大数据时代有以下三个方面的显著特点@@：
首先@@，“海量数据@@”最大限度解决了人类主观世界与客观世界之间的信息@@不对称性难题@@。
借助数字化和网络技术@@，特别是互联网@@的普及@@，自然界@@、社会及人类自身的各种结构化@@、非结构化数据被充分挖掘出来@@，人类有能力获得真实世界完整的海量信息@@@@。量变到质变@@，人们对世界的认识能力和水平得到空前提升@@。这是一个令人震惊得不知所措的变化@@。
比如@@，淘宝网上交易数据@@，可以很清楚揭示哪些品种的商品走俏@@，用以指导供货和后面的生产@@。“以销定产@@”不再仅仅是一句口号@@，而是一种机制@@。随着人类交易活动全面数字化@@，这种清晰可见的经营模式将极大地节约资源@@、提高效率@@。有人说@@，用户体验是互联网@@时代最优秀的商业智慧@@，乔布斯的苹果@@、马化腾的微信@@、周鸿祎的@@360、雷军的小米等@@，无不因重视用户体验而获得巨大成功@@。而我们说@@@@，只有在大数据时代@@@@，才有真正的用户体验@@，因为@@CEO们掌握的不再是样本数据@@、抽样数据@@，更不是个案感觉@@，而是全样本大数据@@，以此指挥供应系统@@，完全按正态分布的多数用户的需要组织生产@@。
微博@@、微信等自媒体@@出来后@@，人们碎片化时间被充分用起来了@@，它真正改变了人们的行为和生活习惯@@。人们在交流着工作@@、生活信息@@@@；分享@@着人生经验和智慧@@；传达各种利益诉求以及对国家@@、人类社会发展的建议@@。一个大数据的思想市场形成了@@。
其次@@@@，“相关分析@@@@”突破了传统简单的因果分析@@方法@@，并利用数据一致性法多方验证@@。
相关分析@@@@是大数据时代的一个代表性方法论@@。没有大数据时@@，因为@@无法获得全样本数据@@，我们只能做一些基于抽样数据@@的相关性分析@@@@，所得到的结论也只能是局部的@@、参考性的@@。而我们从事的一些生产生活实践活动@@，只能依靠一些简单的因果逻辑推理来指导@@，且需要实践效果的反馈来检验理论@@、修补理论@@、完善理论@@。这个方法成本高@@、效率低不说@@，还很容易产生失误@@，有时候是重大失误@@。这种被动局面在大数据时代@@因为@@有了全样本相关分析@@@@@@，就很容易克服了@@。
比如@@，人们可以通过数代人海量数据@@的相关性分析@@@@，验证转基因食品@@（行情@@ 专区@@）究竟是不是危害了人类健康@@，这比医学因果逻辑检验更靠谱@@。再比如@@@@，对冲基金通过量化模型@@，可以找到两支没有因果关系@@、但很有规律的反向走势的投资品种@@，而做无风险套利的对冲操作@@。还比如@@@@，我们在考察@@经济是否复苏时@@，可以通过直接考察@@@@GDP，也可以利用数据一致性法@@，考察@@PMI、CPI、就业@@、税收@@、信贷量@@、货运量@@、发电量等指标@@，甚至也还可以考察@@榨菜销量@@、女人裙子长短这些没什么因果关系但有很好的相关性指标@@，等等@@。类似例子不甚枚举@@。这就是大数据相关分析@@@@方法的魅力所在@@。
当然@@，人们目前能够做基于海量数据@@的相关分析@@@@@@，如上所述@@，这已经产生了许多令人惊艳的结论@@，人们目前还没有能力去探明这些相关变量之间的因果逻辑@@，但相信人类最终总会解决这个问题@@。
最后@@，“瞬间互动@@”节约了巨大的社会创新的试错成本@@。
试错是自然科学的唯一方法@@，人们能够做自然科学的试错实验@@，爱迪生发明都是在千百次@@反复的失败实验中最后@@成功的@@；但我们不能做社会变革实验@@，因为@@有路径依赖@@，“开弓没有回头箭@@”，一个文化大革命试错@@，影响的不是一个项目@@、一个企业@@@@，影响的是整整一代人@@！改革之难就难在这里@@，不允许出错@@！大数据为我们创造了一个通过@@“瞬间互动@@”的纠错机制@@。过往我们在做政策@@实验时@@，往往采取摸着石头过河的方式@@@@，通过树立榜样的方式@@@@，比如@@开办深圳经济特区来试错@@。现在不同了@@，为推广群众路线的执政理念@@，我们可以通过@@“排队买包子@@”的方式@@，并与网友进行充分互动@@，以检验政策@@效果@@。瞬间互动@@最大限度减少试错成本@@、节约了交易费用@@，最明显的改进是大大减少决策的失误@@，不犯颠覆性错误@@。这在人类历史以前是不可想象的@@。有了大数据@@，我们才能有能力摆脱社会实践的路径依赖@@，做顶层设计@@@@。
我们说@@，大数据是资源配置的第三只手@@。因为@@市场在资源配置中起决定作用和更好地发挥政府@@的作用@@，都离不开信息@@的支撑作用@@。资源最优配置需要经济主体@@政府@@@@、企业@@、居民等克服动物精神的理性决策和行动@@，而有了信息@@才有理性决策@@，有了理性决策才有理性行为及行为效果@@。大数据为我们创造了一种克服信息@@不对称性的完全信息@@环境@@，使得理性决策才能够实现@@。大数据改善决策@@，这不仅是一个理论@@，更应该成为全民的一种自觉行动@@、一种习惯@@。
理性决策来源@@于领导层@@，而顶层设计@@需要大数据支撑@@@@。下面是若干典型领域应用大数据的例子@@。
（1）银行@@（行情@@ 专区@@）等金融@@领域@@
银行@@表面经营的是货币@@，实际上经营的是风险@@。银行@@吸收存款@@，发放贷款@@，而最有挑战的是贷款决策@@。银行@@的核心竞争力就是它拥有比普通百姓更有水平的投资眼光@@。银行@@的息差就是投资家眼光的报酬@@。而投资家眼光的形成需要有竞争情报和决策支持系统的支撑@@。决定银行@@竞争力的不是核心地段的漂亮办公大楼@@，不是分布在街道各处众多的柜台@@，而是搜集信息@@并形成正确决策的能力@@。在大数据时代@@，有观点@@甚至认为成本巨大的传统柜台可能会消失@@，被网络所取代@@。从这个意义上说@@，银行@@业@@是信息@@行业@@@@。
我国银行@@竞争情报系统目前正处在探索和开创阶段@@，信息@@内容需要包括@@以下八个主要方面@@：
——高管意图@@：中央及各级政府@@的规划@@、政策@@，以及决策者偏好等信息@@@@。
——形势判断@@：宏观@@、金融@@、行业@@、区域@@、国际等经济形势信息@@@@。
——竞争格局@@：主要竞争者相同业务市场占有率和竞争优势劣势信息@@@@。
——客我关系@@：信贷市场需求与供给关系及其决定的出价条件信息@@@@。
——投资机会@@：贷款意愿和还款能力信息@@@@。
——风险提示@@：可能出现坏账的各种潜在因素信息@@@@。
——用户信用@@：信用记录@@。互联网@@企业@@涉足银行@@业@@最强大的竞争力所在@@。
——国外经验@@：国外同行专业经验@@。
除银行@@外@@，金融@@领域最有挑战的是证券投资决策@@。股票@@、期货@@、黄金@@、外汇等投资品@@，通过利用信息@@不对称性获取超额利润@@，信息@@是证券投资的生命@@。工作模型就是@@：一是大数据@@，二是在此基础上的量化模型@@，三是投资策略@@。
无论是银行@@@@，还是证券投资@@，资产投资组合战略最重要@@。这就需要有良好的顶层设计@@@@，以系统把控投资机会@@与规避风险@@，谋求收益最大化@@。当然@@，一个给力的大数据支撑是必不可少的@@。
（2）政府@@
政府@@的工作@@，重要内容是体制@@、机制和政策@@@@。体制就是经济系统的运行平台@@@@，机制就是经济系统的运行流程@@，政策@@就是经济系统的运行规则@@。政府@@需要通过顶层设计@@进行体制改革和机制@@、政策@@调整@@，以外部性改善优化经济系统运行的生态@@，进而提高经济系统的运行效率@@。政府@@的顶层设计@@需要大数据做支撑@@，没有大数据就没有顶层设计@@@@。信号失真导致政策@@失误的例子古今中外比比皆是@@，判断失误导致决策失误的例子也是不胜枚举@@。
首先@@，国家需要一个强大的经济数据库@@。为了获得真实可靠的数据@@，国家统计@@局与百度@@、阿里巴巴等合作@@，利用大数据改进政府@@统计@@的科学性和及时性@@。比如@@物价指数@@，统计@@局全国选取几千个样本点观测同一个市场几个代表性的商品@@，定期采集数据@@，加权汇总@@。这就不如用淘宝实际交易商品及价格变化计算得及时@@、准确@@。
当然@@，大数据不仅包括@@结构化的定量数据@@，还包括@@大量非结构化的文本数据和图音视等非结构化的定性数据@@。一个标准的政府@@经济数据库@@，不仅仅是统计@@@@，还应该包括@@宏观@@@@、金融@@、行业@@、区域@@、国际等方面的动态@@、统计@@、观点@@（含当时及历史@@）信息@@。所以@@，光有国家统计@@局的统计@@数据是不够的@@，还需要有专门的机构@@，搜集经济系统含统计@@在内的各类信息@@@@，做成专业的数据库@@。
其次@@@@，国家也需要有智库@@。经济体制改革@@、经济发展规划@@、经济政策@@与措施@@，都需要进行充分的调查@@、分析@@、讨论@@，最终形成方案@@。大数据时代拒绝拍脑袋决策@@。顶层设计@@基于数据库基础上的分析@@模型@@，是时代赋予的一个特征@@。所以@@，一个智库行业@@和思想市场的形成@@，既有必要性@@，也有可行性@@。
比如@@，我们可以通过@@建立宏观@@经济计量模型@@，按相关分析@@@@方法@@，用历史数据拟合各类经济变量间的关系@@，形成方程集@@。如果我们要调整政策@@@@，比如@@减税@@，我们可以把减税变量代入模型@@，演算减税所带来的@@GDP、CPI、就业@@等各种指标的变化@@，藉此来定量判定该政策@@的效果@@。这个工作在没有定量大数据前是不可能完成的@@。
（3）高校图书馆@@
数字图书馆是伴随信息@@技术发展而产生的一个概念@@，是高校的大数据系统@@。在信息@@时代@@，作为海量知识载体的图书馆@@，特别是高校图书馆@@@@，已突破传统大建筑大藏书量的物理概念@@，而延伸到网络的虚拟领域@@。衡量一个高校图书馆@@的能力@@，要综合@@（行情@@ 专区@@）看线上线下为读@@（浏览@@）者提供信息@@的能力@@，所以@@，馆藏水平不以藏书量衡量@@，而要以信息@@储量衡量@@。
高校是个智库@@，也是培养人才的地方@@，数字图书馆是高校最重要的基础设施建设之一@@。特别是财经类院校@@，大数据一方面可以支撑其专家从事各类经济研究@@，另一方面也是学生学习资料的强大支撑@@。
数字图书馆的经济信息@@内容范围更广泛@@，包括@@经济动态数据库@@、统计@@数据库@@、经济论文库@@、经济视频@@、政策@@法规库等@@，还可订制经济模型与分析@@平台@@@@，包括@@CGE、政策@@模拟@@、投入产出@@、景气指数@@、绩效评价等模型@@。
除此之外@@，企业@@、研究机构@@、中介组织@@、媒体@@，甚至个人@@，都需要了解动态经济信息@@@@，都要关注@@经济形势与政策@@@@，以便能够与时俱进@@，提高决策水平@@。小而言之@@，大数据可以提高每个个体的选择和行动效能@@；大而言之@@，通过改善决策@@，整个国民经济系统能够总体效率得以大幅度提高@@。
重视大数据不仅是一种态度@@，更是一种水平@@。
