大數據的價值密度相對于傳統交易數據會比較低。在大數據時代，我們不必去追求每一條數據都準確無誤，數據的混雜以及相互作用讓我們從之前的探尋因果關系轉化為尋找事物之間的相關性。

大數據、智能化、移動互聯、云計算成為了驅動經濟發展和社會轉型的重要力量，“用數據說話、用數據決策、用數據管理、用數據創新”成為了公共管理和國家治理的重要原則。

面對社會運行的復雜性和艱巨性，大數據驅動社會治理創新要求必須改變傳統的治理思路和模式，必須對社會變化的風險實施預測和分析，必須建立監測靈敏的社會反應和治理體系。因此，開放式治理、流動性治理、精準化治理、網絡化治理、協同化治理必然成為大數據時代社會治理的新常態。

大數據最顯著的特點在于其“大”，這讓它成為一項特別適用于流動性治理的工具。大數據的“大”主要體現在兩大方面：

其一，體現在其規模和容量遠遠超出“傳統數據”的測量尺度。一般的軟件工具難以捕捉、存儲、管理和分析的數據，通過大數據的云存儲技術都能保存下來，形成浩瀚的數據海洋，目前的數據規模已經從TB級升級至PB級。

其二，表現在其采集范圍和內容的豐富多變。能存入數據庫的不僅包含各種具有規律性的數據符號，還囊括了各種如圖片、視頻、聲音等非規則的數據。在大數據時代，“行動即數據”，個體任何一項微小的行動都會被編碼，這些編碼乍看之下雜亂無章，可結合編碼的時間、地點、頻率等數據，通過特定的復雜運算之后，其意義便能體現出來。因其驚人的存儲和分析能力，大數據決策和流動性治理可以即時捕獲的豐富數據，而無需再以“歷史的”或者“鄰居的”數據作為參考。

隨著科學技術的蓬勃發展，大數據技術已經逐漸運用于流動性治理的各個環節中，并取得了不錯的成效。舉例來說，百度公司通過百度地圖發現，相關地點的搜索請求數據和實際到達該地點的人群數量具有極高的相關性(相關系數大于0.9)，這就意味著用戶前往目的地前，一般都會提前利用百度地圖規劃路線。

不僅如此，通過大數據分析發現，相關地點的地圖搜索會先于實際人流量達到峰值。利用此特性，百度大數據可提前1-2小時對即將到來的風險進行預警，百度地圖APP能夠準確、清晰、高效地顯示出高峰期堵塞最嚴重的交通路段，讓駕車者有足夠的時間做出反應、調整線路，從而節省出行時間安排、緩解交通壓力、降低交通治安投入成本，大數據的應用有效突破了交通秩序管理瓶頸，避免如上海外灘踩踏事件一類悲劇的再次發生。

虛擬社會治理某種程度上是“無政府的治理”，信息技術就是絕對權力。在虛擬社會中，個人信息普遍的數字化與網絡化，各種資源、信息、資本在國際間的高速流動加速了風險傳播，也增大了危機影響和社會治理難度：跨境電子商務使政府稅收和對經濟的管制變得越來越困難，逃稅漏稅、網絡暴力、竊取商業秘密和私人信息等行為層出不窮。

隨著大數據的應用，以上諸多問題只會增多而不會減少，基于此，政府更應加強在網絡信息、輿情監控等公共領域對數據的應用和防范預警機制，用好信息技術這把“雙刃劍”。