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信息是关于世界、人和事的描述，它比数据来得抽象。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。对数据的信息进行处理后，人类就可以获得知识。
数据对我而言，记录可分析，存储可读取，实时掌握趋势。比如：
1950年，阿兰·图灵（Alan Turing）在《思想》（mind）杂志发表一篇题为《计算的机器和营销》的论文，提出了一种验证机器有无智能的判别方法：
- 语音识别
- 机器翻译
- 文本的自动摘要或者写作
- 战胜人类的国际象棋冠军
- 自动回答问题
计算机科学家们认为，如果计算机试下以上五件事中的一种，就可以认为它有图灵所说的那种智能。2016年3月15日，AlphaGo 以总比分 4:1 战胜李世石，机器从而进入全面的「智能时代」。
当今的IT领域中，越来越多的问题可以用「数据驱动方法」来解决，用计算量和数据量来换取研究的时间。1994年到2004年的10年里，语音识别的错误率减少了一半，而机器翻译的准确性提高了一倍，其中20%左右的贡献来自方法的改进，80%则来自数据量的提升。
1. 数据之间的相关性，在某种程度上可以取代原来的因果关系。
大数据的科学基础是信息论，它的本质就是利用信息消除不确定性。
若按照因果关系，研制一种新药，需要20年的时间，投入20亿美元。若通过大数据的相关性，研制新药只需要花费3年时间，投入1亿美元。然而一名专科医生平均需要花费13年之久，投入50~70万美元。一名医生医生阅读研究的病例，很难超过10万个，然而计算机则很容易从上百万钟病例中学习。
2. 比尔要拿走安迪所给的（What Andy gives, Bill takes away.）—安迪-比尔定律
在计算机领域，软件功能的增加和改进，要不断地吃掉硬件性能的提升。自从1965年摩尔博士提出了摩尔定律，计算机处理器和存储器的性能分别提高了2000万倍和10亿倍。所以，才能够让大伙买买买 :-)
3. 香农第二定律，信息的传播速率不可能超过信道的容量。
十年前的第二代移动通信系统 GSM（全球移动通信系统），数据传输速率只有不超过 100KB/s，如今的第四代移动通信系统 LTE（通用移动通信技术的长期演进），数据传输速率达到 2MB/s~10MB/s，平均每年增长率超过 50%
因此，人类接受信息量也跟着成倍增加。
4. 大数据的第一个来源是电脑本身，大数据的第二个来源是传感器，大数据的第三个来源是将那些过去已经存在的、以非数字化形式存储的信息数字化。
大数据对体育训练的帮助还在于分析和总结优秀选手的动作姿势，纠正其他运动员的动作。世界万物是运动的，而且这些运动遵循着确定性的规律，这些规律又是可以被认识的。
穿戴设备含有传感器，收集健康数据。而医疗文档的数字化，也意味着「医疗改革」正在进行。
5. 这是最好的时代，也是最坏的时代。——《双城记》
从公元元年到18世纪工业革命之前，世界人均财富是没有提高的。英国人花了大约两代人的时间来消化工业革命带来的负面影响。每次重大的技术革命，至少要花半个世纪来消除它所带来的负面影响。然而，信息革命依然没有消化完，智能革命又开始了，此次的冲击力度是「双重叠加」的。
大数据导致机器革命的到来，这对未来社会的影响不仅仅在于经济领域，而是全方位的。要么进入前2%的行列，要么被淘汰。
或许，您也需要个梯子看看外面的世界.
