IBM稱，全球所有計算機每天產生250億億個字節的數據。這相當于每人每天產生大約半張CD的數據量。無數激動人心的會議展示和咨詢報告都以“大數據”為主題。那么，它對經濟學可能有何幫助？

每個人所說的“大數據”含義不盡相同，但以下為一些共識。第一，如果不依賴某些可視化軟件的幫助，人類不可能理解如此大的數據量。用散點圖尋找規律或異常情況的傳統辦法，在這里毫無作用。第二，數據從產生到被利用往往只有很短的時間，至少對一些人如此。你的手機運營商能夠實時獲悉你手機所在位置。第三，數據可能高度互相關聯。理論上，谷歌(Google)可掌握你的電子郵箱和安卓(Android)手機位置信息，知道你在Google Plus社交網絡上有哪些好友，并了解你的搜索記錄。第四，數據是雜亂無章的：你儲存在手機上的視頻屬于“大數據”，但它與整齊有序的分類數據庫（按照生日、就業狀況、性別、收入等分類）還相去甚遠。

這可能給經濟學家帶來問題。經濟學家已經被慣壞了：20世紀30和40年代，西蒙?庫茲涅茨(Simon Kuznets)和理查德?斯通(Richard Stone)建立了清晰有序、邏輯連貫的國民賬戶系統。幾十億項個人交易一下子被概括為“英國2012年GDP”；幾十億次價格變動體現為通脹指數這么一項指標。數據整齊地排列成矩形，例如，橫排為若干個國家，豎排為年份，每個方格內的數據對應某個國家在某個年份的通脹率。