細心的你肯定發現了，數據君把公號和頭條號的名字改成了“數據簡報”。
2015年下半年的一天，三個人因為在茫茫的信息海洋裡找不到精準的數據而苦惱，所以決定創辦這個公號。創辦至今，快4個年頭的時間裡，我們一直都在致力於為大家展現數據及其背後的故事。
這期間，數據君從一個門外漢，變成了一個對大數據有一些瞭解的人。
這期間，我們與很多國家級會議有合作，是中國雲計算大會的媒體合作伙伴。
這期間，我們在微信、頭條號、網易號、鳳凰號等媒體平臺上的累計閱讀量有數千萬；我們很有幸，有很多人一直在默默關注我們，支持我們。
這期間，“大數據”從一個還不太為人所知的概念，到越來越多的人知道並瞭解它。
這四年來，我們每天都與數據為伴，當我們瞭解得越多，越發現自己的狹隘與無知。
此次此刻，我們與手機另一端的你正在這裡討論數據究竟有什麼作用。但是，有一個數據你可曾知道？CNNIC的最新一次數據統計，截至2018年12月，中國共有8.29億網民。這意味著什麼？按照中國目前的人口總量，還有近6億人沒有接觸過互聯網。
我們每天被很多信息所包裹，我們以為互聯網就像空氣一樣無所不在，我們以為我們所討論的就是所有人都所需要的，都所關心的。事實上，我們以為的，並不一定是真的。
所以，如果沒有8.29億這個數據，我們都會想當然地認為，中國可能人人都是網民，中國處處都有WiFi。
事實上，數據幫我們拓展了狹隘的目光。
這是我要說的第一點，數據能讓我們的視野變得開闊起來，瞭解我們視線以外的更多情況。
第二點要說的，是數據可以幫我們認識一些事情的規律。其實古人很早就有用數據總結規律的習慣，就像“三十而立，四十而不惑，五十而知天命，六十而耳順，七十而從心所欲，不逾矩。”
相比於單純的文字描述，數據能更清晰地呈現一種規律。試想有人跟你說起以下兩種場景：
A 超市今天生意很不錯，賣了很多東西。
B 超市今天賣了300盒方便麵，其中，湯達人賣了200盒，康師傅100盒。
很明顯，B的信息量更豐富。稍加整理，你會知道，你的超市湯達人更受歡迎，是不是在下次進貨的時候側重一些？當然，這只是一天的數據，如果把超市一週、一月、一年的數據集合起來再看，是不是會有更多發現？
這只是一個例子。有人會說，經常看到“XX年XX地平均工資”之類的新聞，總感覺自己是在被平均，所以不相信數據。其實，這跟數據統計方法有關。如果數據來源可靠，那麼，大多數人的收入都不會在平均線上，但是，總體上看，這的確能說明大家的整體情況。就像現在的平均工資，跟十年前的平均工資相比，差額的數據就能反映出現在與當年的發展情況。
所以，這種平均的數據，其實要放在更大的時代背景之下來理解，就會更好。
接下來要說的，正是怎麼把這種平均的數據為自己所用。繼續上文中提到的超市的例子。
如果我們看到一份2018年超市發展報告，裡面提到消費者的消費習慣、不同品種商品的銷售情況等數據，我們是不是可以跟自己的超市經營相結合？哪些商品，在什麼地域，在什麼時間更受什麼樣人的喜歡，你瞭解了這些，還怕自己的超市生意不夠好嗎？
曾經，有位深圳的朋友通過公號找到我們，他想在深圳開一家餐廳，但是不知道在哪裡開，也不知道做火鍋，還是開西餐。我們給他做了一份數據報告，把深圳不同地區人口、交通、租金、現有商戶等情況做了整體的會綜合分析，這樣一來，在哪裡、開什麼，就不會那麼茫然了。
數據越多，所得出的規律就會越接近真相。這也就是大數據的作用。反過來說，大數據也正是由你我所產生的每一條小數據彙集而成。當小數據與大數據相一致的時候，不管發生什麼都很好理解。當這二者不一致的時候，這相當於給我們提了一個醒，我們在跟一般規律或一般情況有所區別了，如果你正做得好，那可以繼續沿用你的做法，如果你做得不好，那是不是該考慮下如何改進了。
但就像前面所說的那樣，信息時代，數據量大的驚人，怎麼能選擇合適的數據來給自己的決策提供參考，這已經是一門學問了。懂行的人能從紛繁複雜的數據中找到自己想要的東西，看熱鬧的卻只能對很多數據嗤之以鼻，笑稱其荒謬。
如何找到適合自己的數據？
數據來源很重要，越是權威、一手的數據，分析出來的結果越準確。
所以，在接下來的日子裡，數據君也會不斷努力，爭取用更多權威、一手的數據，為大家帶來更多分析。當然，如果你對我們有任何想法，無論批評還是支持，都可以告訴我們。
當今時代，已經不是大數據自己的時代，而是大數據、小數據、全數據互動的時代，只有能不斷收集更全的數據，從大數據中找到切合自己小數據的點，數據才會釋放出更多的價值。（感興趣的朋友可以讀讀今天的二條）
最後，跟大家分享一句話，也是一位大數據業內專家所說，與君共勉：
未來，最重要的資源是數據，而不再是土地或者石油。
晚安。