大互聯網（簡體書）

南京大學教授、博士生導師，江蘇省現代經營管理研究會會長，商業模式研究專家，江蘇省發展和改革委員會原主任。長期從事宏觀經濟管理和企業管理，從宏觀與微觀的結合上指導地區經濟的改革和發展。集政府官員、學者于一身，思路清晰，理念前衛，著作頗豐。主要論著有《世界是網的》、《大智慧城市》、《第四次浪潮――低碳新文明》、《產業金融》、《新商業模式百佳案例點評》、《新商道108策》、《新商業模式》、《產業集群的理論與實踐》、《新經營革命》、《O．618――宇宙的鑰匙》、《名牌戰略》、《新型工業化》、《數據大金礦》等，同時創建了第一創意網(www.3idea．net)、中國商業模式網和中國指數網等優秀網站。

大數據還引起了科技界對科學研究方法論的重新審視，正在引發科學研究思維與方法的一場革命。最早的科學研究以實驗科學為主，實驗科學是科技人員設計的，如何采集數據、處理數據事先都已想好了，不管是檢索還是模式識別，都有一定的科學規律可循，通過設計實驗可以進行數據抽樣獲取，并通過數據分析研究各種以定律和定理為特征的理論科學，這種數據研究方法導致了計算科學的興起。
大數據的出現必然催生了一種新的科研模式，不同于傳統的數據獲取，大數據時代的數據研究更多的是去冗分類、去粗取精，從數據中挖掘知識。幾百年來，傳統科學研究一直在做“從薄到厚”的事情，把“小數據”變成“大數據”，現在要做的事情是“從厚到薄”，要把大數據變成小數據。在面對大數據所提供的全面數據資源時，科研人員無需再進行數據的抽象調查，只需從數據中直接查找或挖掘所需要的信息、知識和智慧，甚至無需直接接觸需研究的對象，這是和以往的科學研究方法不相同的，因為它更多的是根據數據來進行實驗設計和科學研究，即研究方法演變為以數據為主導的數據密集型科學研究。
(3)數據相關性引導因果分析。
觀察各種復雜系統得到的大數據，直接反映的往往是一個個孤立的數據和分散的鏈接，但這些反映相互關系的鏈接整合起來就是數據相關性。大數據的相關性特征隱藏在復雜的規模數據中，不同于傳統的邏輯推理研究，大數據需要對數量巨大的數據做統計性的搜索、比較、聚類、分類等分析歸納，因此繼承了統計科學的一些特點。這種分析更加關注數據的相關性或稱關聯性，所謂相關性是指兩個或兩個以上變量的取值之間存在某種規律性。嚴格來講，統計學并不適用于檢驗邏輯上的因果關系，而傳統的數據分析則是更側重于根據數據分析找出某一現象存在的因果關系。
因果關系的研究曾促成了科學體系的建立，近代科學體系獲得的成就已經證明，科學是研究因果關系最重要的手段。相關性研究是可以和因果分析一樣成為科學的新發展，也能作為因果分析的研究基礎和補充。對于簡單封閉的數據系統，基于小數據的因果分析容易做到，但對于開放復雜的大數據系統，傳統的因果分析難以奏效，而尋求因果關系的本質——相關性則是一種更加可行的方法。可以看出，相關性高于因果關系，同時相關性也引導因果關系，兩者可以相互結合。
實際上，在大數據時代，正是由于數據分析側重于尋找更高層次的相關性，才促使大數據技術在商業領域廣泛流行。企業的目標往往只需要挖掘和發現與關系數據具有較強相關性的數據因素，并根據數據相關性采取相應的措施，而不必深究其背后的內在規律和模型(即因果關系)。抽象而言，大數據時代的數據分析需求，往往不是按傳統的“從數據到信息再到知識和智慧”的研究思路，而是走“從數據直接到價值”的捷徑。
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