bay có khả năng tăng, hoặc những gì các công dân đang lo lắng
chuẩn bị tránh bão sẽ muốn sử dụng. Thay cho việc tiếp cận
dựa-trên-giả-thuyết, chúng ta có thể sử dụng cách tiếp cận dựa-
trên-dữ-liệu. Các kết quả của chúng ta có thể ít bị chi phối và
chính xác hơn, và chúng ta sẽ gần như chắc chắn nhận được
chúng nhanh hơn nhiều.
Việc dự đoán dựa trên các mối tương quan chính là hạt nhân
của dữ liệu lớn. Các phân tích tương quan bây giờ được sử dụng
thường xuyên tới mức đôi khi chúng ta không còn đánh giá nổi
mức độ xâm nhập của chúng nữa. Và việc ứng dụng này sẽ tăng.
Ví dụ điểm tín dụng tài chính đang được sử dụng để dự đoán
hành vi cá nhân. Công ty Fair Isaac Corporation, bây giờ được
gọi là FICO, phát minh điểm tín dụng trong những năm cuối
thập niên 1950. Năm 2011 FICO còn thiết lập “Điểm Ghi Nhớ
Dùng Thuốc”. Để xác định khả năng người ta sẽ dùng thuốc đến
mức nào, FICO phân tích một loạt các biến - bao gồm cả những
biến có vẻ không liên quan, chẳng hạn như họ đã sống bao lâu
tại cùng địa chỉ, họ có kết hôn không, họ đã làm bao lâu với cùng
một công việc, họ có sở hữu một chiếc xe hơi không. Điểm số
ước lượng sẽ giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế tiết kiệm được
tiền bằng cách cho họ biết những bệnh nhân nào cần được nhắc
nhở. Không có gì là quan hệ nhân quả giữa việc sở hữu xe hơi và
uống thuốc kháng sinh theo chỉ dẫn; liên kết giữa chúng là
tương quan thuần túy. Nhưng những kết quả như vậy cũng đủ
để giám đốc điều hành của FICO mạnh miệng tuyên bố trong
năm 2011: “Chúng tôi biết những gì bạn sẽ làm vào ngày mai
đấy”.
Những nhà môi giới dữ liệu khác đang thâm nhập vào cuộc chơi
tương quan, như được phản ảnh trong loạt bài mang tính tiên
phong “What They Know” (“Những Điều Họ Biết”) của Wall
Street Journal. Experian có một sản phẩm được gọi là Hiểu Thấu
