先有互聯網，接著是基于互聯網的互聯網思維，互聯網發展到一定階段就一定會相應的發展出大數據思維。

互聯網思維、大數據思維的基礎思維都脫離不了系統思維，如果從系統思維入手反過來理解被過分解讀的【互聯網思維和大數據思維】，其實有時反而更加清晰。這得要求自己先掌握系統思維的相關知識層。關談互聯網思維，其實都是一些被漂浮在表面的東西，很混亂、也很動亂，表層的東西也確實是這樣子，但當透過系統思維再去理解時，其實就不會被很多磚家創造的新詞所糊弄，就不會被他們搞得不知所措，甚至無適手足。

今天談一下我自己理解的大數據思維。個人喜歡從抽象層次來解讀。先說一個感性例子

把大數據應用于一個人自身

你如果抽取一些要素，把這些要素結構化、數據化，就會形成個人的數據庫，利用這個數據庫來觀察自己，其實比自己反思自己會更加準確，也更加可靠，更加可預測，數據是最大事實，只不過用事實來反證自己而已。你以為自己的不確定性，在數據面前其實自己是一個很確定的一個人。

把大數據應用于你的小孩

照樣畫葫蘆，你也可以為你的孩子，設計一個數據庫，用這個數據庫來了解你的孩子，比你大腦里自以為了解的孩子會更加精準，反過來你可以利用這些數據幫助孩子更好的成長。只不過，這一切聽起來有點冰冷而已。但其實數據就是可以發揮出這樣的威力。

我們來談談大數據思維，其實還是基于系統思維的一些概念出發的

比如結構的層次，無非是要素及要素的連接及其內在邏輯。

而大數據就需要用一個結構【要素，及要素之間連接的內在邏輯】來設計。以一種設計的形式來表述相關的一些數據，背后體現了一種思維方式，而這就是大數據思維。

而大數據思維，其實還是要基于假設性思維和設計思維。所謂假設性思維，就是你自己心中要先持有一個假設，你要抽取，提煉哪些數據要素。而這些數據要素大多的時候只能是基于假設的層面，然后再通過設計，把這些假設變成數據思維的模型。最后把海量的數據，經過這個數據思維模型，就會形成相應的海量數據庫。

最后反過來要驗證這些數據的價值，大數據是否真能預測和評估一種趨勢，這些都得用數據說話。

這個要是基于互聯網之前，你要摘取這樣的海量數據基本是不可能的。互聯網本身就可以形成數據思考的閉環。從假設到設計結構再到收集數據，再到數據應用，再反過來用數據驗證假設，是否要調整數據要素。這一切在互聯網上直接就形成了閉環。

數據是有價值的，精細化的數據，是可以在基本層面衡量出現在及未來的一些趨勢，而且是立足于數據，并用數據來作為你對一些假設的【檢驗】。這種實證程度會永遠超出我們的想象。

每個互聯網公司，都會是一個大數據公司

馬云底下的那些公司，基本上就可以為每個人作一個畫象，有時這些畫象會比你自己還更真實。如果數據足夠精細，足夠多維，真得是可以刻畫出人。這是個人理解到的大數據思維。