所有評論家都喜歡提到“尿片與啤酒”的故事，認為它是大數據分析的開始：1960年代，沃爾瑪連鎖超市研究銷售記錄發現，給孩子買紙尿片的男人都會順便買幾瓶啤酒。為此，超市在尿布旁邊擺上了啤酒架，方便顧客。這是半個世紀前的事了。
     1980年代著名的未來學書籍《第三次浪潮》，預言未來信息時代必然有“big data（大數據）”應用。不過，就在5年前，網上百科全書Wikipedia還不愿開辟“big data”的詞條，認為這不過是兩個單詞的組合而已。當時網上普遍認為，大數據更多的是概念和憧憬，其志向不小，成就卻不多。
      而就在近兩年，大數據應用突然爆炸，五彩繽紛的創意都變成現實。即使最謹慎的觀察家也承認，大數據的商業應用時代已經來臨，正因為它前所未有的能力——準確預測。
數據大爆發，帶來“新石油”
      去年，演繹白宮政治的《紙牌屋》成了美國收視率第一的電視劇，這絲毫不出制片人的意料——計算機分析了多年的數據，發現一部電視劇如果具備三個元素，就必定大賣：導演大衛·芬奇、奧斯卡影帝凱文·史派西、BBC劇風格?！都埮莆荨肪褪窃跀祿笇拢绶ㄅ谥?，果然紅透半邊天。這個例子很能說明大數據應用的特點：從海量數據里發掘出從前沒意識到的聯系，并且將它轉化為利潤。
      邁爾-舍恩伯格和庫克耶合著的《大數據時代》一書認為，數據量一旦變“大”，根據數據預測就會十分可靠，而不再是小數據時代的模糊推測了。他們認為，大數據的核心就是預測。
      美國工程師愛奇奧尼搭飛機時，發現旁邊的旅客買票比他便宜。于是他開發了一個系統，預測機票價格的漲跌。截至2012年，他的“faircast”系統用網上的10萬億條價格記錄去推測機票何時價格為何，預測準確度達75%，幫助旅客平均每張機票節省50美元。
      愛奇奧尼并不懂航空業，他所做的僅僅是查閱過去的數據，就能從中做出有價值的判斷。
     還有一個例子廣為人知。google能從網民搜索關鍵詞中推斷出一場流感正在蔓延。工程師實驗了4.5億個不同的數學模型，最后發現，45條檢索詞條組合用于某個數學模型，與過去的流感數據十分吻合。由此，google第一時間發現了2009年甲型H1N1流感的傳播，比官方確認早一兩周。
     無獨有偶，美國政府為了公布CPI數據，雇用很多人調查90個城市的8萬種價格信息，每年要花費2.5億美元。而麻省理工學院的兩位經濟學家，通過一個軟件在網上捕捉50萬種商品的價格信息去做同樣的事情。金融危機時，雷曼剛破產他們就發現了通貨緊縮的趨勢，比政府早發現兩個月。
     大數據預測并不復雜，不論是價格預測，還是疫情預測，只要有海量的數據就行。Word程序中語法檢查使用的4種算法，隨著其依靠的數據量從500萬變為10億，表現都大為提高。彼得·諾威格，谷歌公司的人工智能專家寫道：“大數據基礎上的簡單算法比小數據基礎上的復雜算法更有效。”
     但在“尿片與啤酒”的年代，10億條級別的信息量還很難獲得。人們只能建立數據庫，將一部分信息分門別類地入庫，其他的丟棄。直到最近，計算機處理速度的飛躍和低成本的存儲，才實現了“一切盡錄”，讓大數據分析成為現實。
    目前，美國股市三分之二的交易，是計算機程序根據海量數據預測和自動做出的。由此來看，美國2012年3月的《大數據研究和發展計劃》中提出的“大數據是新石油”，并不完全是理想，已經部分成真。
記錄一個人的過去，就知道他的未來
     即使是普通人也能注意到，各個領域收集的數據量都在爆發。人類存儲信息量的增長速度比經濟增速快4倍，而計算機數據處理能力的增速更比經濟增速快了9倍。
     信息爆炸的端倪參見美國“斯隆數字巡天望遠鏡”：運行短短幾周，斯隆收集的數據比天文學歷史上總共的數據還多；而預計2016年，智利的“大視場全景巡天望遠鏡”5天就能收集同樣多的信息。不光是科學儀器，互聯網、視頻監控網，以及傳感器網（物聯網），都在提供海量信息。有人甚至預測，不需太久，信息爆炸造成的一年數據量就將超過人類歷史上積攢的所有數據量。
     如今，一個人的電子郵件、手機通話記錄、網購記錄、網上發布內容等等，全都在各家公司的硬盤里存儲著；同時，他的行蹤被手機記下；身影被街頭的監控器捕捉……一旦這些數據串聯起來，這個人的一舉一動幾乎無從遁形。
     讓人吃驚的是，根據《爆發》一書的作者巴拉巴西的論證，人的行為是高度重復和可預測的（巴拉巴西甚至算出，93%的行為是可預測的）。因此一旦明白了人的過去，就掌握了他的未來。
     大大小小的機構，都想利用大數據時代這個神奇的現象獲利。其中一些對人類行為的預測，已經顯示出威力。今年的奧斯卡金像獎頒獎禮之前，微軟紐約研究院的大衛·羅斯柴爾德通過大數據分析，預測了各大獎項的歸屬。結果除了最佳導演獎外，他全部猜中。而他在2012年美國總統大選中，就根據過去的數據，準確預測了51個選區中50個地區的選舉結果。
     大型超市Target公司根據20多種購買物，判斷顧客的孕期階段，并適時寄去推薦清單。有時，甚至顧客還不知道自己已經懷孕了，Target的系統就能從其購買偏好的改變上判斷出來。
     美國一家個人消費評估公司推出了“遵從醫囑評分”，這個評分會幫助醫療機構知道哪些人更需要被提醒及時用藥。這個評分是分析一系列變量來確定的，比如某人在某地居住多久，是否結婚，多久換一個工作及有沒有私家車。
     要知道一個人是否會及時吃藥，為何要查閱他的工作簡歷或者私家車？誰都說不上來。但事實是，只要過去的數據顯示，有私家車、很少換工作的人更愿意按時服藥，那么今后肯定也是如此。
     而微軟跟華盛頓中心醫院合作，發現充血性心力衰竭病人如果初診中有類似“壓抑”這種暗示心理疾病的詞，再度入院的可能性也會增大。
知道如此就夠了，不必問為何如此
    《大數據時代》一書中強調，大數據不關心“因果”，只在乎“相關”。這一點也被此書的擁躉們反復強調。因為大數據分析，人們理解世界，不再需要探討“內在機理”。大數據不是教機器像人一樣思考，而是簡單的數學算法用在海量數據上，讓數據自己說話。
     在最難確定因果關系的人體科學領域，大數據分析同樣屢有斬獲。中英人壽保險公司用幾百種生活方式的數據，比如愛好、常瀏覽的網站、常看的節目以及收入等，找出更可能患高血壓、糖尿病和抑郁癥的人。
     丹麥癌癥協會2011年發表文章，利用1985年以來的全部手機用戶數據，與同期所有癌癥患者數據結合來看，發現癌癥跟使用手機并沒有關系。
     還有美國研究者通過16個不同數據，發現早產兒穩定的生命體征不是病情好轉的標志，而是暴風雨前的寧靜。研究者并不知道具體原因，只知道數據顯示出是如此。
     有了大數據，分析不必知其所以然。著名的谷歌翻譯小組，竟然不需要語言學家。他們完全是讓計算機根據網上的數據，去判斷一段英文可能對應于哪一段中文。一開始這種翻譯質量不會太好，隨著信息量的增加，機器會翻譯得越來越讓人滿意。
     有了大數據，分析也不需要太精確，因為批量處理允許瑕疵存在。ZestFinance是一家由計算機決定是否為客戶提供貸款的公司。它的客戶信息表中有大量空白。甚至有10%的客戶屬性是“已去世”，這顯然是錯的，實際上這些客戶是還貸款的。這家公司不會太精確地對待它的數據，然而其貸款拖欠率比行業平均水平低三分之一。