大概在去年的这个时间，读到了被誉为“大数据商业应用第一人”的维克托·迈尔·舍恩伯格所著的《大数据时代》，其颠覆性的指出，大数据时代最大的转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系，只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。打破既有的思维习惯，会存在质疑和不解，在持续一年的时间里，仍难以清晰明辨。直到一年后的一个夜晚，在翻看另外一本“与之无关”的历史著作时，脑海里那些之前难以明晰的思考逐渐清晰了起来，遂记录下来。这或许也是大数据的一种体现，从大数据概念的出现，到不断汇集各种信息，最终呈现出了结果。大脑的自运转无需“为什么”，只呈现出“是什么”。

大数据的出现打破了原有传统思维模式带来的思维局限。传统模式是建立在典型性样本的个例或类型事件的基础上，进行的规律性、经验性认知和判断——这会受限于我们所能认知的事件和时空的有限——而对其进行总结、归纳，形成判断依据，并由此及彼、推而广之，其风险在于如统计学中样本来源的不确定性和片面性，有可能导致建立认知的基础便存在错误。当然，无可否认的是人们的聪明和智慧，在未知世界流露出的“蛛丝马迹”面前，由现象寻求本质，推演出那些未见的可能的结果。

大数据通过技术的革新，将某一类型可能存在的相关元素尽可穷尽，展现出现象和结果的两端，在现象的纷繁和庞杂面前，我们无法条清缕晰地探究到现象与结果之间的特定联系，无法总结其规律和经验，甚至其现象与结果之间的关系，无法为我们“常识”的认知能理解。这神奇或不在于其内在关联的逻辑无理性，而或在于我们认知局限带来的缺陷。大数据现象与结果之间的内在逻辑，恰如“蝴蝶效应”所呈现的，我们不得而知大洋彼岸一只美丽蝴蝶轻轻摇动翅膀，撬动了哪一根杠杆，带来此岸的山呼海啸，但它却实实在在的发生着。当然，其不同在于，一个是细微的“小”带动的，一个是纷繁的“大”带动的，源出不同，殊途却同归。

关于大数据呈现的相关关系，与我们习惯的因果关系模式之间的联系，或许可以这样理解：其现象与结果之间，因果并不直接呈现，或说我们原有认知的因果关系并不直接呈现，其原因在于，一是因果关系的出现方式不同，或是此因果关系本身即不存在。如果我们将现象与结果之间的关系进行拆分，拆分至足够小时，或会发现其每一个细小的关系上，呈现的仍是某种因果必然，这些足够多的细小关系再环环相扣，构成一个关系链条，不同的细小关系链构成多个链条，这些链条互相交织，如同经纬，最终形成了超越我们既有认知的关系逻辑，其表现称之为相关关系，或是我们所未曾了解的因果或其他关系。

当然，即便大数据，也同样存在着与传统思维模式一样的风险，即我们当下认知的“大”，是否就是真正意义上的“大”，也许那也只是未知世界的一小部分，同样会存在认知局限的可能。

无论如何，大数据的出现，其价值至少在于让我们知道，在传统思维模式之外存在着另一种或另几种可能的途径，通往彼岸的道路并非一条，这不仅在于为正确的认知提供了新的可能的途径，也揭示了我们原有认知的局限。在未知世界的面前，避免固步自封、自以为是，而以好奇和执着，在我们所认知的以外，去探寻仍旧存在的无限可能和神奇。