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- 管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者承担责任
数十年来，全球范围内的隐私规范都开始让人们自主决定是否、如何以及经由谁来处理他们的信息，把这种控制权放在了人们自己手中，这也是隐私规范的核心准则。在互联网时代，这个伟大的理想往往会演变成“告知与许可”的公式化系统。
在大数据时代，因为数据的价值很大一部分体现在二级用途上，而收集数据时并未作这种考虑，所以“告知与许可”就不能再起到好的作用了。
在大数据时代，我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于数据使用者为其行为承担责任，而不是将重心放在收集数据之初取得个人同意上。
- 一场管理规范的变革
我们在生产和信息交流方式上的变革必然会引发自我管理所用规范的变革。同时，这些变革也会带动社会需要维护的核心价值观的转变。我们以印刷机的发明导致的信息洪流为例。
1450年前后，古登堡发明了活字印刷机，在这之前，思想的传播受到了极大的限制。一方面，书籍大多被封禁在修道院的图书馆里，依照天主教精心制定的规定，被僧侣严格看守着，为的是确保并维护其统治地位。在教堂之外，少数几所大学也收藏了一些书籍，大概几百本的样子；15世纪初，剑桥大学图书馆大概有122本大部头。另一方面，读写水平的欠缺也是当时信息传播受
- 挣脱大数据的困境
大数据为监测我们的生活提供了便利，同时也让保护隐私的法律手段失去了应有的效力。面对大数据，保护隐私的核心技术不再适用了。同样，通过大数据预测，对我们的未来想法而非实际行为采取惩罚措施，也让我们惶恐不安，因为这否认了自由意志并伤害了人类尊严。
同时，那些尝到大数据益处的人，可能会把大数据运用到它不适用的领域，而且可能会过分膨胀对大数据分析结果的信赖。随着大数据预测的改进，我们会越来越想从大数据中掘金，最终导致一种盲目崇拜，毕竟它是如此的无所不能。这就是我们必须从麦克纳马拉的故事中引以为戒的
- 数据独裁
大数据大大地威胁到了我们的隐私和自由，这都是大数据带来的新威胁。但是与此同时，它也加剧了一个旧威胁：过于依赖数据，而数据远远没有我们所想的那么可靠。要揭示大数据分析的不可靠性，恐怕没有比罗伯特·麦克纳马拉（Robert McNamara）的例子更贴切的了。
麦克纳马拉是一个执迷于数据的人。20世纪60年代早期，在越南局势变得紧张的时候，他被任命为美国国防部长。任何事情，只要可以，他都会执意得到数据。他认为，只有运用严谨的统计数据，决策者才能真正理解复杂的事态并做出正确的决定。他眼中的世界就是一堆桀骜不驯
- 预测与惩罚，不是因为“所做”，而是因为“将做”
约翰·安德顿（John Anderton）是华盛顿特区警局预防犯罪组的负责人。这是特别的一天，早上，他冲进了住在郊区的霍华德·马克斯（Howard Marks）的家中并逮捕了他，后者打算用剪刀刺杀他的妻子，因为他发现他妻子给他戴了“绿帽子”。安德顿又防止了一起暴力犯罪案件的发生。他大声说：“我以哥伦比亚特区预防犯罪科的名义逮捕你，你即将在今天谋杀你的妻子萨拉·马克斯（Sarah Marks）……”其他的警察开始控制霍华德，霍华德大喊冤枉，“我什么都没有做啊！”
这是电影《少数派报告》（Minority Report）开始时的场景，
- 我们的隐私被二次利用了
我们倾向于从数字数据的增长和奥威尔写《1984》时所处“监视炼狱”的角度去理解大数据给个人隐私带来的威胁。但是事实上，不是所有的数据都包含了个人信息。其实，不管是传感器从炼油厂采集的数据、来自工厂的机器数据、机场的气象数据，还是沙井盖爆炸数据都不包含个人信息。英国石油公司和纽约爱迪生联合电力公司不需要（也不想要）个人信息，就能分析挖掘出他们所需要的数据价值。事实上，这方面的数据分析并不威胁个人隐私。
当然，目前所采集的大部分数据都包含有个人信息，而且存在着各种各样的诱因，让我们想尽办法去采集
- 无处不在的“第三只眼”
1989年，柏林墙倒塌，之前的近40年间，民主德国国家安全局“Stasi”雇用了十万左右的全职间谍，时刻在街上开车监视着成千上万民众的一举一动。他们拆看信件、偷窥银行账户信息、在民众家中安装窃听器并且窃听电话。他们还会让情人、夫妇、父母和孩子相互监视，导致人与人之间丧失了最基本的信任。结果，详细记录普通人最私密生活信息的文件至少包括了3900万张索引卡片和铺开足有113公里长的文档。民主德国是一个史无前例的受到如此全面监控的国家。
德国统一20年之后，更多的个人信息被采集和存储了下来。我们时刻都暴露在“第三
- 大数据，决定企业竞争力
大数据成为许多公司竞争力的来源，从而使整个行业结构都改变了。当然，每个公司的情况各有不同。大公司和小公司最有可能成为赢家，而大部分中等规模的公司则可能无法在这次行业调整中尝到甜头。
虽然像亚马逊和谷歌一样的行业领头羊会一直保持领先地位，但是和工业时代不一样，它们的企业竞争力并不是体现在庞大的生产规模上。已经拥有的技术配备规模固然很重要，但那也不是它们的核心竞争力，毕竟如今已经能够快速而廉价地进行大量的数据存储和处理了。公司可以根据实际需要调整它们的计算机技术力量，这样就把固定投入变成了可
- 专家的消亡与数据科学家的崛起
在《点球成金》这部关于奥克兰运动家棒球队如何通过利用统计学和数学建模的方式分析数字，从而取得最终胜利的电影中，有一个有趣的场景，就是灰头发的老球探们坐在一旁评论球员。观众不得不因此感到畏缩，不仅因为它体现了人类做决定时完全不依靠数据的草率，而且因为我们都经历过这种依赖情感而不是科学进行判断的情况。
一个球探说，“他不错，有天赋……而且长得也不错。”
一个满头白发、戴着助听器的老人虚弱地附和道，“他击打动作不错，球一被碰到就一下子弹出去老远。”
另一个球探也附和说，“击打很大声。
- 全新的数据中间商
谁在这个大数据价值链中获益最大呢？现在看来，应该是那些拥有大数据思维或者说创新性思维的人。就像我们所见的一样，自从信息时代以来，这些第一个吃螃蟹的人都发了大财。但是，这种先决优势并不能维持很长的时间。随着大数据时代的推进，别人也会吸收这种思维，然后那些先驱者的优势就会逐渐减弱。
那么，核心价值会不会在技术上？毕竟，一个金矿的价值也只有在它被挖掘出来之后才有意义。但是，计算机的历史却否定了这一想法。如今，在数据库管理、数据科学、数据分析、机器学习算法等类似行业的技能确实很走俏。但是，随着大
