想一想，当人们在百度上比以往更多地搜索“感冒”“发热”等关键字时，往往意味着某地将要爆发流感，甚至还能预测是什么流感，这就是大数据的威力。第三个变化，是关注数据之间的相关性，而不是因果关系。比方说，通过挖掘天猫商城的交易数据，发现购买德龙咖啡机的买家，会有很高的比例购买宠物粮食，那商家会不失时机地推荐你购买皇家狗粮。咖啡机与狗粮没有因果关系，但却有内在的相关性。数据之间的相关性，就是大数据所蕴含的价值，也是商家追求的商机。大数据的相关性，告诉我们在面对错综繁杂的大数据时，我们不需要去研究“为什么”，只要知道“是什么”就足够了。
最后，大数据时代将催生一个数据挖掘行业，出现一批数字科学家。简单地说，数据挖掘就是从收集的数据中用一定的算法分析计算，得到我们所需要信息和知识的过程。传统的统计分析是将数据按已知的类别进行分类统计，然后寻找有价值的数据。如果给定的分类是不合理的或是错误的，那统计出来的结果就不会产生最好的效果。而数据挖掘采用的是一种叫“聚类”的方法，它事先不需要人工分类，而是由算法分析数据的属性，将数据自动聚集成“类”，使“类”间的相似性尽量小，“类”内的相似性尽量大。比方说，保险业务涵盖各类人群、各种职业，所以设计某个险种潜在的客户目标群，需要对大量数据进行挖掘，才能找出不同的客户群和重要系数，这不是事先人为设定的。要“让数据自己说话”，这样才能因地制宜地制订营销计划，科学测算盈亏平衡，为保险企业创造更多利润。
大数据的红利
有人断言，数据将成为人类的重要资产，成为比石油和黄金更为重要的可重复开发使用的资源。笔者也认同这个观点。最近，媒体报道“三马”联手买保险新闻，这是一个攒取大数据红利的例子。“三马”利用阿里巴巴、腾讯和平安保险三家公司掌握大数据的优势，成立了网络保险公司——众安在线，这是具里程碑的互联网金融创新，旨在利用大数据对保险消费者进行准确定位和精准营销，瞄准的主要是80后、90后的消费者。可见，利用大数据技术将是未来各保险公司抢夺市场非常关键的一环。
另一个有益的应用将是利用大数据来防范电信诈骗。电信诈骗是当今社会的一大顽疾，如果电信、银行、互联网、公安等各方摈弃利益纠结，共享各自的大数据，那么最大限度地杜绝电信诈骗是完全可能的。我们只要分析挖掘各方的大数据，找出电信诈骗相关性的数据因数，然后建立动态监控模型，那么一旦相关数据出现，公安就能根据数据链快速找到诈骗犯。
炒股的高手都想赚取大数据概念股的红利。大数据的红利在哪里？存在于大数据的拥有者、大数据技术公司和大数据价值挖掘者（也就是提供思维的数据科学家）。马云说过：未来的世界是数据的世界。大数据时代已经撼动了世界的方方面面，从工业、农业、商业、科技到政府、医疗、教育、文化以及社会的其他各个领域，人们的生活日益被数据所改变。可以说，大数据是一种比石油、黄金还要珍贵的资源，谁掌握了足够多的数据，谁就抢占了制高点，增强了竞争力，也就掌握了未来。
大数据的负面清单
大数据无疑是一个资源宝库，它蕴藏着巨大的价值，有待人们去挖掘。但是，就像硬币有两面一样，大数据也有其负面清单，我把它归结为数据垄断、侵犯隐私和数据误导三个主要方面。
数据垄断是大数据的最大隐患。我们知道，大数据技术使得人类的态度、情绪、行为等以往认为难以测量的方面，都可以变为数据来进行分析和预测。一旦大数据掌握在少数企业或政府部门之间，他们为了维护自己的利益而拒绝信息流动，这不仅浪费了数据资源，而且会阻碍数据创新，形成数据垄断。比方说，全国的房产数据如果能共享，这对国家了解房产的整体、真实情况非常有益，也能轻易挖出贪污腐败的嫌疑分子，但是这些数据往往掌握在地方部门之间，不能形成有效共享。
侵犯隐私是大数据的影子，只有将大数据置于法律的阳光下才能驱除。被斯诺登揭露的美国“棱镜计划”，就是利用访问大数据的能力，监控互联网、电信等九大营运商的数据库，从中挖掘“有用信息”，达到收集情报、秘密监控的目的。电话、电邮、文档、视频、照片、聊天记录等几乎所有的信息都暴露在“棱镜”之下，大数据为侵犯隐私开了方便之门。如果不对大数据的获取、访问、共享加以法律约束，那么个人隐私将不复存在。