1.定律思维
大数据中潜伏着很多潜在的规律，只有找到这些规律，大数据才有价值。建设新数据时代和平台的必要手段，就是通过积累数据，预测提升服务和管理水平来实现。
此前，在大数据中，有两个较为突出的定律：一秒定律或秒级定律和摩尔定律。
什么叫一秒定律或秒级定律呢？指的是对处理速度有要求，一般要在秒级时间给出准确的分析结果。如果时间过长，就会失去原有的“一秒定律或秒级定律”的价值。也正是这个速度要求，才区分出大数据挖掘技术和传统的数据挖掘技术的不同。
那什么叫摩尔定律呢？指的是简单地评估出半导体技术进展的经验法则，其重要的意义是对于长期来说的，IC制程技术是以一直线的方式向前推展，使得IC产品能持续降低成本，增加功能和提升性能。
1998年，台湾积体电路制造公司董事长张忠谋曾说过：摩尔定律在过去30年是非常有效的，在未来10~15年也依然适用。但很快，就有新的研究结果推翻了他的言论。研究发现，摩尔定律的时代将会结束。由于研究和实验室的成本需求非常高昂，而有财力投资在创建和维护芯片工厂的企业少之又少。再加上，制程越来越接近半导体的物理极限，将很难再缩小化。
大数据时代正在聚集改变的能量，其定律也在发生着一定的变化。社科院世界经济与政治研究所副所长何帆在一次讲座中，曾说过这样的话：
大数据时代，人们更要重视统计学。比如说，随着大数据时代的来临，人们开始重视大数据，要重视统计学。可当数据变得足够强大后，人们突然发现，社会上的一切现象都是有一定的统计规律的。它无法像物理学可以准确地描述出前后的因果关系，而只是一个统计的规律。关于这点，有人就玩笑似的说过：只要统计学学好了，再去学别的都战无不胜，因为社会上的一切现象都有一个统计规律。
与此同时，有人就觉得疑问：为什么要强调统计学呢？那是因为人们在认知能力中，统计思维算是最差劲的。要知道，人的大脑中有一些功能比较优良，甚至超过人们自身的想象，比如人们的语言能力。著名的语言学家乔姆斯基就曾经说过：“语言不是你学来的，而是你天生就会的。要是从一出生，开始学语言的话，那是根本学不会的。事实上，一个人在出生的时候，大脑中就已经预装了一套操作系统，那就是语言的操作系统。因此可以说，语言是人们天生就会的。再比如，人们察言观色的能力，也是天生就会的，但有一些是人们不会或不愿意学的。”
诺贝尔经济学的美国心理学家丹尼尔·卡尼曼写过一本书，书名是《思考，快与慢》。在这本书中，有这样的言论，大致意思是说：人有很多思维都是靠直觉的快思维，这是人们经过数百年、千年慢慢演化而来的，最终被留下和被记忆的直接感受，就是所谓的第六感觉。举个例子：当一个人在深夜行走时，会敏锐地察觉到周边的变化。一旦感受到危险或不安的情绪时，就会立即逃跑，甚至大喊大叫。而与此同时，人的大脑之中还有另外一套操作系统，是用来做逻辑推理以及进行统计分析的，只是这个系统不怎么完善。于是，人们天生就缺乏逻辑推理能力和统计思维能力。
所以，在大数据飞速发展的今天，人们应该锻炼自己的逻辑推理能力和统计思维能力！
为什么大数据变成了一个最热门的词汇？能够让大数据变成一个热门词汇，主要的原因有两个。
第一个原因是，由于IT革命后，人们有了处理数据的多方面能力，有对计算机数据的处理能力、对计算机的存储能力以及对计算机的计算的能力，等等。再加上，人类储存信息量的增长速度要比世界经济增长的速度快四倍（这仅仅是在金融危机爆发之前的世界经济增长的速度）。而计算机数据处理能力的增长速度，要比世界经济增长的速度快九倍。
第二个原因是，社会上的一切现象以及企业的发展，能够被数据化的东西越来越多。在最早时，仅仅是数字可以被数据化，于是就有了阿拉伯的计数，后来又出现了二进位，再后来人们发现文字也可以处理成数据，于是又发现图像也可以处理成数据。比如，有人要去旅行，但是不知道要去的地方的具体位置和周边的信息，那就可以利用搜索引擎搜索；当人们在与微信中的朋友聊天，用微博分享一天的见闻……就已经被数据化了。因此，这就是为什么现在要谈大数据时代，那是因为大数据能够处理和分析的东西太多了，多到人们无可预计。
社科院世界经济与政治研究所副所长何帆说：“当你能够被数据化的东西越来越多，当你能够拿到的数据越来越多时，就跟原来不一样了。原来的统计学得有一个抽样，因为你不可能拿到整体，因为整体太多了，而且无法去计算。而现在，当存储能力无限扩大，处理数据的计算能力不断进步，致使现在我们所处理的往往不是一个样本数据，而是一个整体的数据。”
不仅如此，何帆还总结出了大数据的三个规律：第一个规律是知其然而不必知其所以然，外行打败内行；第二个规律是彻底的价格歧视，商家比你更了解你自己；第三个规律是打破专家的信息优势，病人给医生解惑。
关于第一个规律，他先举了一个葡萄酒的案例—如何品葡萄酒。
在以往，靠品酒方面的专家拿起葡萄酒时，会先闻一闻，准确说出酒的什么味道、富有什么样的香味。接着，品酒专家会看是不是挂杯。最后，他会准确地说出：葡萄酒的产地，大约是什么年份的。但是，当品酒师在品新酒的时候，由于葡萄酒真正的品质还没有形成，因此，他的鉴定是不那么准确的。此外，当一个品酒师的声誉越来越高的时候，由于要顾及自己声誉和名望，所以在大多情况下，他不敢做大胆的推测和判断。
在普林斯顿大学，有一位经济学家很喜欢收藏葡萄酒。有一天，他想试试自己能不能预测出某年某地的葡萄酒品质如何，于是，他就去查找大量的数据，经过分析和研究后得出一个秘诀—葡萄酒的品质与冬天的降雨量、收获季节的降雨量、生长期的平均气温、土壤的成分等因素有关。1989年，葡萄酒的新酒刚刚下来，他就大胆预测：今年的葡萄酒是世纪佳酿。在1990年，他又大胆地预测出：今年的葡萄酒比1989年的好。要知道，一般的品酒师都不敢如此判断，但他却如此大胆，因而着实为自己带来了一些非议。不过事实证明，他说的完全正确！
有句话叫：要知其然，还要知其所以然。但是在大数据时代，人们可以知其然，却不一定非要知其所以然。如果你去问普林斯顿大学的教授：为什么说这个酒好？这个酒到底有什么香味？酒回甘是什么？他未必会说得很清楚。但是他能够知其然，所以才能够大胆地做判断。这是为什么呢？这或许是人们以往的认知里，执意去要寻找一些线性的、双边的直接因果关系，而忽略了其他方面的东西。而人们忽略的方面，恰恰又是最需要的。事实告诉人们：万物之间的联系比人们想象中的要复杂得多，它可能是非线性的，也可能是多元化的。所以说，出问题的不是大数据，而是人们原来的认知模式。那么，在这个时候，人们怎么办呢？最佳的办法，就是退而求其次，要先去寻找相关关系，再去找是否有因果关系。
第二个规律，是彻底的价格歧视。商家比你更了解你自己，他也有着自己的见解。比如说，一个机构是专门做信用卡的刷卡记录的，当他们积累了大量的数据后，经过分析和处理，就会找到很多规律。再比如，一个人的离婚与否，和信用卡上的还款记录以及驾驶车辆出车祸的概率有一定关系。这还真是个奇怪的规律。在大数据时代，比较有名的规律就是：尿布和啤酒的销售量有一定的关系。啤酒和尿布怎么会联系在一起？市场调查人员经过一番调查后才发现：原来当有新生儿出世后，买尿布的这个任务就给新爸爸了。尽管新生的宝贝出世以后，爸爸亲手照顾孩子的机会并不多，但他也有一种自豪感。在去买尿布的时候，为了庆祝，他会顺手去买啤酒。如果店家在尿布货架的旁边直接摆上啤酒，啤酒的销量就会提高；专门卖母婴用品的部门会搜集一些顾客的信息，然后分析研究得出一些结论。比如，一位女性大约在什么时间段会怀孕，她可能会买更多的母婴用品以及一些营养品，甚至会购买一些没有香味的洗发剂，最后预测出潜在的客户到底在哪里。
可以说，在大数据时代，一切预测和分析都动摇了人们以往的方法论。原来经济学里说过，商家不能搞价格歧视。这不是从道义上来说，而是因为，在过去，商家很难对不同的顾客进行价格歧视，所以要制定统一的价格。不过，这是过去的规律，在大数据的时代，这个规律被彻底颠覆。在大数据的时代，商家可以针对每一个个体的消费者定价，因为他比消费者更了解消费者自身的行为。比如说，某天你会收到一条信息，说是你的车很久没去做保养了，希望你能够重视这件事，并快去店里给爱车做保养并消费；在你准备去旅行，搜索旅行资料时，一些旅行社就会给你打电话，给你推荐适合你的旅行方案。此时，你肯定会感到疑问：他们怎么知道这些事？或者，他们怎么会这么了解你的状态？其实，这都是大数据在帮他们的忙。能够合理运用大数据的商家，都是一个合格的“偷心”者，会抓住你的喜好，然后偷走你的“心”。
第三个规律，就是打破专家的信息优势，病人给医生解惑。在这个规律中，社科院世界经济与政治研究所副所长何帆说：“我们接着再讲一个案例，电视连续剧《豪斯医生》的医学顾问是纽约时报的一位专栏作家。他是倡导循证医学的一个代表人物，循证医学就是根据证据来治病。过去看病时，要先研究病理学，再研究治疗办法，而且有很多是一代一代口传下来的。老师告诉我们说，维生素B12口服的效果不好，必须打针。为什么？不知道，反正是当年，老师的老师就是这么告诉老师的。所以，你的老师也这么告诉你，你就这么再告诉你的学生。但是后来发现，这里头有很多问题。”
的确，这也是医患之间的纠纷如此之多的原因之一。实际上，医院的误诊比例是比较高的。在美国，有一份研究称：美国医院误诊比例是1/3，有20%的人由于误诊死亡。为什么医院的误诊概率会如此之高？那是因为：过去的一些医生在治疗中完全靠经验，有很多想法和判断都是主观的。确实，医学并不是一门科学，而是一个个复杂的生命体，医生没办法精确到把每一位病人治好。后来，医生也开始另辟蹊径，通过数据找出规律。很快，在19世纪，就有一位医生发现这样的一个规律：如果医生先去了停尸房，再回来给产妇接生的话，那产妇的死亡率就会增高。而医生在清洁手以后再接生的话，产妇的死亡率就会下降。在那个时代，人们还不知道细菌和病菌的危害，只知道在手术前后都要洗手。当然，也没有哪个病理学能够告诉医生“洗手跟降低死亡率有很大的关系”。慢慢地，病人的死亡率大幅度下降。而这，就是寻找依据的思路，减少医生的自主权利，让一切变得有规律起来。
由于互联网的存在，再加上大数据的帮助，有时，病人对病情的掌握程度比医生还要高。
在美国曾有这样的一个报道：有个病人被推到病房里头后，一群医生对他会诊，经过一番研究后，医生们都说不出个所以然来。最后，当主治医生问这个病人“你认为自己得的是什么病”的时候，病人立即回答：我这个病就是IPEX！对此，医生很是疑问，就问病人是怎么知道的。病人说很简单，“我只是将自己的症状在搜索引擎中一搜，就知道了”。
相信有不少人听到这个结果时，啼笑皆非。医生都不知道的病情和结果，病人竟能准确地说出来。可见，大数据有强大的传播和分析能力。在以往，医生能够治病，是因为他有着专业的知识、专业的见解以及实践性。而现在，除了实践性以外，病人也会知道很多信息。当遇到一些庸医时，你完全可以拿着自己打印出来的资料跟他说：“你的诊断错了，根据我的症状看，应该是这个病，而不是你所说的那个病。”这完全颠覆了原来信息不对称的情况。所以，大数据时代的第三个规律就是打败、打破了专家的信息优势。
最后，何帆还说：“对于大数据，很多企业都认为，拥有大量的数据才是获得价值的根本。然而，事实并非如此，拥有大数据思维，远比大量的数据更有价值，这才是大数据的王牌定律。”
2.集合思维
如果把毫不相干或紧密相连的数据组合到一个集合中，就能更有效地处理这些相关的数据。这些数据可以清晰地告诉我们：每一个客户的消费观念、倾向、爱好、需求等，哪些可以归为一类，哪些可以归为另一类。
大数据的集合是数据数量上的增加，能够实现从量变到质变的过程。举个简单的例子，这里有一张照片，照片里的每个人都在骑马。每一分钟，每一秒都要拍一张照片。随着处理速度越来越快，照片从一分钟一张，到一秒一张，再到一秒十张，就产生了电影。当照片的数量增长实现质变的时候，这一张张照片就变成了一部完整的电影。
在美国，有一家创新企业叫Decide.com，就是充分运用了大数据的集合功能，在全球的各大网站上搜集数以十亿计的数据，从而预测产品和产品的价格趋势。告诉消费者在什么时间段做购买决策，什么时间该购置什么产品，什么时间购买产品是最实惠的。此外，还帮助一些生产厂家提高生产率，降低交易成本，等等。
除了这家企业外，美国的跨国科技企业谷歌公司（Google公司）也顺应时代，走进了大数据的潮流中。其实，谷歌公司的高管们一直不愿意让公司的任何一款产品与大数据有什么联系，而且，禁止公司的员工在对外交流中提到大数据。但是《大数据》作者维克托-舍恩伯格在评价谷歌公司时指出，谷歌公司很清楚自己的位置和处境。实际上，它就是一个大数据公司，因为他们理解大数据的核心所在。如果他们没有看到这些数据的价值，绝对不会迈入这个充满竞争和玄妙的市场。
维克托这话不无道理。早在十多年前，Google公司就已经开始了数据搜集之旅，并利用数据来构建产品。比如，Google搜索，广告，翻译，音乐，趋势以及更多的其他产品，都无法离开海量的大数据。当Google取景车载着全景摄像头满世界跑的时候，Google公司就已搜集到了世界绝大部分城市的街景图；当Google三维红外线照相机不停运作的时候，Google公司已经完成了数千万图书的扫描。
此外，Google还搜集了一些意想不到的数据。比如，用户在进行搜索时打错的字，Google将这些错误的输入存储起来，然后将其和最后正确的输入进行联系，用于开发Google自动更正系统和Google翻译。同样，海量的数据不是关键，重要的是Google公司拥有多项世界领先的大数据技术，如Colossus分布式存储，Big Table列式存储，Caffeine索引系统，Big Query数据分析服务和Cloud SQL（云SQL）。借助强大的技术以及先进的计算模型，Google公司能以一种高效而可靠的方式，充分运用大数据和展示成果。
随着大数据的运用广泛，Facebook在互联网大数据搜集方面也后来者居上。如今，每天有500TB以上的数据上传到Facebook。Facebook上已经存储着近十亿用户分享的个人信息，例如，年龄、性别、所在地、兴趣，等等。同时，这些用户还在Facebook的Timeline（个人生活时间轴）页面记录个人生活故事。在通过个人的基础信息和时间线获取了大量的数据后，Facebook就如同一个用户亲密的朋友，清楚地记得用户的过去和现在，并预测着用户的未来。为了处理这些海量的信息，公司配置了最大的分布式处理系统，单个集群中的数据存储容量就超过了100PB。之后，Facebook通过复杂的数据分析来帮助商家接触潜在目标顾客，从而实现投放广告的准确有效。用户留下的数据越多，Facebook就越了解用户，投放的广告就越发精准。Facebook收入的未来在于其对复杂数据的分析，而不是靠输送大量广告来吸引用户的眼球。
在大数据新兴的模式下，尽管有一些零售商的利润会受到一些影响或打击，但从较好的商业本质来说，消费者可以更理性地购物，更有效地管理资金。
我们再来举一个例子：SWIFT（环球同业银行金融电讯协会）是全球最大的支付平台。在这个平台上，每一笔交易都可以进行大数据分析。研究人员可以预测出一个经济体的健康性和增长性。比如，这个公司现在为全球性客户所能提供的经济指数。
此外，大数据的基本结构还分为三个层次，反映出观察数据库的不同角度。
第一层是物理数据层：是数据库最里面的一层，是物理存贮设备上实际存储的数据的集合。这些数据是最原始数据，也是供用户加工的对象。物理数据层由内部模式描述的指令操作处理的位串、字符和字组合而成。
第二层是概念数据层：是数据库置于中间的一层，也是数据库的整体逻辑的部分。这层数据层指出了数据与数据之间的逻辑定义和联系，是存贮资料的整合点。此时要注意的是，这层数据层所涉及的是数据库所有对象的逻辑关系，而不是其物理情况。
第三层是逻辑数据层：是体验用户能够看到和使用的数据库，也是能够证明用户使用过的证明和踪迹。
总之，小数据，大集合就是按照某种数据集中起来并存放二级存储器中的一种方式。这种数据集合还有着一定的特点，比如尽量不出现重复的情况。
3.创新思维
从目前看，全世界的数据总量正持续增长。过去三年内所产生的数据量已超过去的总和。随着互联网、物联网等IT行业的蓬勃发展，新数据源如泉水般涌现，GPS、传感器等数据持续并大量产生。而由于数据获取成本、存储成本和处理成本比较低，也推动了数据总量的膨胀。
2011年6月，美国麦肯锡公司全球研究院在题为《大数据：下一个创新、竞争和生产力的前沿》的研究报告中指出—大数据时代已经到来。的确，大数据的到来势不可挡，它迅速抓紧了时代的前沿和趋势。2012年3月，美国政府宣布“大数据的研究和发展计划”，将大数据视为增强国家竞争力的秘密武器之一。
其实，不仅仅是美国，包括我国在内的一切其他国家，也都把大数据放置在国家战略层面上，并一致认为：一个国家未来的竞争力将体现在拥有数据的规模及运用数据的能力上。
这一创新思维，已为人们在信息技术领域好好上了一课。更有甚者，将大数据比喻为推动人类社会发展的“新石油”。这一比喻可谓贴切至极。
作为继云计算和物联网后又一次具有颠覆性的技术革命，大数据深受人们的推崇，并被广泛使用。此外，就连当今世界科技创新、国家安全战略以及新军事变革也青睐起大数据来，将其作为极为重要的知识增长点。据国外的媒体爆料：截至2012年年底，全球互联网总数据存储量高达160亿TB，并正以59%以上的年增长率高速增长。有评论指出，每天遍布世界各个角落的传感器、移动设备和在线交易等产生的海量数据昭示世人：人类已加速步入“大数据时代”。
在军事领域，大数据更是充分发挥出独有的能力。在海量的数据库面前，随便打开一座，里面都是有价值的数据。再通过分析发现规律，便能够获取高价值的信息，从而做出重要决策，把握时局。这也是大数据的军事价值。
比如，美国的“海豹”突击队击毙本·拉登事件，于刹那间吸引了全球人的眼光。不过，外军经过深入研究后指出，能够发现本·拉登并将其击毙，靠的是几千名数据分析员和长达十年对海量信息的分析。因此，有人说是“数据抓住了本·拉登”。
无独有偶。在美俄达成有关叙利亚化武换和平协议的时候，美国情报机构列出了叙利亚数十项化武生产和储藏地点清单。可以说，能够发现和锁定目标，是基于美卫星数据情报和分析员长时间的分析。专家告诫：驾驭未来战争，绝不能忽视没有硝烟的大数据战场。
看来，数据的创新思维，已经影响到人类生活和生存的方方面面。现在，我们来详细地归纳一下大数据创新思维对人类经济社会发展影响巨大的几个主要方面。
首先，大数据的创新思维可以推动并实现巨大的经济效益。
据麦肯锡公司全球研究院通过研究得出结论：大数据给美国的医疗服务业带来的经济价值高达3000亿美元；大数据使美国零售业净利润增长60%；大数据降低了制造业的产品开发和组装成本，并让其成功下降50%。有专家称，大数据所衍生和产生信息技术的应用需求，将推动整个网络信息技术的发展。到了2016年，预计全球大数据会在一定的程度上拉动信息技术，金额支出将高达2320亿美元。
其次，大数据的创新思维可以增强社会管理水平。
在政府和公共服务领域，大数据的出现有效地推动了政务工作的开展，提高了政府部门的决策水平、服务效率和社会管理水平，并产生了不可估量的社会财富。在大数据的影响和帮助下，欧洲等地的多个城市运用大数据分析，采集到准确的交通流量数据，从而能够及时提醒驾驶者哪条是最佳的出行路线，以此改善交通拥堵的状况。
最后，大数据所具备的创新思维还可以推动和提高安全保障能力。在国防、反恐、安全等领域，大数据应用也起着至关重要的作用。比如，大数据会将各部门搜集到的信息进行自行分类、整理和分析，有效解决情报、监视和侦察系统不足等问题。
因此，人们可以了解到，大数据的创新思维不仅是认识和改造世界的有力工具，还是能掌握事物的发展规律，准确预测未来的好帮手。
4.转型思维
早在1996年，美国联邦政府就声称信息是重要的国家资源，并认为自己是美国最大的单个信息生成、搜集、使用和发布方。
以美国人口普查局为例。
它作为美国人口、经济和政府方面重要统计数据的主要来源，目前拥有2560TB（太字节）的数据，如果把这些数据全部打印出来，用四个门的文件柜来装，需要5000万个才能装下。美国国家安全局对全美的电话进行监控，每六小时产生的数据量，就相当于美国国会图书馆（世界上馆藏量最大的图书馆）所有印刷体藏书的信息总量。此外，美国财政部、美国卫生部和美国劳工部也都是数据密集型的行政管理部门。而这，只是美国联邦政府数百个机构当中的几个例子。
为承担这些数据的存储和维护工作，1998年，美国联邦政府共拥有432所数据中心，而到了2010年，数据中心的总数跃升到2094所，翻了几番。1996年，美国联邦政府的年度信息技术预算是180亿美元，十多年来不断上升，到2010年，已经高达784亿美元。据报道，这些投资中的一半以上都用在了购买存储数据的硬件设备上。在大数据转型思维的冲击和配合下，政府不仅仅成为最大的受益者，也成为占有者之一，在诸多方面起到了至关重要的作用，如基础设施方面、大数据产业方面、人才培养上以及完善相关标准和立法方面等。
在我国，政府在资源配置方面起着调配的作用，能够集中力量办大事，并影响和带动大数据加速发展。不过，由于政府在大数据方面的能力以及对大数据的熟悉程度较弱，所以要想真正运用好大数据，要面临的问题也不止一两个。其中，就包括一些转型方面。
比如，大数据推动管理的现代化转型。将大数据的手段及其方式方法引入管理领域，是实现管理现代化的有效路径之一，也是大数据时代必然迈出的一步。
伴随着经济发展的迅速增长，广东省地方税收纳税登记户也增加了不少。在1994年，登记的用户仅有60多万户，税收也只有184亿元。而到了2011年，登记的用户超过285万户，地税收入也增加了不少，增加到4248亿元。此外，地税系统干部人数的增长速度并不像纳税用户和收入的增加速度那么快，只是增加了20%左右。目前，广东省税收管理员系统的数据总量已达到53TB，承载了覆盖税源管理、税收执法、涉税提醒服务等的一百多项业务。与此同时，如何在海量的信息中及时获取有用的信息，并精确分析结果，就成为摆在管理者面前的一道难题。
不过，在大数据时代，有难题也会一一被解开。为了应对这个难题，广东省通过率先建设省级地税集中征管信息系统，使全省都拥有了同一套程序、一套服务器和一个网络。下面，我们就以广东省地税系统为例子，从几大方面来揭示大数据推动公共管理从传统向现代转型的趋势。
第一个方面就是：从粗放化向精细化转型。通过建立省级数据应用大集中征管信息系统，广东地税摆脱了以往人工操作的粗放型管理模式，真正实现了税款自动入库、自动划解和实时监控，实现了税款的稳定增长以及快速增长。再通过对海量信息的详细分析和研究，广东省对每一个商家或是企业都实现了精细化转型。比如说，在房地产方面，由于建筑行业的人员流动性大，操作的环节复杂，且没有规范性，就形成了一个比较难管的问题。但自从有了这个征管系统以后，大数据就能够实时获取房地产开发项目明细信息，其中包括土地使用权信息、房产销售进度、销售明细建筑工程进度以及各阶段的税款缴纳情况等，实现了项目从产生到消亡的全过程监控。
第二个方面就是：从单兵作战型向协作共享型转型。在以往，不同政府部门拥有着不同的信息系统，但很多数据由于相互独立，所以彼此之间没有共享的信息，这些信息单独拿出去，就没有了任何用处。而大数据应用的出现，就扫除了这个盲点，使其实现了数据信息的共享，从而最大限度地发挥了数据的功效。如今，工商、税务等系统每天都会进行信息实时交换，推动了地税机关在办证服务上的创新，从原来的限时办证，实现了目前的即时办证；从原来填写一百多项登记信息，实现了目前只填写八项必要信息内容，甚至实现了享受免填服务。不仅如此，广东省地税借助大数据平台，积极推进第三方涉税信息共享，还明确了二十多个部门共享信息，真正做到了为每个部门提供便利，为社会经济的发展也提供了更快捷、更便利的服务。
第三个方面就是：从柜台式向自助式全天候转型。根据纳税人的不同类别、涉税业务的不同、办理时段不同等信息，广东地税借助大数据平台，形成了自助式全天候的一种转型。比如，增添了很多服务格局—网上办税、纳税热线、服务大厅、短信服务、自助办税等多种渠道并存的大服务格局。通过自助办税终端系统，为纳税人节时省力，不仅不受地方区域的限制，也可以不受时间的限制，自行完成代开小额发票、打印缴款凭证、清缴税费、申报缴纳车船税等业务。
第四个方面就是：从被动响应型向主动预见型转型。为了能够更好地服务纳税人，广东省地税通过税收大数据平台，还推出了一项特别的服务，那就是全省集中统一的短信服务。这项服务会为六百多万的纳税人提供短信订阅服务，有针对性地对目标群体提供了多项短信服务，如逾期未申报短信提醒、未到期未申报短信提醒，还有发票开具短信提醒等。借助于大数据平台，广东省地税实现了对受众精确式的短信服务，避免了轰炸式、盲目性的短信服务，从而提升了服务质量。据统计称：截止到2011年，短信服务量超过1800万条；到了2012年，短信服务量已经超过5000万条。
第五个方面就是：从纸质文书向电子政务转型。现如今，广东省地税互联网电子税务局已基本建成，纳税人只需要短短的五分钟，就能轻松办税，而且还实现了网上缴纳，足不出户。此外，广东省还率先推行网络开具发票，一方面为纳税人提供了方便，节省了时间。一方面使税务机关能在第一时间掌握每张发票的信息，与企业纳税申报数据比对分析，及时总结出没有缴纳、少缴纳的税款情况。这一行动推广以后，还意外地打击了假发票泛滥的情况，也避免了一些人用假发票报销的现象。也因此，这一措施被国家税务总局誉为“税收管理史上的颠覆性举措”。
第六个方面就是：从风险隐蔽型向风险防范型转型。依托大数据平台，广东省地税建立了惩防体系信息管理系统，对地税干部的税收执法和行政管理实行了全程分析和监控，有效监督和杜绝了一些知法犯法和影响国家荣誉的风险出现。监控预警信息从最初每月收到近7000个，到2012年每月收到不足500个，下降了92%。可以说，自从大数据监控平台出现后，全系统违法违纪发案率大幅度降低，不足5‰，也没有什么重大的违纪案件出现，这就是最大的成功！
当然了，这简单的六个方面不足以全面体现出大数据所影响到的转型思维，但却为互联网以及政府方面竖起了一个指向牌，用最大的能力帮助社会前进。此外，由于转型思维的复制性和推广性，相信在不远的未来，转型思维所赋予的前景更具有升值空间。
5.战略思维
未来，大数据相关的技术和能力将成为一个国家至关重要的核心战略资源。作为当今最具影响力的社会思想家之一的阿尔文·托夫勒在1980年出版的《第三次浪潮》中，曾说过这样一句话：如果说IBM的主机拉开了信息化革命的大幕，那么大数据才是第三次浪潮的华彩乐章。
很快，事实验证了他的话。虽然大数据时代姗姗来迟，但来得却比托夫勒想象的更为迅速和猛烈。维克托·迈尔-舍恩伯格（《大数据时代》的作者）曾说过，大数据是一场“革命”，会让各行各业有着天翻地覆的改变，甚至改变人们的思维方式。当然，其最关键的是，大数据的出现会让人们放弃对原本事物因果关系的追求，随即转变思维关注相关关系。也因此，大数据颠覆了千百年来人们的思维模式，对人们的认知方式和交流方式提出了新一轮的挑战。至此，人们只需要明白“这些是什么”，而不须明白“这是为什么”。
进入21世纪以来，一些崭新的互联网的应用如雨后春笋，纷纷冒了出来。如微博、社交网站、视频通信、医疗影像、地理信息、传感器、无线电射频识别阅读器、导航终端等非传统IT设备和移动设备，等等。它们的出现，都将产生巨大的数据库，从而形成“数据大爆炸”的现象。国际数据公司(IDC)的预测表明，到了2020年，全球的数据产生的量会增长44倍，达到35.2ZB。换一句话说就是，全世界约需要376亿个1TB硬盘来存储数据信息。
当然了，大数据之所以被称为大数据，并不仅仅是因为其数据量大，而是指为了更经济地从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代的技术和架构。
鉴于大数据具有的潜在的巨大价值和对世界的影响，有些国家未雨绸缪，将其视作战略资源，并提升为国家战略。
2012年3月，美国总统奥巴马政府宣布推出一项发展计划——“大数据的研究和发展计划”。这项计划涉及的部门很广，有美国国家科学基金、美国能源部、美国国防部高级研究计划局、美国国家卫生研究院、美国国防部、美国地质勘探局等联邦政府部门。此外，美国政府承诺，将投资2亿多美元，大力推动和改善与大数据相关的资料和信息，以期从这些收集到的信息中获得有用的知识和洞察未来的能力。
美国奥巴马政府宣布投资大数据领域，表明了大数据正式提升到战略层面，带动了其他国家对大数据在经济社会等领域的重视。各国一致认为：未来国家层面的竞争力，将部分体现在对大数据的运用及规模上。
2013年2月，法国政府发布了一项关于《数字化路线图》的技术措施，列出了五项将会大力支持的战略性高新技术，“大数据”位列其中。在这项措施中，法国政府将以软件制造商、工程师、新兴企业、信息系统设计师等为目标，开展一系列投资计划，旨在通过创新型和科学性的解决方案，将大数据运用到实际生活中。
2012年9月，日本总务省也发布了一项行动计划，提出“通过大数据和开放数据开创新市场”，以复苏日本为目的推进“活跃在ICT领域的日本”ICT综合战。以上信息表明，日本政府在新一轮IT振兴计划中，将会把大数据发展作为国家层面战略。
由此可见，各国能够将大数据视作战略资源，也是看到了大数据的潜在及内在价值。大数据的价值主要体现在三个方面。
第一个方面，是能够实现巨大的商业价值。在商业领域，大数据能够通过对顾客群体的分门别类，实现对每个群体量体裁衣般的独特行动，通过虚拟空间来挖掘顾客群体的新需求，通过分析顾客群体的行为特征，进行商业模式化、产品化和服务的创新等举措。别小看这些小小的分析，它将会产生巨大的商业价值。
最早因为利用大数据而受益的企业就是沃尔玛，它通过对顾客群体的购物行为等非结构化数据进行分析，成为一个最了解顾客购物习惯和需求的零售商。在美国，流传着这样的一个故事：
有一天，一位父亲跑到沃尔玛商场，怒气冲冲地质问他们为什么将带有婴儿用品优惠券的广告邮件，发送给他正在念高中的女儿？然而，事实告诉这位父亲—女儿真的怀孕了。可是，这样隐私的事情，父亲都不会知道，而一个零售商会如此清楚？
原来，这名女孩用搜索引擎搜寻商品的关键词，再加上在社交网站所显露的轨迹，才使得沃尔玛捕捉到了她的怀孕信息。看来，在大数据时代，商家可以比父亲更了解自己的女儿。
第二个方面是能够增强社会管理水平。在政府和公共服务领域的应用，大数据可以有效地推动政务的开展工作，提高政府部门的服务效率、决策水平和社会管理水平，从而产生不可估量的价值。2009年，Google公司通过分析美国人搜索最多的关键词，以及2003-2008年间，美国疾控中心季节性流感传播时期的5000万数据，成功预测出当年甲型H1N1流感的暴发和传播源头。要知道，这个结果远远要早于疾控中心官方。可见，大数据的效率有多快，有多高。
第三个方面是能够提高安全保障能力。在反恐、安全和国防等各个领域，大数据对各部门搜集到的各类信息进行自动化分类、整理和分析，能够弥补情报、监视和侦察系统不足等问题，从而提高国家安全保障能力。
为了提升中国在第三次工业革命中的发展速度，为进入下一个经济周期做好准备，我们的每一个企业、科研团队和政府，都有责任通过一些计划，有目的地搜集、处理、分析、索引数据。IBM（国际商业机器公司）设立了“智慧地球”项目，现在，中国也有一些行业（如通信运营商、金融银行企业单位、政府交通部门）在制订类似的行业计划，通过信息化改造实现海量数据的搜集和处理。这些数据在未来可能产生现在所想象不到的价值，也需要现在的企业家、政府部门做好准备。
总之，无论是以智能电网为基础的能源物联网，还是以3D打印为基础的数字化制造，大数据都是以第三次工业革命的“新石油”这一重要战略资源的形态存在。可以想象，未来云计算、物联网和大数据将成为基础设施，移动互联网和3D打印技术将成为共性平台，数据分析和机器人等人工智能控制将成为服务手段，那么数据、知识和价值的按需分配、多次挖掘将成为新经济形态的不竭动力。
