我們今天常常講到大數據思維，很多人就會想到大型互聯網公司使用用戶的數據做很多事情，既有好的事情，比如今日頭條給大家推送有用的資訊，也有壞的事情，比如一些電商公司利用個人信息進行價格歧視，甚至一些公司出賣大家的隱私。
關於大數據思維的一些例子，在當下最常見，也是最成功的有四類應用。
第一類，解決人工智能問題。
世界上利用大數據解決的第一個智能型的問題是語音識別，接下來是機器翻譯。語音識別的歷史正好和電子計算機一樣長，可以追溯到1946年。但是一直做得非常不成功。
到了60年代末，計算機已經進入到第三代了（基於集成電路的），語音識別才只能做到識別十個數字加上幾十個單詞，而且錯誤率高達30%。這樣水平的系統是不可用的，因為如果每十個詞就錯三個，你就無法復原原來的意思了。
因此，在60年代初，就有人認為語音識別和治癒癌症、登月、水變油一樣，近乎不可能。到了70年代，康奈爾大學著名的信息論專家賈里尼克來到IBM，負責該公司的語音識別項目。賈里尼克是一位天才，他從博士畢業到成為講席教授，教科書的作者，也就是十年時間。
在賈里尼克之前，人們覺得識別語音是一個智力活動，比如我們聽到一串語音信號，腦子會把它們先變成音節，然後組成字和詞，再聯繫上下文理解它們的意思，最後排除同音字的歧義性，得到它的意思。
為了做這件事，科學家們就試圖讓計算機學會構詞法，能夠分析語法，理解語義。但這件事證明是不可行的。賈里尼克在到IBM之前並沒有做過語音識別，他也不懂得傳統的人工智能。
事實上，直到死他都不認為他是人工智能專家。由於不受到傳統的人工智能思想的約束，他得以用信息論的思維方式來看待語音識別問題。他認為語音識別是一個通信問題。
賈里尼克是這樣考慮問題的。當說話人講話時，他是用語言和文字將他的想法編碼，這就變成了一個信息論的問題。語言和文字無論是通過空氣傳播，還是電話線傳播，都是一個信息傳播問題，在通信中有一套對應的信道編碼理論。在聽話人，也就是接收方那裡，他再做解碼的工作，把空氣中的聲波變回到語言文字，再通過對語言文字的解碼，得到含義。
於是，賈里尼克就用通信的編解碼模型，以及有噪音的信道傳輸模型，構建了語音識別的模型。但是這些模型裡面有很多參數需要計算出來，這就要用到大量的數據，於是，賈里尼克就把上述問題又變成了數據處理的問題了。
在這樣的思想指導下，賈里尼克裁掉了IBM全部的語言學家，並且對各種仿生學，比如研究人耳蝸的模型完全不感興趣，他只注重收集數據，訓練各種統計模型。
那麼這樣能否解決語音識別問題呢？在一開始，學術界確實有人懷疑，不過賈里尼克很快用結果回答了大家。
在短短几年時間裡，他的團隊（都是數學家和數學很好的理論物理學家）就將語音識別的規模擴大到22000詞，錯誤率降低到10%左右。這是一個質的飛躍，從此數據驅動的方法在人工智能領域站住了腳。
賈里尼克思想的本質，是利用數據（信息）消除不確定性，這就是香農信息論的本質，也是大數據思維的科學基礎。這就是第一類應用，把人工智能問題變成數據問題帶給我們的啟示。
第二類應用，利用大數據進行精準服務。
我們不妨用一個例子來說明。
如果我們想知道搜索“邁克爾·喬丹”的網頁結果，我們可以把包含著兩個關鍵詞的網頁先找到，然後根據相關性和網頁質量排序。
但是，在美國有很多“邁克爾·喬丹”，到底用戶找的是誰呢？有人可能會說，當然是那個籃球球星了，其實美國還有一個非常有名的“邁克爾·喬丹”，他是當今世界上最著名的人工智能專家之一，美國三院院士（科學院、工程院和文理學院）。
很多年前在Google，研究者想了不少辦法來解決這個問題，比如有人提出是否在10條結果中放5條籃球球星的，5條教授的。但是這種想法很快被大家否決了，因為無論是找籃球球星的人，還是找學者的，都會認為你的搜索做得不夠好。
對這個問題唯一好的解決辦法就是理解用戶的意圖，進行個性化服務。但是這樣一來就需要非常非常多的數據，因為之前可以對所有的人進行統計，看看大家最希望得到的搜索結果是什麼。
但是，如果對每一個人進行統計，數據量就不夠了，因為一個人搜索的數量再多，也無法和所有人相比。一旦數據量不夠，統計就變得毫無意義。
因此，這一方面需要儘可能多地收集數據，另一方面則需要對行為習慣和偏好類似的人進行聚類。
今天，微軟的搜索效果沒有Google的好，不是技術不行，而是數據量不夠。對於那些常見的搜索，大家其實水平差不多，微軟差就差在了那些很少見到的長尾搜索關鍵詞上。
但是不管怎樣，這兩家公司已經從重視方法研究，轉為重視信息收集和處理了。這是透視大數據思維的第二類應用，利用大數據進行精準服務，得出的一個趨勢。
第三類應用，動態調整我們做事情的策略。
當今，容易一勞永逸解決的那些問題大多數已經被解決了，留給我們的是不確定性的問題，因此我們做事情的策略也就要變化了。
早期的滴滴公司並不是一個技術水平很高的公司，雖然他們在公開場合並不承認這一點，很多行業裡的人將它作為這方面的反面典型。但是為什麼這樣一家很多人看不上的公司，能夠做大做強呢？除了運營得好之外，正確的指導思想和做事原則起到了關鍵性的作用。
其實，滴滴公司遠不是第一家網約車公司，之前一些公司，過分強調司機和乘客之間的固定，比如A乘客坐B司機的車子比較滿意，他下次依然希望提前預訂B司機的服務。這件事在優步和滴滴都是不允許的，但是一些網約車公司是允許的。這兩種做法有什麼差別呢？
雖然沒有人都能舉出各自的利弊，但是，對於一個不斷變化的打車人群分佈和車輛分佈，利用數據做動態調整是效率最高的策略。當然，如果你沒有足夠多的數據，一共只有200輛車，5000個人的數據，你是做不到這一點的。
反過來，如果有了足夠多的數據，是否在理論上有保障，只要調整的次數足夠多，就能收到最佳匹配呢？答案是肯定的。
第四類應用，利用大數據發現不知道的規律。
如今研製一款新藥需要20年時間，20億美元的投入，這是驚人的投入。能否減少這方面的研發成本，縮短研發週期呢？
如果按照過去的做法工作，即使再努力，能提升的空間也有限。後來大家換了一個思路想問題，那就是讓處方藥和各種疾病重新匹配。
比如斯坦福大學醫學院發現，過去一種治療心臟病的藥治療胃病效果很好，於是他們直接進入小白鼠試驗，然後進入了臨床試驗。由於這種藥的毒性已經試驗過了，因此臨床試驗的週期短了很多。這樣，找到一種新的治療方法平均只需要3年時間，投資1億美元。
當然，找到藥和病的配對，本身是一個大數據問題。這種做事的方法能夠成立，背後是有信息論理論依據的，即所謂的互信息理論
最後，小結一下，今天給舉了四類大數據思維應用在商業上的成功案例：
- 第一類是解決人工智能問題，是利用數據（信息）消除不確定性，這是香農信息論的本質，也是大數據思維的科學基礎。
- 第二類是利用大數據進行精準服務，從中你可以看出一個商業趨勢：公司從重研究方法到重數據收集的轉變。
- 第三類是動態調整做事策略，足夠多的數據可以幫助我們動態匹配最佳結果。
- 最後一類是利用大數據發現未知規律，這背後涉及互信息的理論，也是信息論的重點內容。
這四類大數據應用，都在傳達一個信息，那就是大數據的關鍵是思維方式的變化。。
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