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　　大数据也开始在改变会计学。传统的会计学衡量企业的状况是通过三张报表：资产负债表、现金流量表、利润表，这三张报表反映了一个企业的运营能力、偿债能力和盈利能力。虽然这三张报表是非常基础和非常重要的，但是大家突然发现，有一大类企业是高风险的，特别是一些IT企业、创业企业、新行业企业，长期负债，但同时又有非常高的市值，人们又有非常强的忠诚度，如果用这三张报表衡量，似乎不能完全体现它的价值，也就是说，传统会计学的三张报表现在可能就不够用了。因此，人们正在呼唤“第四张报表”的出现，业界和学界都在做这方面的研究。长周期、高负债、高不确定性企业的价值可能受到的是口碑、忠诚度、品牌、公允价值，包括无形资产的影响。这些东西，我们可以称之为数据资产。

　　大数据也在为体育界带来变革。篮球项目像美职篮NBA就做得非常好，他们通过收集肌肉、血液、心脏、动作、战术、团队等全景式的数据来帮助训练和比赛，因为这些因素，都有可能影响整个比赛的结果。科技体育这几年有巨大的空间，传统的师傅带徒弟，师傅的传帮带确实非常重要，但是应该有更细粒度，更加多角度、更加全景式的手段，采用大数据技术来提升整体的竞赛水平。

　　大数据在艺术上也有很多影响。传统绘画，不管是古典的还是现代的画，都有自己的素材和表现形式。现在出现了一种新的素材——数据素材，也就有了新的表现形式。比如飞机航班的数据轨迹就可以构成一幅新颖的画。

　　大数据在其他领域也有非常多的应用，比如农业方面就有蔬菜革命、精准扶贫。在医疗健康领域，医院内医院外，得病和未得病之间的关联，也是大数据问题。文学上通过大数据技术对一些词语、作者、关系、背景等进行分析。这些都是利用大数据的例子。

　　哲学里一个重要的方向是认识论和方法论，这里包括我们近些年提炼出来的新的研究成果。传统的哲学认识论追求探索因果关系，因此基本叫作模型驱动范式，也就是说通过刻画变量之间的联系，比如自变量和因变量，通过构建这两个之间的函数关系，比如线性、非线性等，可以知道一个自变量一个单位的变化会导致因变量有几个单位的变化，这里试图反映变量之间的逻辑的因果上的机理。但是，这个模型驱动的范式，在大数据时代会受到一些挑战，或者说它碰到一些问题时会捉襟见肘。比如，当数据变量的组合数特别多时，当很多变量是潜变量和隐变量时，当很多变量虽然重要，但是不可测不可获时，还有当数据的样本规模特别大时，这些问题用传统的模型驱动做法就会比较困难。因此，就出现了一个新的范式转变，催生了大数据驱动范式。这个范式想表达的是，对于管理决策，我们希望能够实现既有关联又有因果的诉求，这个新范式简单地说由外部嵌入、技术增强和使能创新三方面构成。外部嵌入是指引入视角之外的变量，有些变量我们知道重要，但是没有办法放进模型里，比如我知道股价，我预测股价有个计量模型，但是如果今天这个公司出了一件事情，或者是有个关联新闻，或者行业里有个新的政策，我们觉得可能会影响股价，但是这些变化很可能是视频、语音或者文本，没有办法融入传统的模型中去。所以，需要引入外部视角。这些图像、视频、新闻文本要引入进来，就是要使得我们引入的变量可测、可获，这就需要技术上的增强。当这些变量引入进来的时候，我的变量空间就发生了变化，这时候我们可能会研究新的X到Y的转换，也就是变量关系和映射要重新定义和审视，这就是使能创新。

　　历史学其实也和大数据密不可分。传统的历史记录内容都是帝王将相、英雄豪杰、国家、政治、重大的军事事件等，很难在历史中看到平民和我们自己。一个是过去的粒度不够，第二手段也不行，存不下来。大数据环境下就可能自下而上反映历史。比如国家图书馆互联网信息战略保存项目，就是和新浪网合作，把新浪公开的相关博客文章作为历史资料记录下来，通过自上而下与自下而上的史学观的融合，能够让我们在更细粒度上反映历史和社会，同时也可以获得更加全面的历史画面。

　　法律也和大数据相关。比如说，我作为一个消费者，在网上购物、浏览，我的网络痕迹、数据脚印都被相关公司采集了，那么，我有没有权利要求你把我的这些痕迹抹掉、遗忘掉？这就是“被遗忘权”。所谓被遗忘权是指数据主体有权要求数据控制者永久删除有关数据主体的个人数据，有权被互联网遗忘，除非数据的保留有合法的理由。2018年欧盟出台了《通用数据保护条例》，强调了被遗忘权，我们国家2018年的高考II卷一篇阅读文章的题目，也是要考生来思考、评论这个被遗忘权的问题。

　　大数据与人工智能的交会

　　大数据的冲击力量现在看来还在加剧，其中有一个力量非常值得关注，那就是人工智能。