关键是，针对数据发现，用户为了赢得纪念品随意勾选问卷选项，后来找到一家做数据中台的公司，在大数据技术的支撑下，企业可以运用大数据思维，直接找出市场上所有口味、规格的饮品的定价，还能找出其它直接竞品的定价。企业还可以收集饮品市场的历史、现今的价格波动，找出其中规律，并分析出最合适的定价价格。

在上述案例之中，样本便是总体。企业家直接根据总体的特征来赋予给自己的产品某种特征，从而提升竞争力，提升市场机会。

由此可见，企业创新时需要寻找灵感点，可以通过大数据和大数据思维来进行地毯式搜索，然后通过系统筛选，找出可行性最高的创意灵感。大数据与大数据思维所带来的思维变革，就是拓展企业家与组织成员的眼界，让他们能够接触到更多的可能性，从而激发创新灵感。

3.2.2地毯式搜索

你有没有发现，不管是在技术领域，还是在社会领域，人们都更倾向于研究复杂的内容与对象。特别有趣的一个现象是，有时对一件简单事物的定义会变的太过复杂，让大部分人都听不明白，从而让人们更加相信它的高深。

为了研究这些复杂的内容与对象，人们一直采用分类法与检索法对现有数据信息分门别类，便以储存，方便日后检索。例如，对生物的划分，便采用了分类法，将各类生物归入不同的界、门、纲、目、科、属、种中，从而形成一条清晰的关系脉络，更方便记忆。而且，在日后想要了解某种动物的所属，还可以根据它们的特征，来进行检关键是，针对数据发现，用户为了赢得纪念品随意勾选问卷选项，后来找到一家做数据中台的公司，在大数据技术的支撑下，企业可以运用大数据思维，直接找出市场上所有口味、规格的饮品的定价，还能找出其它直接竞品的定价。企业还可以收集饮品市场的历史、现今的价格波动，找出其中规律，并分析出最合适的定价价格。

在上述案例之中，样本便是总体。企业家直接根据总体的特征来赋予给自己的产品某种特征，从而提升竞争力，提升市场机会。

由此可见，企业创新时需要寻找灵感点，可以通过大数据和大数据思维来进行地毯式搜索，然后通过系统筛选，找出可行性最高的创意灵感。大数据与大数据思维所带来的思维变革，就是拓展企业家与组织成员的眼界，让他们能够接触到更多的可能性，从而激发创新灵感。

3.2.2地毯式搜索

你有没有发现，不管是在技术领域，还是在社会领域，人们都更倾向于研究复杂的内容与对象。特别有趣的一个现象是，有时对一件简单事物的定义会变的太过复杂，让大部分人都听不明白，从而让人们更加相信它的高深。

为了研究这些复杂的内容与对象，人们一直采用分类法与检索法对现有数据信息分门别类，便以储存，方便日后检索。例如，对生物的划分，便采用了分类法，将各类生物归入不同的界、门、纲、目、科、属、种中，从而形成一条清晰的关系脉络，更方便记忆。而且，在日后想要了解某种动物的所属，还可以根据它们的特征，来进行检索，最终定位可精准到“种”。

分类法与检索法在小数据时代发挥着至关重要的作用，可以帮助人们在极短的时间内完成对数据的归类。但如果数据规模扩展到无限大，分类法的效用将呈几何递减，当数据容量超越分类系统可承受的范围之后，将会造成系统崩溃。

也许，有人会产生疑问:自然界的生物千千万万，如九牛一毛，为何生物的分类系统尚未崩溃呢？那是因为分类系统也在不断进行升级与更新，生物界有许多“四不像”，同时具备不同类别的生物特征，但又有别与这些类别的生物。但生物学家不可能专门为一两种生物再创建一个“界”，于是会通过生物的显著特划分类别，推送类别系统的更新。

但在大数据时代，有数量极限的归类法与检索法的身影正在被那些混乱但灵活的机制取代，只有这样才能适应飞跃变化的时代。

例如，拥有1亿用户、60亿张照片的相片分享网站Flickr，便放弃对照片进行预先排列和分类，而是给相片提供相应的标签设置。用户在网站上上传照片时，可以根据自己对相片的理解，设置相应的标签。换言之，用户的分类完全是以自己的观念为标准，一千个人便有一千个标准，这将导致标签更加贴合用户的心理，满足他们的个性化与多元化的需求。

在该网站上，人人都可以设置新的标签，形成网络资源混乱但灵活的分类机制。这些标签还被运用到Facebook、博客等社交网络上平台上。因为这些标签的存在，可以让更多的用户轻松地找出自己想索，最终定位可精准到“种”。

分类法与检索法在小数据时代发挥着至关重要的作用，可以帮助人们在极短的时间内完成对数据的归类。但如果数据规模扩展到无限大，分类法的效用将呈几何递减，当数据容量超越分类系统可承受的范围之后，将会造成系统崩溃。

也许，有人会产生疑问:自然界的生物千千万万，如九牛一毛，为何生物的分类系统尚未崩溃呢？那是因为分类系统也在不断进行升级与更新，生物界有许多“四不像”，同时具备不同类别的生物特征，但又有别与这些类别的生物。但生物学家不可能专门为一两种生物再创建一个“界”，于是会通过生物的显著特划分类别，推送类别系统的更新。

但在大数据时代，有数量极限的归类法与检索法的身影正在被那些混乱但灵活的机制取代，只有这样才能适应飞跃变化的时代。

例如，拥有1亿用户、60亿张照片的相片分享网站Flickr，便放弃对照片进行预先排列和分类，而是给相片提供相应的标签设置。用户在网站上上传照片时，可以根据自己对相片的理解，设置相应的标签。换言之，用户的分类完全是以自己的观念为标准，一千个人便有一千个标准，这将导致标签更加贴合用户的心理，满足他们的个性化与多元化的需求。

在该网站上，人人都可以设置新的标签，形成网络资源混乱但灵活的分类机制。这些标签还被运用到Facebook、博客等社交网络上平台上。因为这些标签的存在，可以让更多的用户轻松地找出自己想要的数据信息，尤其是图片、照片、歌曲、视频等数据信息。

大数据思维下的混乱与灵活的机制虽然为许多习惯精准性的人颇为痛苦，但是为企业的创新带来更多的可能性。假设，你要在产品上进行创新，可也在网络上搜索相关产品的标签，从而了解市场与用户对产品的定位，以及对其延伸的理解，最终对整个产品的产生一些整体而细致的认知。这为创新提供了更加精准的研究方向，是小数据时代无法达成的。

还有人会继续问大数据时代的缩影也是被事先设计好的，而增加一个新的缩影需要耗费大量的时间与精力去修改底层设计，这样的索引如何帮助我们发现更多的创新可能？

创新虽然有无限可能，但人的认知是具有局限的，你创新时在网络数据库中进行地毯式的搜索，你会得到海量的良莠不齐的数据信息，然后再经过系统筛选，找出最能催生出创新灵感的“温床”。这个海量的信息并不是所有的、无穷尽的信息，你会设置一定的限制，否者便不是“地毯式”搜索，而是大海捞针了。

例如，你的公司产品是高端玩具，现在想要创新一款受更多人喜爱的玩具，你肯定要在玩具、用户、玩具市场、儿童心理等层面寻找全部的数据信息。这些数据的来源都有一个大致的限制与大方向。

而且，你想要数据回答的问题，只有在具体收集、筛选、处理信息的之时，才能知晓，从而找出创新的方向，也为创新型组织的打造创造更多条件。要的数据信息，尤其是图片、照片、歌曲、视频等数据信息。

大数据思维下的混乱与灵活的机制虽然为许多习惯精准性的人颇为痛苦，但是为企业的创新带来更多的可能性。假设，你要在产品上进行创新，可也在网络上搜索相关产品的标签，从而了解市场与用户对产品的定位，以及对其延伸的理解，最终对整个产品的产生一些整体而细致的认知。这为创新提供了更加精准的研究方向，是小数据时代无法达成的。

还有人会继续问大数据时代的缩影也是被事先设计好的，而增加一个新的缩影需要耗费大量的时间与精力去修改底层设计，这样的索引如何帮助我们发现更多的创新可能？

创新虽然有无限可能，但人的认知是具有局限的，你创新时在网络数据库中进行地毯式的搜索，你会得到海量的良莠不齐的数据信息，然后再经过系统筛选，找出最能催生出创新灵感的“温床”。这个海量的信息并不是所有的、无穷尽的信息，你会设置一定的限制，否者便不是“地毯式”搜索，而是大海捞针了。

例如，你的公司产品是高端玩具，现在想要创新一款受更多人喜爱的玩具，你肯定要在玩具、用户、玩具市场、儿童心理等层面寻找全部的数据信息。这些数据的来源都有一个大致的限制与大方向。

而且，你想要数据回答的问题，只有在具体收集、筛选、处理信息的之时，才能知晓，从而找出创新的方向，也为创新型组织的打造创造更多条件。3.3思维变革二：接受数据的混杂性，提出更多的创新点

俗语：“话不在多而在精”，在大数据时代显然已经不受用，接受更多的不同领域的信息，意味着更多的可能性。大数据思维为企业与组织带来的思维变革之二便是成员更容易接收员数据的混杂性，并在混杂的数据之中，找出潜在关联，作为自己创新的基点，为企业与组织创造更高的价值。

3.3.1用不同领域的数据说话

培养团队、组织成员的大数据思维可以让他们了解不同领域、层次的信息，并根据信息数据之间的联系，激发创新灵感。

例如，谷歌曾经推出的AdSese服务，根据用户浏览的网页内容安插相关的广告。与那些在网页中随机插入广告的企业相比，其竞争优势更加明显。在有关照相机的网页上插入照相机的广告，可以将广告效果发挥至最大，因为大多数用户点都是因为兴趣、需求才会点开一个网页。这就便是直接根据信息的相关性做出的创新，将网页广告从一个令人厌恶的“家伙”，变成一个有用的工具，为谷歌带来更多3.3思维变革二：接受数据的混杂性，提出更多的创新点

俗语：“话不在多而在精”，在大数据时代显然已经不受用，接受更多的不同领域的信息，意味着更多的可能性。大数据思维为企业与组织带来的思维变革之二便是成员更容易接收员数据的混杂性，并在混杂的数据之中，找出潜在关联，作为自己创新的基点，为企业与组织创造更高的价值。

3.3.1用不同领域的数据说话

培养团队、组织成员的大数据思维可以让他们了解不同领域、层次的信息，并根据信息数据之间的联系，激发创新灵感。

例如，谷歌曾经推出的AdSese服务，根据用户浏览的网页内容安插相关的广告。与那些在网页中随机插入广告的企业相比，其竞争优势更加明显。在有关照相机的网页上插入照相机的广告，可以将广告效果发挥至最大，因为大多数用户点都是因为兴趣、需求才会点开一个网页。这就便是直接根据信息的相关性做出的创新，将网页广告从一个令人厌恶的“家伙”，变成一个有用的工具，为谷歌带来更多的价值。

实际上，大部分混杂性的数据之间的关联并不明显，无法一眼看出，这需要你经过大量数据的分析、统计，才能发现其中隐秘的关联。而且，其中的部分关联是我们单凭思考无法得到的结论：

在视频网站上插入零食广告；在女装旁边放上同款式的男装；在工作求助帖子中放入外卖、快餐的广告信息；在咖啡推荐与销售网页上，植入房贷、信用卡的广告信息……

你可能会觉得这些联系有些奇怪，但这都是大数据统计、计算的结果。例如，有一部分人喜欢在追剧、看综艺的时候吃零食，于是将零食广告放入视频网页上；女生在给自己、母亲买衣服时，看见男装也会想着给自己的那朋友、丈夫、父亲买一件衣服；对工作上心的人，可能会有加班的时刻，需要点外卖、吃快餐来解决口腹的问题。

这些看上起没有联系的事物，通过大量的数据分析与计算之后，便可以找出合理的解释，但有些奇怪的组合让人完全捉摸不透，如咖啡与房贷、信用卡的联系。经过深层次的分析与理解之后，会发现和咖啡的人都是具备一定经济能力的人，其中大部分有贷款与办理信用卡的需要。

发掘不同领域的混杂性数据与信息之间的联系，成为创新的数据支持，增加创新的可行性。发掘联系，进行创新，不是将一些看似相关的事物强行“捆绑”，而是要用数据分析的结果讲话，用内在的联系提升创新的成功率。的价值。

实际上，大部分混杂性的数据之间的关联并不明显，无法一眼看出，这需要你经过大量数据的分析、统计，才能发现其中隐秘的关联。而且，其中的部分关联是我们单凭思考无法得到的结论：

在视频网站上插入零食广告；在女装旁边放上同款式的男装；在工作求助帖子中放入外卖、快餐的广告信息；在咖啡推荐与销售网页上，植入房贷、信用卡的广告信息……

你可能会觉得这些联系有些奇怪，但这都是大数据统计、计算的结果。例如，有一部分人喜欢在追剧、看综艺的时候吃零食，于是将零食广告放入视频网页上；女生在给自己、母亲买衣服时，看见男装也会想着给自己的那朋友、丈夫、父亲买一件衣服；对工作上心的人，可能会有加班的时刻，需要点外卖、吃快餐来解决口腹的问题。

这些看上起没有联系的事物，通过大量的数据分析与计算之后，便可以找出合理的解释，但有些奇怪的组合让人完全捉摸不透，如咖啡与房贷、信用卡的联系。经过深层次的分析与理解之后，会发现和咖啡的人都是具备一定经济能力的人，其中大部分有贷款与办理信用卡的需要。

发掘不同领域的混杂性数据与信息之间的联系，成为创新的数据支持，增加创新的可行性。发掘联系，进行创新，不是将一些看似相关的事物强行“捆绑”，而是要用数据分析的结果讲话，用内在的联系提升创新的成功率。