数据爆炸带给人们的最大改变莫过于思维方式的革新，即向人们提供了一种认识复杂事物的新思路、新手段。

（一）从机械思维向数据思维转变

17世纪以来，机械思维是指导我们生产和生活的主要思维体系。机械思维认为所有事物都是具有确定规律的，这些规律都可以用简单的公式或者语言表达，具有普适性，可以作为各种未知领域的基本规律。机械思维的基本方法论即通过观察和分析获得数学模型的雏形，然后利用数据进一步验证，从而细化和优化模型形成基本规律。因此，最具代表性的有欧几里得的几何学、托勒密的地心说以及牛顿的自然科学理论。机械思维带领我们进入了工业时代，瓦特的蒸汽机、爱因斯坦的相对论、现代医药学等都是机械思维的伟大产物。

由于人们认识世界是具有时代局限性的，因此机械思维也存在局限性，即否认世界存在不确定性，正如爱因斯坦的名言“上帝不会掷骰子”一样，机械思维体系中所有影响事物的要素都是可以预知和确定的。但随着社会经济的不断发展，人们对事物的认知逐渐清晰，尤其是越来越多的规律被逐一总结和归纳后，人们发现事物是存在很多不确定性的，影响事物的变量、参数特别多，通过规律无法解决所有事情。比如，掷骰子的时候我们无法精准预测哪一面会朝上，因为这取决于掷骰子的人出手时的力量、高度、角度、空气的质量、风的速度、骰子的材质、骰子着落位置的弹性等各种各样的复杂因素。再比如，股市投资，尽管投资者可以获得社会经济环境、所投资行业情况、上市公司经营状况、股票的历史走势等各类经济数据，但依然无法保证股票投资稳赚不赔。原因就在于世界的不确定性，我们无法精准测量每一类要素的参数及其可能的变化，也无法预测是否还有其他新的要素未被发现。

大数据时代的到来为解决世界的不确定性提供了新的思路和手段。正如电商平台基于对大量用户购买行为数据的分析，可以精准地预测用户的性别、年龄、消费水平、生活状态（上学、结婚、生子）等情况，可以形成用户画像，为用户更加精准地推送所需产品和服务，但如果电商平台拥有的数据很少，上述精细化的分析和推送也就无从谈起。过去，由于数据量少，即使有了数据、有了分析，不确定性也很难消除，这也是大数据在当代繁荣的原因之一。

新时代，要“懂得大数据，用好大数据”，应具备三方面的能力：一是要理解大数据的内涵。认识到大数据不仅是体量巨大的数据集，更多强调的是多源数据的聚集关联后所形成的某个领域的数据全集，对多源数据的充分融合和深度挖掘是大数据价值实现的重要途径。二是要建立大数据思维方法。在大数据时代，信息技术和数据深入渗透到经济社会的方方面面，“数字化生存”的时代已经到来，为了更好地建立概念、解决问题、推理和决策，需要具备与数字化和“以数据为中心”相匹配的新思维方式。三是要学习和掌握运用大数据的相关技能。掌握获取数据、分析数据、应用分析结果解决问题的基本方法。同时，也要认识到大数据理论和技术都还处于发展的早期阶段，远未成熟，在利用大数据分析的结论辅助决策时，仍需保持谨慎态度，批判性思维先行。

（二）从集中流程化向分布协同化转变

数据带给人们思维的另一个转变是从过去的集中流程化向分布协同化转变。

在工业时代，由于人们获取信息的渠道较少、信息传播速度较慢，信息获取具有不均衡性，管理层往往接受过更好的教育，能更及时、全面地获取信息、知识以及上级指令。在这种背景下，工业流程强调上层管理，地域边界、行业边界被强行划开，形成条块化的管理架构。通过上层的集中管理，将发展愿景和工作目标不断细化并拆解为一个个阶段任务，然后按照阶段任务组建部门、设置岗位，制定标准化的生产流程。每个部门的每个人只要按照岗位职责和工作流程完成自己的工作，整个工作目标也就实现了。

在这种模式下，各个环节相对独立，不需要团队的每个人都了解整体愿景和目标，每个人只需专注于自己的领域，各司其职。这种模式有效保障了工作的专业性和高效性，尤其对于安全级别较高的业务，能更有效地规避安全风险，提升防范力度。

进入数字化时代之后，互联网为人们构建起了蜂巢式的结构，任何个体之间都可以实现点对点的连接和互通，随着通信网络技术的不断迭代发展，数据流动更加迅速。整个社会的受教育程度、信息透明度、知识和信息获取能力均不断提高。在工业时代，由信息获取不均衡造成的上层管理的信息权威性逐渐弱化，传统的流程化价值链暴露出了如下缺陷：

一是条块分割、各自为政，无法形成合力。不同组织、同一组织不同单元之间形成了数据壁垒、烟囱林立，每个个体的价值取向都朝自己的关键绩效指标看齐，而不是朝着团队总体的发展愿景看齐，占资源、抢平台、怕担责、踢皮球等现象屡见不鲜，信息交互能力较差、工作效率较低、工作质量不高。而在数字时代，人们的判断和决策依靠更高效的数据交互、更全面的数据分析，传统的流程化价值链显然无法适应创新发展的时代需求。

二是环节拆解、专业分工，压抑了学习成长的积极性。传统的流程化价值链致力于将完整的业务链条进行细化拆解，每个个体负责固定的环节和模块，在提升业务专业性的同时，也固化了思维模式。随着数字时代的到来，全社会的生产要素、生产关系不断更新迭代，固有的知识体系和思维模式无法满足不断裂变的数字经济要求，新时代对人们全面学习能力、信息筛选能力、知识构建能力提出了更高的要求，而这些是传统的流程化价值链无法满足的。(www.daowen.com)

数字时代需要更加高效、敏捷、扁平化的价值链条，打通数据烟囱，消除数据孤岛，重塑组织架构。

这种同心圆价值链具有如下特点：

第一，共同愿景和目标是核心驱动力。每个个体、每个组织单元都参与价值链的构建，都能充分了解整体发展愿景与目标，在完成自身任务的同时，都能向发展目标看齐。驱动整个组织向前发展的不再是强有力的命令或指令，而是基于对共同愿景的认可，赋予每个个体或单元相应的信任、权利、责任，形成统分结合、权责清晰的共建共享共治的工作机制。

第二，数据是组织运行的重要生产要素。通过数据安全、有序的流通，推动资本、人才、技术等要素不断重组和优化，提升组织竞争力，推动整个组织愿景和目标的实现。

第三，监督和评价是贯穿整个组织各项活动、全生命周期的必要制度。价值链中的每个体系、单元甚至整个组织都要接受监督和评价，监督和评价方式可以是行政监督、社会监督、自我评价、交叉评价、第三方评价等，不一而足。

（三）从独家占有向共享共赢转变

过去，人们生产和生活的目标及习惯在于获得生产资料的所有权。因温饱需求买房子、买衣服，因阅读需求买书籍、买报纸，因出行需求买自行车、买机动车，人们通过获取生产资料的所有权而享受完整的占有、使用、收益、处分的权利，从而提升生活的安全感。而进入大数据时代后，人们获取生产资料的所有权意识逐渐弱化，分享、共享成为新常态。

根据马斯洛需求层次理论，人类具有生理需求、安全需求、社交需求、尊重需求和自我实现需求五类。这五类需求依次由较低层次到较高层次排列。人们在满足生理、安全基础需求后，会不断追求社交、尊重和自我实现这些更高层次的需求，而这些需求的满足均依托于社会参与和交互，信息分享是促进社会参与和交互的直接方式之一。

过去，人们通过信件、电报、电话等方式进行分享，在进入数据时代后，人们的交互方式逐渐发展为各种各样的线上社交平台，如微信、微博、抖音、快手等。线上社交平台不仅为公众提供了即时通信服务，更为广大网民提供了展现自我、实现自我的平台，人们的分享意愿被充分激发。根据《2019微信年度数据报告》，2019年微信月活跃账户数超过11亿，分享交流的信息包括饮食、育儿、旅游、音乐、热点资讯等工作和生活中的各类信息。根据抖音发布的《2019抖音数据报告》，截至2020年1月5日，抖音日活跃用户数已经突破4亿，2019年抖音用户分享的全球打卡次数为6.6亿次，分享的足迹覆盖全球233个国家和地区，艺术类视频全年播放量超5431亿次，被点赞超169亿次。分享成为数字时代人们明显的思维习惯之一，也成为数字时代共享经济发展的重要助推力之一。

当人们将照片、文字等分享到社交平台之后，这意味着这些信息成为网络的共享资源，网络上的其他人也可以使用。凯文·凯利在其著作《必然》中用“数字社会主义”来描述这一现象，“新兴的数字社会主义不同于老式的社会主义，它借助网络通信技术运行在没有边界的互联网上，催生了贯穿全球一体化经济的无形服务”。互联网平台通过对这些共享信息进行分类、贴标签、加关键词来方便平台用户更好地查找这些信息，从而基于这些已有信息资源创造出更丰富、更有创造性、更有价值的信息内容。

在分享方式变化的同时，我们还可以看到获取方式也发生了变化。我们通过网站看电影、听音乐，但并没有电影、音乐的所有权；阅读电子图书时我们并不拥有图书的所有权，但是我们可以通过网络获取无限量的电子图书，我们每天使用的东西都远多于我们拥有的东西。随着数据时代的到来，数据推动了各类资源高速运转与重组，加速了社会经济从生产产品向优化服务转变，极大地丰富了我们的物质和精神文化资料，我们可获取的东西越来越多，但大部分东西我们都不具备所有权。在数字时代，对资源的独家占有不再像以前那么重要，对资料的使用诉求却在逐渐攀升。