“大數據”發軔于以下這個事實：當下涌現的信息比以往任何時候都要多得多，而且，這一趨勢正在應用于多個層面。盡管互聯網使得“大數據”更易收集并進行共享，但“大數據”與互聯網迥乎不同。“大數據”不僅僅是信息交流，人們從海量信息中學到的東西，在少量信息中往往無法獲取。

公元前3世紀，埃及的亞歷山大圖書館被認為收藏了人類的所有知識。而如果把今天全世界的信息平分給活著的每個人，每人獲得的信息量將是當年亞歷山大圖書館藏書量的320倍?，F在全球的信息量大概為1200艾字節——如果把這些信息存儲到光盤，這些光盤將會堆成5摞，每摞都可一直堆到月球。

這種數據爆炸現象，是近年來才出現的。2000年，全球所有的存儲信息中只有1/4經過數字化，剩下的保存在紙張、膠片和其他介質上。但由于數字化數據膨脹如此之快，眼下，在所有存儲信息中只有2%是非數字化的。

“大數據”的一個特征是，它能將世界的多個層面用數據來表述（即“數據化”）。例如，位置信息的數據化，最近通過GPS衛星系統實現。當電腦“挖掘”數世紀內的書籍時，文字便被視為數據。甚至連友情和愛好也通過臉譜網而被數據化了。借助于電腦內存、高性能處理器、智能算法、聰明軟件，這類數據正在被廣泛應用于多個層面。

要利用“大數據”，人們需要在3個層面做出改變。第一是收集和使用大量數據，而非像一個多世紀以前統計學家那樣，囿于少量數據或樣本。第二是拋棄我們對條分縷析的數據的偏好，轉而接受紛繁蕪雜的數據。第三，在許多場合，我們需要放棄窮原竟委，而是了解事件之間的相關性。研究人員可收集和分析大量有關某個事件的信息及所有相關素材，探究有助于預測未來事件的規律。大數據有助于回答“是什么”、而非“為什么”的問題。

倘若假以時日，大數據可改變我們思考世界的方式：不再試圖了解世界運轉背后的深層原因，只需弄清現象間的聯系并用這些信息解決問題即可。