早上醒来，智能手环记录下我们的睡眠时间和睡眠质量。吃完早餐，匆匆挤上公交车或地铁，滴的一声，交通卡刷卡器已经记下了我们的上车地点和上车时间。一路上刷朋友圈、看新闻，手机又记录下了我们偏好的内容。下班后约朋友去吃饭，打开地图搜索附近的餐厅，又留下了我们的行动轨迹。当今社会，数据已如空气和流水，无时无刻不围绕在人们周围。我们不仅享受信息时代带来的便利，而且如辛勤工作的蜜蜂一般，不断产生、贡献着我们的数据。

　　说到大数据，让我们把视线转向数百年前。1609年至1619年，开普勒通过整理、分析观测到的大量行星运动数据，发现了行星运动的三大定律，即椭圆定律、面积定律和调和定律。然而，这些规律的发现并不是一件容易的事情。开普勒首先把每一年同一时间的天象进行逐年对比，才得以消除地球自转、公转对数据带来的扰动，进而才发现了行星运动的基本运行规律。可见，就算我们有了大量观测数据，如果没有一双善于发现的眼睛，也是不能真正欣赏到良辰美景的。

　　那么，如何才能具有一双慧眼，欣赏云卷云舒的变幻莫测，感受自然世界和人类社会的多姿多彩呢？

　　我们要能够收集不同维度的数据，并且进行交叉融合。当前，互联网的发展很大程度上是由消费、娱乐、交友等基本需求驱动的。与之相应的是，在信息系统开发的过程中，我们更多考虑的是系统的安全性、稳定性，管理的便捷性，而相对忽略了不同维度数据之间的关联性。进行高效知识管理的绝大多数企业和组织，也面临类似问题。

　　相比不同维度的数据整合，不同平台数据的交叉融合分析具有更高的挖掘价值。比如，对汽车销售店而言，能否准确预测后几个月的销量对于汽车的订购十分重要。订购太多，容易造成产品积压，增加库存成本；订购太少，会拉长用户的等待时间，降低客户体验质量，乃至流失潜在的客户。如果我们能够将用户在不同社区的浏览、问答数据进行整合，并进一步将近期用户试驾数据进行分析，就有助于建立模型预测不同类型车辆在未来的销售规模。

　　在保证数据安全的前提下，建立大数据背景下的分析理论和方法体系日益重要。数据的统计分析是指利用样本数据和统计学方法还原整体数据的统计特征，通过这些统计特征还原数据所体现的世界面貌。以财富分布为例，经典理论通常假设社会财富分布是橄榄型的，即中等收入群体的人数占大多数、收入很多和很少的人都只占一小部分。然而，实证数据发现，随着财富的增加，占有相应财富的人的比例在快速下降。在不同真实系统中发现的这一规律，对于我们认识、理解复杂世界中的简单规律非常重要。