chúng ta có thể bỏ đi tính chính xác cứng nhắc trong một thế
giới dữ liệu lớn.
Thông thường, dữ liệu lớn là lộn xộn, khác nhau về chất lượng,
và được phân bổ giữa vô số các máy chủ trên khắp thế giới. Với
dữ liệu lớn, chúng ta sẽ thường hài lòng với khả năng định
hướng chung chứ không phải là hiểu biết một hiện tượng chi
tiết tới tận xăng-ti-mét, đồng xu, hay nguyên tử. Chúng ta
không bỏ qua hoàn toàn sự chính xác; chúng ta chỉ bỏ qua sự
sùng bái nó. Những gì chúng ta mất về độ chính xác ở cấp vi mô
sẽ được bù đắp lại nhờ cái nhìn sâu sắc ở cấp vĩ mô.
Hai sự thay đổi này dẫn đến một sự thay đổi thứ ba, mà chúng
ta giải thích trong Chương Bốn: sự chuyển hướng khỏi việc tìm
kiếm lâu đời cho quan hệ nhân quả. Là con người, chúng ta đã
được định vị để đi tìm kiếm các nguyên nhân, mặc dù việc tìm
kiếm quan hệ nhân quả thường rất khó khăn và có thể dẫn
chúng ta lạc đường. Trong một thế giới dữ liệu lớn, ngược lại,
chúng ta sẽ không phải gắn chặt vào quan hệ nhân quả; thay
vào đó chúng ta có thể khám phá các khuôn mẫu và mối tương
quan trong các dữ liệu để thu được những hiểu biết mới lạ và vô
giá. Các mối tương quan có thể không cho chúng ta biết chính
xác tại sao một cái gì đó đang xảy ra, nhưng chúng cảnh báo
chúng ta rằng cái đó đang xảy ra.
Và trong nhiều tình huống thì điều này là đủ tốt. Nếu hàng triệu
hồ sơ y tế điện tử cho thấy những bệnh nhân ung thư nếu dùng
một kết hợp nào đó của aspirin và nước cam thì thấy bệnh của
họ thuyên giảm, thì nguyên nhân chính xác cho việc cải thiện
sức khỏe có thể ít quan trọng hơn so với thực tế là họ sống.
Tương tự như vậy, nếu chúng ta có thể tiết kiệm được tiền bằng
cách biết thời gian tốt nhất để mua một vé máy bay mà không
hiểu các phương pháp phía sau sự điên rồ của vé máy bay, như
