2012年1月，瑞士达沃斯世界经济论坛将大数据作为论坛的主题之一，并发布了《大数据，大影响：国际发展新机遇》（Big Data, New Possibilities for International Development）的报告；2012年3月，美国奥巴马政府颁布《大数据的研究和发展计划》，启动了一项耗资超过2亿美元、涉及12个联邦政府部门、共计82项与大数据相关的研究和发展计划，希望通过提高大型复杂数据的处理能力，加快美国科技发展的步伐；2012年4月，成立于2003年的SPLUNK公司成为大数据处理领域第一家成功上市的公司，在NASDAQ上市的首个交易日以109%的涨幅让无数人对大数据充满了想象空间；2012年5月，英国建立世界上首个关于政府数据信息开放的研究所；2013年，澳大利亚、法国等国家先后将大数据上升到国家战略层面，这是继美国和英国之后，欧美主流国家又一轮关于大数据国家发展战略的动向。
在国内，从2012年开始，以BAT（阿里巴巴、腾讯、百度）为首的互联网企业以及传统的运营商企业也纷纷启动了关于大数据的研发和应用；2014年3月，“大数据”这一概念首次进入我国政府工作报告；2015年年初，李克强总理在政府工作报告中提出“互联网+”行动计划，推动互联网、云计算、大数据物联网等与现代制造业的结合与应用。
（一）大数据的技术价值
1.识别与串联价值
顾名思义，识别的价值，肯定是唯一能够锁定目标的数据。最有价值的比如身份证、信用卡，还有E-mail、手机号码等，这些都是识别和串联价值很高的数据。京东和当当网识别用户的方法就是用户登录账号。千万不要小看这个账号，如果没有这个账号，网站就只能知道有一些商品被用户浏览了，但是却无法知道是被哪个用户浏览了，更不可能还原出某个群体的用户的购买行为特点。
当然，识别用户的方法不止登录账号一种，对用户进行识别的传统方法还包括cookie。所有的cookie就是在你浏览器里面的一串字符，对于一个互联网公司来说，这就是用户身份的一个标记，所以你会发现你在搜索引擎上搜索过一个词语，在很多网站都看到相关的资讯或者商品的推荐，就是通过cookie来实现的。很多互联网公司都非常依赖cookie，所以会采用各种cookie来记录不同的用户类别，单一的cookie没有价值，将用户登陆不同页面的行为串联起来才产生了核心价值。
如果你想知道日常生活中哪些是很有价值的识别和串联数据，那么可以回想一下你的银行卡丢失以后，你打电话到银行时对方会问你的问题。一般来说，当你忘记密码后，对方会问你“你哪天发工资”“你家里的固定电话号码是什么”等类似问题，而这一系列问题就是在把你的个人数据做一个识别和串联。因为在银行怀疑某个人是不是你的时候，生日、固定电话号码是有权重的。有可能在有了两三个这样的数据后，即使你没有密码，银行还是会相信你，为你重办新卡。
所以，千万不要小看识别数据的价值，经验告诉我们，能够识别关系和身份的数据是最重要的。这些数据应该有多少存多少，永远不要放弃。在大数据时代，越能够还原用户真实身份和真实行为的数据，就越能够让企业在大数据竞争中保持战略优势。
2.描述价值
在女人圈，我们经常会听到很多关于“好男人”的标准，比如“身高180厘米、体重75公斤、月收人20000元、不抽烟不喝酒等”，这其实就是将“好男人”这样一个感性的指标数据化了，这里用到的数据就充当了描述研究对象的作用。
在通常情况下，描述数据是以一种标签的形式存在的，它们通过初步加工的一些数据，这也是数据从业者在日常生活中做得最为基础的工作。一家公司一年的营业收入、利润、净资产等数据都是描述性的数据。在电商平台类企业日常经营的状况下，描述业务的数据就是包括交易额、成交用户数、网站的流量、成交的卖家数等，我们就可以通过数据对业务的描述来观察交易活动是否正常。
但是，对于企业来说，数据的描述价值与业务目标的实现并不呈正比例关系，也就是说，描述数据不是越多越好，而是应该收集和业务密切相关的数据。比如一家兼有PC平台和无线平台业务的电子商务公司，在PC上可能更多地关注成交额，而在无线平台上更多关注的应该是活跃用户数。
描述数据对具体的业务人员来说，使其更好地了解业务发展的状况，让他们对日常业务有更加清楚的认知；对于管理层来说，经常关注业务数据也能够让其对企业发展有更好的了解，以做出正确的决策。
用来描述数据价值最好的一种方式就是分析数据的框架，在复杂的数据中提炼出核心的点，让使用者能够在极短的时间里看到经营状况，同样，又能够让使用者看到更多他想看的细节数据。分析数据的框架是对一个数据分析师的基本要求——基于对数据的理解，对数据进行分类和有逻辑的展示。通常，优秀的数据分析师都具备非常好的数据框架分析能力。
3.时间价值
如果你不是第一次在某一购物网上买东西，你曾经的历史购买行为就会呈现出时间价值。这些数据已经不仅仅是在描述之前买过的物品了，还展示出在这一段时间轴上你曾经买过什么，以便让网站对你将要买什么做出最佳预测。
在考虑了时间的维度之后，数据会产生更大的价值。对于时间的分析，在数据分析中是一个非常重要但往往也是比较有难度的部分。大数据一个非常重要的作用就是，能够基于大量历史数据进行分析，而时间则是代表历史的一个必然维度。数据的时间价值是大数据运用最直接的体现，通过对时间的分析，能够很好地归纳出一个用户对于一种场景的偏好。而知道了用户的偏好，企业对用户做出的商品推荐也就能够更加精准。
时间价值除了体现历史的数据之外，还有一个价值是“即时”——互联网广告领域的实时竞价，它是基于即时的一种运用。实时竞价就是当用户进人某一场景之后，各家需求方平台就会来进行竞价，对用户现实场景进行数据推送。比如，用户正在浏览一个和化妆品有关的页面或者正在网上商城逛，在这个场景中就会出现和化妆品有关的信息。这个化妆品的广告不是预先设置好的，而是在这个具体的场景中通过实时竞价出现的。
4.预测价值
数据的预测价值分为两个部分：
第一个部分是对于某一个单品进行预测，比如在电子商务中，凡是能够用于推荐的，就都会产生数据，能够用于推荐的，就都会产生预测价值。比如，推荐系统推荐了一款T恤，它有多大的可能性被点击，这就是预测价值。预测价值本身没有什么价值，它只是在估计这个商品是有价值的，所以预测数据可以让我们对未来可能出现的情况做好准备。推荐系统估计今天会有10个用户来买这件T恤，这就是预测。再问一些追加问题：“你有多大的信心今天能卖出10件T恤？”你说有98%的可能性，那么这就是对未来的预判及准确的预估。
预测价值的第二部分就是数据对于经营情况的预测，即对公司的整体经营进行预测，并能够用预测的结论指导公司的经营策略。在今天的电商中，无线是一个重要的部门，对于新的无线业务来说，核心指标之一就是每天的活跃用户数，而且这个指标也是对无线团队进行考核的重要依据。作为无线团队的负责人，到底怎么判断现在的经营状况和目标之间存在着多大的差距呢？这就需要对数据进行预测。通过预测，将活跃用户分成新增和留存两个指标，进而分析对目标的贡献度分别是多少，并分别对两个指标制定出相应的产品策略，然后分解目标，进行日常监控，这种类型的数据能够对公司整体的经营策略产生非常大的影响。
5.产出数据的价值
从数据的价值来说，很多数据本身并没有特别的含义，但是在几个数据组合在一起或者对部分数据进行整合之后就产生了新的价值。比如，在电子商务开始的初期，很多人都关注诚信问题，那么如何才能评价诚信呢？于是就产生了两个衍生指标，一个是好评率，一个是累计好评数。这两个指标，就是目前在电商平台的页面上经常看到的卖家好评率和星钻级，用户能够基于此了解这个卖家的历史经营情况和诚信情况。
但是，仅以这两个指标来对卖家进行评价，会显得略微有些单薄，因为它们无法精准地衡量出卖家的服务水平。于是，又衍生出更多的指标，比如与描述相符、物流速度等，这些指标最终变成了一个新的指标店铺评分系统，可以用之来综合评价这个卖家的服务水平。
当然，某个单一的商品在电商网站上可能会出现几千条评价，而评价中又是用户站在自己的立场描述的，但是推及到某个用户上，每次买一样东西要阅读几千条评价显然不太可能的，因此就需要把这些评价进行重新定位，以产出新的能够帮助用户做出明智购买决策的数据，这些数据就是关键概念抽取。
在认识了数据的价值后，我们就能更好地识别出哪些是我们想要的核心数据，就能够更好地发挥数据的作用。精细的数据分类，严格的数据生产加工过程，将让我们在使用数据时游刃有余。
（二）大数据的实用价值
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。
随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融人一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心实用价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好地获悉大数据的实用价值。
1.帮助企业挖掘市场机会、探寻细分市场
大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般地采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间，提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一幅“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人、对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。
2.大数据提高决策能力
当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。
大数据能够有效地帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取、数据的整合、数据的加工、数据的综合应用、数据的服务和推广、数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。
这种基于大数据决策的特点：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾驭海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等。
如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据、领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。
3.大数据创新企业管理模式
当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，这一切已经过时了，严格控制、内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？
我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制呢？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。
今天信息时代机器的性能，更多取决于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人或者脑力的运用、信息流程和创造性以及职工个性满足、创造力的激发。
在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。
大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本，比如库存或物流、改善产品和决策流程、寻找到并更好地维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投人回报率。
4.变革商业模式催生产品和服务的创新
在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。
大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借操作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。
纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。
还有，大数据技术可以有效地帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。
过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到更心仪的产品。
5.大数据让每个人更加有个性
对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。
过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。
如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景等。而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：弹性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功等。大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。
此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。
6.智慧驱动下的和谐社会
美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显著成效。
近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼地开展。截至2013年年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。
在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。
在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。
在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等。
伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进人实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。
7.大数据预言未来
著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的电影《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们或许真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。
这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深人挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对它们的了解去控制机体的下一个操作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。