信息、知識和智能
預測未來最好的方法，就是去創造未來。
——彼得·德魯克（1909-2005），現代管理學之父
數據表明，今天的中國，是一個人口大國、互聯網大國、手機大國，但卻恰恰還不是一個數據大國。
歷史學家黃仁宇曾經說過，「而最大的毛病，則是西歐和日本都已以商業組織的精神一切按實情主持國政的時候，中國仍然是億萬軍民不能在數目字上管理。……一旦某一個國家能在數目字上管理，到底使用何種數字，尚可以隨時商酌，大體上以技術上的要求作主，不必籠統的以意識形態為依歸了。」
數目字管理，即以事實為基礎、以數據為核心的精確管理。
黃仁宇還對中國人缺乏「數據精神」的根源做了剖析，他認為，在中國傳統的學問——理學或道學當中，一直都分不清倫理之「理」與物理之「理」的區別。
這兩個「理」混沌不分的結果，是中國人傾向於粗略的主觀定性、排斥精確的客觀定量，從而養成了重形象、重概括、輕邏輯、輕數據的文化習慣。
現代著名思想家漢娜·阿倫特也曾經對比過中國人和西方人在思維方法上的不同。
她的結論是：西方人是「詞語思維」，中國人則是「形象思維」，而形象思維不是一種基於邏輯的推理性思維。
歸根到底，中國人對數據的漠視，緣於一種文化上的缺欠：隨意、盲目、不求甚解、理性不足。
因此，中國缺乏的不是可供收集的數據，也不是收集數據的手段，而是收集數據的意識。
中國人數據意識的淡薄，由來已久，甚至可以稱之為國民性的一部分。
而如果說收集數據是一種意識，使用數據是一種文化、一種習慣，那是否開放數據則是一種態度。
由於互聯網的發明，「開放」已經成為人類社會一個不可逆轉、不斷加速的社會思潮。
正如雨果所說：你可以阻擋一支入侵的軍隊，但你無法阻擋一種思想。
在這個浩浩蕩蕩、不斷前進的世界大潮當中，我們將發現，中國如果不跟上，我們的處境將會越來越微妙、越來越尷尬、越來越孤立。
收集數據、使用數據、開放數據，都是大數據時代我們中國人需要面對的挑戰。
相對而言，美國的聯邦政府就是一個數據帝國，它的數據主要有三個來源，一是業務管理的數據，二是民意社情的數據，三是物理環境的數據。
若了解數據在美國政府和企業當中的重要作用，透視其成因、背景和趨勢，你會被數據的力量和美感所震撼。
傳統意義上的「數據」，是指「有根據的數字」，但在進入信息時代之後，「數據」二字的內涵在擴大，它不僅指代「數字」，還統稱一切保存在電腦中的信息，包括文本、聲音、視頻等。
更重要的是，隨著信息技術的進步，其數量在爆炸，特別是新媒體出現之後，數據的收集、保存、維護、使用等任務，成為橫跨各個領域的現象和挑戰。
大數據之「大」，並不在於其表面的「大容量」，而在於其潛在的「大價值」。
有很多例子可以證明，由於新工具的出現，我們從以前的小數據當中也能發現大的價值。
大數據的意義，也遠遠不局限於我們當前眾多新聞報道中所津津樂道的「啤酒和尿布」等通過數據挖掘、實現精準營銷的故事。
事實上，數據挖掘已經不是大數據領域的前沿，取而代之的是機器學習。
數據挖掘，是指通過特定的演算法對大量的數據進行自動分析，從而揭示數據當中隱藏的歷史規律和未來的發展趨勢，為決策者提供參考。
機器學習，憑藉的也是計算機演算法，但和數據挖掘相比，其演算法不是固定的，而是帶有自調適參數的，也就是說，它能夠隨著計算、運行次數的增多，即通過給機器「喂取」數據，讓機器像人一樣通過學習逐步自我提高改善，使挖掘和預測的功能更為準確。
隨著智能演算法和大數據技術的發展，近年來，一股在線教育的浪潮正在席捲全球的教育領域，一種新型的智能學習平台正在成為高科技領域創新和投資的重點。
不難想像，這種智能學習平台將會給教育行業帶來怎樣的影響。
學校曾經是最重要的教育資源，好的學校更是異常稀缺，由於這種智能平台的普及，在不遠的將來，名校將人人可上，也就是說，如果應對得當，中國教育資源匱乏的問題將很快得到有效緩解。
對個人來說，隨時隨地地學習、終身學習都將成為可能，
智能學習平台只是大數據大潮在教育領域掀起的一朵浪花。
毫不誇張地說，大數據將影響人類社會發展的方方面面、優化改造每一個行業，其作用難以限量。
理解數據重要性的關鍵在於，無論是信息、知識還是智能，在我們這個時代，都是以數據為載體存在的。
數據是對客觀世界的記錄，當我們對數據賦予背景時，它就成為信息。
信息是知識的來源，當把信息提煉出規律的時候，它就上升為知識。
知識是智能的基礎，當電腦、網路能夠利用某種知識作出自動判別，採取行動為人類服務的時候，機器智能就產生了。
智能時代的特點，是無處不在的計算機和網路將像有智商的人一樣為人類工作和服務。
心歸航，再啟航
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