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在计算机时代，苏联出于意识形态和政治上的原因，拒绝计算机的社会普及，仅在政府部门和军事安全领域推广，使得整个社会的运转效率远低于美国。在这样的情况下，孤注一掷搞什么核平衡、军备竞赛，将国力与军力混为一谈，最后弄了个糊里糊涂。
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在互联网时代，欧洲和日本更多地出于文化上和经济上的理由，被动地接受互联网，结果二十年来毫无建树，没有一个具有世界范围影响力的创新出现。法国曾经以互联网妨碍法文影响力的愚蠢理由，对网络信息的传播持排斥态度，结果既没能阻碍互联网的推广，也没能保住法文在网络世界的地位。今天的互联网上，英文信息占绝对压倒的优势，几乎成为跨文化交流的通用语言，而像法文、俄文、中文所占的网络信息比重很小，与其国力极不相称。
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如今世界进入了大数据时代，又要轮到哪一个倒霉蛋了呢？
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笼统地看，目前对大数据的恐惧、疑惑和抵触大致来自四个方面：
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第一个方面，是普通百姓对类似《1984》所描述的那种“老大哥”对百姓无孔不入、无所不在的监视和控制的恐惧和抵触。这表现为对互联网和大数据侵犯或疑似侵犯个人隐私和公民权利的不满，斯诺登事件的爆发使这种不满达到高潮。其实，网络世界与现实世界息息相关。现实世界里个人隐私和公民权利得不到尊重和保护，网络世界里同样得不到，反而因为技术的发展和成本的下降使得这种侵犯变本加厉。现实世界里个人隐私和公民权利基本得到尊重和保护，即使权力机构情不自禁地想扩大自身的能力，经过社会博弈和共识形成，这种尊重和保护会在一段时间后达到新的平衡。更可能的结果是，由于公民权利和个人隐私被权力所侵犯，社会形成排斥使用互联网和大数据的共识，结果整个社会在世界性的竞争中处于弱势地位，最终促使社会变革。
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第二个方面，是传统企业界对创新型产品的数据化生产、销售和推广的抵触，以及对大众数据化生活方式所产生的新需求的麻木不仁。这在一个完全市场化的社会不难解决，靠鼓励创新和公平竞争的市场机制总能找到迎新汰旧的办法。但在一个非市场化或市场化过程中的社会，非常可能出现的情况是传统企业和权力相结合，利用垄断地位和非市场手段打压新生事物，使社会停滞在前互联网或前大数据阶段，拖延社会的进步。更可能的结果是，由于失去了国内外的竞争力，传统企业的转型、兼并和消亡以一种崩塌的方式发生，类似目前传统媒体业的状况就是如此。本来报纸杂志和电视都是进入门槛极高、受保护程度不低、和权力勾连甚密的行业，结果在新媒体和大数据面前不堪一击，越挣扎死得越快。
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第三个方面，是社会管理者对大数据所引发的原有社会体制和机制的冲击产生了全方位的恐惧、疑惑和抵触。这表现为限制信息的生产和自由流通，阻碍最新技术和产品的引进和推广，压制和扼杀大数据方向上的技术创新和商业创新，竭尽全力地扶植和保护那些早已不合时宜的垄断型传统企业和机构。在社会的其他方面，诸如货币流动、人员流动、货物流动受到鼓励和保护的同时，偏偏极力阻断信息流动，阻碍加快大数据发展的创新，其中的逻辑很难让人理解。说到底，数据流动是世上其他一切流动的最高代表形式，货币、人员和货物不过是不同形式的数据载体而已。反之，当数据流动受到阻碍，货币、人员和货物流动也必然直接或间接地受到阻碍，使整个社会的生存发展停滞倒退。
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第四个方面，是传统知识精英对大数据发展可能对社会造成的后果的恐惧和疑惑。著名物理学家霍金最近写文章预言，百年内智能机器人会统治人类。虽然类似的预言在科幻小说和电影中屡见不鲜，但近年大数据的发展的确为这类悲观猜想提供了不少支持。人类的制造物会不会有一天摆脱人类的控制而自行其是，甚至反过来控制人类，迄今为止这还是一个哲学命题，而不是科学讨论。但反过来说，一旦它成为科学讨论的主题，也就不用讨论下去了，因为科学只能是人类的科学，讨论的对象一定能够为人类所控制。
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来自这四个方面的恐惧、疑惑和抵触造成了大数据发展的社会阻力。当然，这种阻力在不同的社会环境中表现不一样，效果也不一样。在多元开放的社会里，不同认识、不同利益的社会集团相互博弈，总能找到大数据发展的道路。但在一元封闭的社会里，这些阻力就足以扼杀大数据发展的正常机会，只能依靠非正常机会才能够发展。但是，依靠非正常机会得来的发展，其代价是巨大的、残酷的，有的时候甚至是血腥的。
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大数据经济：大数据时代，互联网加法如何做？ 数据已成为生活必需品？
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在很多会议上，总听到一些专家们开讲大数据时以引用名人的话开头说：“不要迷信数据，数据只是底层的东西，没什么价值。真正重要的是如何把数据变成信息，信息变成知识，知识变成智慧，即所谓 Data-Information-Knowledge-Wisdom 金字塔，简称 DIKW 模型。”这个在 20 世纪 90 年代初期形成的说法流行一时，被写进很多计算机教科书里，以至于今天还有许多出了校门就不再读书思考的人将其奉为不变真理，即使过了四分之一世纪后仍旧不假思索地照本宣科。
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在这些人眼中，“数据”和“大数据”其实是一个概念，只有量的多少，没有质的差别。这种说法迷惑了很多外行人，或者以为大数据不过是层出不穷的时髦概念中的一个，没什么实质性内容；或者以为大数据不过是古已有之的数据概念的扩展和延伸，继续过去的思路去把握即可。
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其实，DIKW 模型不过是古希腊哲学中形式逻辑基本架构的现代翻版，没什么新意。在亚里士多德那里，形式逻辑的最基本要素是概念，确定概念间关系的是命题，命题推演开来得到定理或推论，所谓智慧，无非是将众多定理和推论进行更抽象的思考和分析的能力。早期计算机发展中主要遵循形式逻辑的规则，人们输入若干搜集来的数据，然后通过机器的逻辑运算获得数据间各种数量关系和相关关系。在此基础上，人们用头脑去做进一步的推论。所以，有些人认为，机器最多可以处理数据和信息，知识和智慧只能通过人脑形成。人类思维能力的神秘性、智慧的崇高性，乃至于掌握了若干知识和智慧能力的精英们的社会地位和影响力，无不基于这一假设。
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社会的发展开始打破这一古老的传说，而最终暴露出这种传说的谬误的力量来自由数据向大数据演变的过程。无论数据还是大数据，从表面形式看都是一堆数据而已，但本质上二者逐渐产生多方面的差异。
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首先，数据的产生早已不是仅仅局限于若干实验室和办公室，由若干经过训练的专业人士采集整理而成，而是万事万物都在数据化，数据成为世界的另外一种存在形式。今天绝大部分的数据都不是人们有目的、有意识、在一个封闭环境中进行分析利用的产物，而是人们为了实现其他目的而不得不制造出的东西。这些东西对特定目的而言，是噪音，是垃圾，是负担，既不是信息，也不能产生知识和智慧。人们现有知识和智慧所能处理的数据大概仅占现有数据量的万分之一，而从时间和经济成本考虑，这万分之一能够被处理的数据中真正被处理的又不到其百分之一。所以，那种在人工封闭环境中的“数据—信息—知识—智慧”模式就显得很苍白，很无力，很没有说服力。
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其次，正因为世上万事万物都在被数据化，那么由此产生的数据形态就与原有物质形态相对应，数据之间的相关性、因果性和或然性都以原生态的形式呈现出来，成为原生态的信息。人们得到的数据不再是过去那种人工采集所得到的孤立、零碎、片面、带有明确目的性和主观性的东西，而是原生态的数据群落，既包括数据，也包括数据间的关系。那些体现同一主体的众多数据可以根据其内在联系成为时下被科学家们命名为“元数据”的东西。例如，一个人的全部网络行为记录数据，就构成其网络生活的全景图谱，没必要再去考证、推论、猜测才能得出结论。一个人的体温达到 38℃，同时其全面的身体状态数据也呈现出来，使得数据化诊断成为非常简单的事情。至于一个国家、一个具体领域，如果能够得到其动态、实时、全面的数据，那么，理解、分析、把握的事情也就不是什么了不起的工作。
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再者，数据产生、存储、处理、传输和利用的人工设备不再仅仅是传统意义上的计算机，而是任何具备相同功能的人工制造物，例如手机、眼镜、手表、衣物、汽车、飞机、机床等，更不用谈数以十亿计的各种传感器。据专业机构预测，到 2020 年，世界上各种各样的数据终端总数将超过 500 亿。同样，和数据打交道的人也不再仅仅是数量有限的专家，而是绝大部分人类。获得数据的目的不再仅仅是科学兴趣或专业需求、获得知识和智慧的途径，而是日常生活的一部分。数据化生活不仅仅是在个人层面，而是在企业、机构、组织层面，进而在国家层面都具有了不可或缺的意义。如果说在过去，知其然，不知其所以然，是用来嘲讽一些人的浅薄无知，那么，在大数据时代，对大多数人大多数事情而言，知其然足矣，何必一定要知其所以然？换句话说，获取数据的目的不再局限于为知识和智慧打基础，而成为空气和水一样的生活必需品。
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最后，原生态的数据群落已经不能仅仅靠形式逻辑去分析推理，实时、动态、复杂相关的海量数据还需要非形式逻辑和概率分析。越来越多的专业人士开始把数据、信息、知识作为同义词使用，因为没有非数据化或不能数据化的信息，也没有非数据化或不能数据化的知识，即使是过去被人神秘化的所谓“智慧”，也在近年轰轰烈烈的人工智能发展中逐步被认知，被数据化，变为毫不神秘的一堆数据。过去，人类用了十年时间，将人类 DNA 数据化，使得生命过程不再神秘，数据化医疗保健成为可能。现在，美国和欧洲又分别启动了人脑数据化的十年项目，将人类思维机制和过程数据化，使“智慧”数据化。这样看起来，数据既是手段，也是目的，既是此岸，也是彼岸，“大数据”之大，意义便是如此。
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简而言之，数据是信息，数据是知识，数据是智慧，数据是一切的一切。这应该令人兴奋，而不是恐惧。什么可知不可知，陈腐的观念在大数据面前不堪一击。而旧瓶装新酒，还在用过时的数据概念和认知理论套在大数据现象上，不仅无用，而且误导。
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大数据经济：大数据时代，互联网加法如何做？ 2 大数据时代的游戏规则
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