大数据三大特点：全体性、混杂性和相关性
1987年，在全世界大概有26亿个数据点，到2007年已经增长了100倍，而且还在继续增长，更重要的是模拟数据的数量在2000年的时候达到了巅峰。2000年的时候，世界上3/4的信息还是模拟数据的形式，而今天它已经不到2%了。所以可以理解，人们看到的数据就是现在数据点的数量之和，而且还会更多。Schonberger博士认为大数据有三个主要的特点：全体性、混杂性和相关性。

首先，全体性，既收集和分析更多的数据。如果人们研究的现象只有6000个数据点，抓住6000个数据点就是大数据，因为它抓住了所有数据。通过这种方式人们可以看到之前随机抽样给不了的细节，而且大数据带来的速度可以用IBM Jase的话来描述：它带给人们一种洞察力，这种洞察力人们从来没有过。

其次，混杂性和相关性。在小数据时代人们总试图收集一些非常干净的、高质量的数据。可是大数据不必追求精确性，人们可能会满足于某种大的方向，而不是现象的点滴细节。当人们在宏观上失去了精确性，却可以在微观上获得准确性，因为更加混杂，相互加强作用带来了第三个巨大的转变：从因果关系转向相关关系。

无处不在的数据化
人们可以使用流程把数据进行存储、分析，能够从中获得价值。以图书馆为例，老式的图书数据化方法是进行扫描，获得这些图书的图像，但是这种方式并不能让获得很多的数据。人们可以将最终的文本数字化，然后在基于这些数据进行分析。同样地点也可以被数据化，因为地点有经纬度、有GPS、有卫星数据提供确切的位置，GPS接收器并不处理它得到的数据，如果把GPS接收器和电脑、智能手机结合起来，人们就能够分析GPS接收的数据。

大数据生态系统
消耗电能的数据会产生一些数据流，而且有非常大的潜在价值。当人们进行数据化的时候可以把它转化成别的东西，所以现在已经有一个非常大的数据——大数据生态系统，他们会形成一个大数据的价值链，有三个方面的内容：有技术的企业，有思维的企业，有数据的企业。大数据需要技术，技术可以在一家IT公司或者咨询公司里找到，另外需要工作工具，他们需要知道如何去组织。另外需要有大数据思维的公司，有一些非常具有想象力的人可以利用数据做很多事情。这不仅仅关乎到创新或者企业家精神，而是关系到世界的想法。拥有数据的公司，通常情况下是大公司，比如新浪、百度、Facebook、谷歌，还有很多大的零售连锁企业，市政公司，金融服务公司，这些公司都有很多数据，而且他们并没有意识到这些数据的价值，只有从数据当中找到价值才能将自己转型成为大数据公司。

如何在大数据时代占有一席之地
Schonberger博士认为，在这个大数据时代需要知道两点，第一，技术或者规模并不意味着成功。20年前如果你有上十万的服务器，像亚马逊、谷歌需要这么多服务器才能做搜索的服务，可是现在，在大数据时代里这些新公司因为云服务，IBM云架构，也可以迅速赶上上十亿的数据点，它们可以集体在Decide.com这个公司里进行分析，在Decide.com里有上十亿的客户，而这个公司其实只有30个员工，没有实体的服务器。所以在大数据的企业家里，不管是大公司还是小公司，只要有创意就有可能成功。这些公司有两种选择，要么变得规模庞大，要么就是变成有创新精神的小公司，而且是敏捷的架构。

第二，为了在大数据时代有立足之地需要强有力的工具——好的数据分析架构。这些分析软件可以帮人们获得洞察力，比如IBM的分析产品，它可以带来很多智能分析。几年前谷歌选用蓝色作为搜索窗口色彩，所以蓝色最适合谷歌。然而谷歌的老板却不这么认为，因为实际上有51种蓝色，设计师需要从中分析大量的数据来找到合适的蓝色，如果重新从51个蓝色中选择一个，那么这个设计师可能就得辞职了。在这51种蓝色中他发现最好的色泽与最初选择的蓝色是不一样的，但当他们用裸眼比较时根本看不出如此微妙的区别。当你用大数据测试分析的时候，你会发现一种能让谷歌损失200-300亿收入的蓝色，因为其它蓝色更有诱惑力。这就是大数据的力量，也就是拥有了大数据思维的力量。

大数据带来的时代机遇
如果数据对于经济成功很重要，政府也希望发掘数据的财富。政府提供一些基础设施给企业和社会，街道、铁路、电网、排水系统等等，这都是经济发展的基础。在美国，联邦政府为私有部门和社会免费提供50多万种数据，很多欧洲国家也仿效此法。还有像国际组织，比如世行，因为他们认为数据分析是推动经济发展的一种方式，也给人们发展提供动力。在过去30年里我们看到了在制造业的转型，从西方到东方，经济发展的源泉来自亚洲，在美国导致很多人失业，所以奥巴马总统就给苹果公司加了很大压力，要把很多制造基地转回美国，Schonberger博士认为这在政治上是正确的，但并不是明智之举。因为在大数据时代真正的利益来自于数据而不是制造。所以，如果一个国家能够在大数据时代生存和繁荣下来，它一定会成功。未来的竞争优势、成功源泉将会是来自于数据，而大多数国家只是刚刚进入大数据时代，所以谁会成功，谁会失败还不知道。