数据将成为下一次技术革命和社会变革的核心动力。
数据不仅指数字，它的范畴是随着文明的进程不断变化和扩大的，包括语音、图文、各种行为等。
信息是关于世界、人和事的描述，它比数据来得抽象。信息既可以是我们人类创造的，也可以是天然存在的客观事实。
数据最大的作用在于承载信息，但是并非所有的数据都承载了有意义的信息。数据本身是人造物，因此它们可以被随意制造，甚至可以被伪造。没有信息的数据通常没有太大意义
如何从数据中获取有用的信息，过滤掉没有用的噪声和删除有害的数据，从而获取数据背后的信息，就成为技术甚至是一种艺术。只有善用数据，我们才能够得到意想不到的惊喜，即数据背后的信息
随着人类的进步以及处理数据和信息的能力不断增强，人类从数据中获取有用信息的本事就越来越大，这就是今天所说的大数据应用的基础。
对数据和信息进行处理后，人类就可以获得知识。知识比信息更高一个层次，也更加抽象，它具有系统性的特征。
比如通过测量星球的位置和对应的时间，就得到数据；通过这些数据得到星球运动的轨迹，就是信息；通过信息总结出开普勒三定律，就是知识。人类的进步就是靠使用知识不断地改变我们的生活和周围的世界，而数据是知识的基础。
早期人类得到的数据是从哪里来的？其中一个重要的来源是对现象的观察。从观察中总结出数据，是人类和动物的重要区别，后者虽具有观察能力，却无法总结出数据，但是人类有这个能力。而得到数据和使用数据的能力，是衡量文明发展水平的标准之一。
观察--总结数据--提取信息--总结规律和模型--形成知识--改变世界（获取数据--分析数据--建立模型--预测未知）
好的模型要和数据相吻合。
数据的作用自古有之，并非到了今天大数据时代大家才意识到。但是在过去数据的作用常常被人们忽视。这里面有两个原因， 首先是由于过去数据量不足 ，积累大量的数据所需要的时间太长，以至于在较短的时间里它的作用不明显。其次，数据和所想获得的信息之间的联系通常是间接的，它要通过不同数据之间的相关性才能体现出来。可以说， 相关性是让数据发挥出作用的魔棒
很多时候，我们无法直接获得信息（比如疫情传播情况），但是我们可以将相关联的信息（比如各地搜索情况）量化，然后通过数学模型，间接地得到所要的信息。而各种数学模型的基础都离不开概率论和统计学
统计学中数据采集上的两个要点——量和质。
要想取得准确的统计结果，统计首先要求数据量充足，在统计样本数量不充分的情况下，统计数字毫无意义。至于需要多少数据统计结果（在我们这个问题里是概率的估计）才是准确的，这就需要进行定量分析了。越想要得到准确的统计结果，需要的统计数据量就越大。
统计除了要求数据量必须充分以外，还要求采样的数据具有代表性。有些时候不是数据量足够大，统计结果就一定准确。统计所使用的数据必须和我们想统计的目标相一致。
在互联网出现之前，获得大量的具有代表性的数据其实并非一件容易事。
用抽样数据来估计一个概率分布是一类非常简单的问题，用统计数据做一做加减乘除即可。但是在大多数复杂的应用中，需要通过数据建立起一个数学模型，以便在实际应用中使用。要建立数学模型就要解决两个问题，首先是采用什么样的模型，其次是模型的参数是多少。
模型的选择不是一件容易的事情，通常简单的模型未必和真实情况相匹配，一个典型的例子就是，无论支持地心说的托勒密，还是提出日心说的哥白尼，都假定行星运动轨迹的基本模型是最简单的圆，而不是更准确的椭圆。由此可见，如果一开始模型选得不好，那么以后修修补补就很困难。因此，在过去，无论在理论上还是工程上，大家都把主要的精力放在寻找模型上。
有了模型之后，第二步就是要找到模型的参数，以便让模型至少和以前观察到的数据相吻合。这一点在过去的被重视程度远不如找模型。但是今天它又有了一个比较时髦而高深的词——机器学习
鉴于完美的模型未必存在，即使存在，找到它也非常不容易，而且费时间，因此就有人考虑是否能通过用很多简单不完美的模型凑在一起，起到完美模型的效果呢？ 只要找到足够多的具有代表性的样本（数据），就可以运用数学找到—个模型或者一组模型的组合，使得它和真实情况非常接近
采用多而简单的模型常常比一个精确的模型成本更低，也被使用得更普遍。
其实只要数据量足够，就可以用若干个简单的模型取代一个复杂的模型。这种方法被称为数据驱动方法，因为它是先有大量的数据，而不是预设的模型，然后用很多简单的模型去契合数据
数据驱动方法要想成功，除了数据量大之外，还要有一个前提，那就是样本必须非常具有代表性。
在今天的IT领域中，越来越多的问题可以用数据驱动方法来解决。具体讲，就是当我们对一个问题暂时不能用简单而准确的方法解决时，我们可以根据以往的历史数据，构造很多近似的模型来逼近真实情况，这实际上是用计算量和数据量来换取研究的时间。
数据驱动方法最大的优势在于，它可以在最大程度上得益于计算机技术的进步。
计算机变得越来越聪明，这并非是因为我们对特定问题的认识有了多大的提高，而是因为在很大程度上我们靠的是数据量的增加。
可以用来说明数据驱动方法对机器智能产生作用的最佳案例，恐怕要数2016年在计算机行业最热门的事件——Google的AlphaGo计算机战胜天才围棋选手李世石了。AlphaGo在围棋方面有很高的智能，来源于它对能找到的全部几十万盘人类高手对弈的分析总结。这么多的对弈是任何人类高手一辈子也学习不完的。在总结了几十万盘的数据后，AlphaGo得到了一个统计模型，对于在不同的局势下该如何行棋有一个比人类更为准确的估计。这就是AlphaGo显得很聪明的原因。
数据驱动方法，是大数据的基础，也是智能革命的核心，更重要的是，它带来一种新的思维方式。