要解決大的問題，仍然需要一種跨學科的方法，需要一種不僅僅只有“資料分析”的應用。中國唐宋時期的思維方法毫不過時，如今中國在大資料時代尋求一種全新的“大資料思維”時不妨回溯歷史，重新發現自己獨有的處理複雜社會問題的方法。

“殺手級”應用還未出現

全球範圍內都在掀起一股大資料應用的熱潮。如今的矽谷應該被重新命名為“資料谷”。權威機構預測，到2020年將存在200億～300億個網路連線裝置，這意味著我們每年都會產生比之前20萬年還多的資料。在矽谷，人們將資料稱為新的“石油”，石油可以產出汽油和電力，而“資料石油”一旦提煉出來，將會產生無人駕駛汽車［運用GPS（全球定位系統）資料和交通資料］、無人機、可穿戴裝置等。石油和資料之間的不同在於，石油的產品無法再產出更多石油，而資料的產品（無人駕駛汽車、無人機和可穿戴裝置等）能產出更多的資料。

然而，頗令人失望的是，我們並不知道該拿這些正在“大爆炸”的資料怎麼辦。大多數情況下我們會做“資料分析”，但資料分析至少從20世紀60年代就開始了，這有什麼新鮮呢？不過是透過對資料的分析試圖發現事物之間隱藏的規律性或潛在的問題，然後最佳化整個流程，最終賺更多的錢而已。

讓人汗顏的是，自計算機問世以來，資料分析最主要的應用還是使大公司利潤最大化。比如，大家提到大資料最有名的應用案例時都會提到亞馬遜和阿里巴巴的“推薦引擎”，即透過分析其他消費者的資料來建議你該買什麼；再比如，被頻繁提到的關於大資料的故事還有美國最大零售連鎖店之一的塔吉特（Target），它讓一個父親意外地發現自己還是高中生的女兒懷孕了，這曾一度讓大資料聲名顯赫。事實上，塔吉特的演算法識別購買系統特別關注準媽媽們，唯一的原因就是想要給她們推送特別促銷廣告，這難道就是我們能用大資料對孕婦做的所有事情？

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