每个时代，人们都面临着一些根本性、战略性的大问题。这些问题需要首先回答，回答好这些问题，人们才能知道自己下一步究竟该何去何从。
当今，大数据兴起的时代，人们同样面临一些需要首先回答的大问题。笔者将此总结为三个问题：第一个，究竟什么是大数据；第二个，大数据究竟改变了什么；第三个，大数据没有改变什么。
三个问题的答案，仁者见仁，智者见智。假定我们无法完全书面或囗头说明什么是大数据，内心其实都有“你懂的”的大数据定义，那么我们就只剩下两个大问题了：大数据改变了什么，又没改变什么？
大数据改变了什么
大数据改变了我们实时动态交流的方式。例如，微信微博把亿万人捆绑在了一起。一个人可以和特定的人瞬间交换信息，也可以通过虚拟平台，把自己的动态、感想、图片、声音、影像、文档同时传播和分享给亿万个在世界不同角落的人。
大数据改变了我们的的信用和支付体系。淘宝网兴起之前，亿万个陌生人要连续不断地进行商品交易，是非常困难的。但淘宝的客户端现在让亿万人非常轻松和放心地向从未谋面的人购买商品或服务。淘宝的后台，其实是一个容纳和记录着亿万网民电商个人支付、交易和信用等等的信息大数据平台。
大数据也带来了海量的电子信息“尾气排放”。例如，数以亿计的淘宝交易双方交易过程中的沟通记录，可能除了他们自己，别人都不感兴趣；这样的记录，别人也不应该获得。但每天这些记录数量惊人。淘宝的后台，为了更好地服务交易双方，则需要安排电子空间存贮有关信息。这些信息就是电子信息的“尾气排放”。
大数据改变了太多。然而，从大的方面讲，大数据带来的最重要和革新性的改变，可以高度浓缩为两点：一、它改变了我们的联系、沟通和相互影响；二、它改变了我们对社会过程和交互的观察和干预，尤其是，同行之间如何相互学习，以及人们如何从范例中学习。后者是真正带来社会巨变的根本原因。
例如，前麻省理工、现南加州大学教授安妮塔.金回顾过去几十年社会巨变，在找寻其背后机制时说到：“我们有生之年所看到的不可想象、根本性的变化不是理性情景规划的结果，也不是政治精英和社会活跃团体操纵的结果。社会水平的同行之间相互学习，以及人们从范例里学习的过程，催生了新的范式和实践，它们造就了新的现实，不久我们就对这些新的现实习以为常。”
大数据没有改变什么
大数据没有（至少是暂时没有）改变不同学科的根本使命。例如，城乡规划作为一个已存在多年的学科，它在大数据时代，仍然最关注未来、空间、生活品质、公平和效率。
大数据没有改变智慧——作为可以应用于改造客观世界的知识所产生的基本过程。我们依然需要从对客观世界的观察和简化中，得到数据，得到信息，得到知识，再最后得到智慧。即便依靠大数据，我们通常也不能脱离数据到信息、信息到知识、知识到智慧等环节而直接生成智慧。这些中间环节的存在和效率，决定了大数据最终转化成智慧的可能性以及品质。
大数据也没有改变城市的本质。城市依然是面对资源稀缺的客观存在，城市之所以存在，还是因为要素集中会带来集聚和极化效应，影响、构成城市的要素还是人、财、地等等。
当然，大数据永远不能改变城市（或城市人）要成功需付出艰苦努力的客观规律。
大数据时代的根本问题
俗话说，一个好的策略常常是以不变以万变。对专业人员，在大数据时代，这个策略仍然适用。具体而言，执行这个策略需要解决好的根本问题是：
一、思考自己的学科使命是否需要调整——笔者认为，这通常是不需要调整。例如，对于城市规划学科而言，它最大的使命还是关注空间、土地的使用效率和与之相关的社会公平。并不因为大数据时代到来，城市规划学科就要去重点关注数据运算和数据挖掘。如果是后者，那么说明城市规划学科在大数据时代迷失和失去了自我。
二、在学科使命明确的基础上，考虑自己学科的内部，哪些是变和不变的。例如，学科常用的输入数据，是否因为大数据出现而必须调整。举例来说，城市规划学科目前在评估和预测未来交通流量常用的输入数据是人口普查和基于常规测绘手段的土地利用地图。大数据的出现，例如手机数据的出现，可以作为以上输入数据的补充。
三、基于一、二，对手头的问题进行重新解构，或将其放置到新的框架进行考虑。例如，如果一个学科的根本使命、一个学科的输入数据在大数据时代发生了变化，那么对于这个学科的专业人员，他们手头的问题可能性质、解决思路也就变了。一个更具体的例子是，在自动程控交换机出现之前，通讯工程学科一个重要的问题是如何组织人工，完成不同长途线路和本地线路之间的通话转换和连接。接线员的工作态度、长途电话人工中转站的效率等等是非常重要的。但是，能够瞬时处理海量通话切换的自动程控交换机出现之后，也就是人们自动处理通话大数据能力借用计算机提高了之后，主要问题变成了计算机软硬件，主要的输入输出数据都尽可能减少了人工干预。例如，我们不再需要打电话给中转站，说我们要打长途电话；我们手机上甚至不需要加上外地的区号就可以直接拨打外地手机。上述提到的接线员和长途电话人工中转站则成为了消失的事物。
四、在做好一到三的基础上，完成学科的使命，而不是一味跟风搞大数据。
解决根本问题的具体办法，确实因学科不同而异，但无论哪个学科，都需要认识到以下两点：
一、问题的定义和问题的解决路径紧密关联。因此，如果专业人员还没想清楚朝哪个方向努力、找到谁能解决问题时，应该少抛出一些问题。也就是说：多谈些建设性的主意，少抛些无厘头的问题。
二、首先解决自己学科内部的问题，然后再力图解决学科交叉和其它学科的问题。
为什么以上两点很重要呢？可以看看前人的一些教诲。在我国古代的经典里，就谈到了“正心、修身、齐家、治国、平天下”。这个做事做人的顺序不能颠倒。在西方的电影大片《教父》里，也提到了一个男人的几重使命：成为一个能干和自立的人，对家负起责任和担当的人，对国家负责的人。这几个使命也是有顺序的，颠倒了就会出大问题。
我们专业人员，在大数据时代，亦需要分层级管理和执行好自己的学科使命。完成不同层级的使命，需要有一定顺序，否则可能会事倍功半。
北京案例
过去几年，笔者所在的团队在利用大数据促进公交系统优化、政策评估方面做出了一些成果，系列科研论文见诸一流国际学术期刊。由此，笔者深感对以上问题思考的重要性。但年轻后进可能想更多学习技术、技巧上的东西，而忘记对以上问题的反思。
笔者的经验是，这些相关思考，不仅是磨刀不误砍柴工，更是专业人员要在工作里走得更远、达到更高高度的基石。笔者的团队，在大数据应用上，完全遵循以上智慧产生的过程和客观规律。如果轻易跳跃，有关成果不可能在短期得到认可和发表——不符合智慧产生规律的终极“产品”，是经不起挑剔的匿名评委和同行的评议的。
同时，除了对以上问题的思考，笔者认为，另一种重要的经验是，在应用大数据时，一定要紧扣一个学科的根本使命。例如，笔者是城乡规划的背景。在大数据应用时，笔者的团队特别关注了空间（土地利用）、效率和公平这样的要素（例子见下图，小秘书注：可回复“北京通勤”查看），如哪些土地利用可能会带来过长的公交通勤、公交通勤如何在一定假设条件下优化，哪些地区会有人在通勤距离上获益，哪些地区会有人受损等。
可以想象，如果脱离了这些城乡规划学科最关注的要素，笔者完全将有关研究置身另一学科体系中，因为没有专业知识积淀和对其它学科脉搏的把握，就会很难和其它学科的人对话。当然，也就不能有效解释解决问题。笔者始终认为，创新是建立在对至少一个学科有深厚了解的基础上的。
最后的话
大数据确实改变了我们生活和工作的很多方面。但即使如此，我们还是需要同时研究问题和提出解决问题的思路。只提问题，不同时考虑问题可能的解决之道，是没有意义的。
对此，早在1973年，美国加州大学的两位著名教授豪斯特.里特、马尔文.韦伯就说过：“我们需要什么信息去理解问题，取决于我们解决问题的思路……找到问题和找到答案是等价的；问题只有在我们找到答案的时候才能定义好。”换言之，思路决定信息，好的思路等于好的问题的定义。
专业人员需要再认识自己学科的使命，因为这是他们存在的根本和意义所在。倘若没了这些使命，旧学科就应该消亡，新的学科应取而代之。换言之，专业人员需要固本守源，因势利导。最后，在面对大数据时，专业人员不应忘记老祖宗告诉我们的做人做事要务，以及千万不要颠倒顺序地去完成它们。
（作者系澳大利亚昆士兰大学教师。本文来自作者在北京城市实验室2015年会上的发言。）
