中国的粮食统计是一个老大难的问题。中国的统计，虽然有组织、有流程、有法律，但中央的统计人员依靠省统计人员，省靠市，市靠县，县靠镇，镇靠村，最后真正干活或上报的是基层兼职的调查人员，由于众所周知的KPI考核导向的原因，层层加码，几乎没有人相信这个调查数据，而其中国家统计局的人是最不信的。
在前两年北京的一个会议上，原国家统计局总经济师姚景源向我们讲述了他们是如何做的。他们采用遥感卫星，通过图像识别，把中国所有的耕地标识、计算出来，然后把中国的耕地网格化，对每个网格的耕地抽样进行跟踪、调查和统计，然后按照统计学的原理，计算（或者说估算）出中国整体的整体粮食数据。这种做法是典型采用大数据建模的方法，打破传统流程和组织，直接获得最终的结果。
单个的数据并没有价值，但越来越多的数据累加，量变就会引起质变，就好像一个人的意见并不重要，但1千人、1万人的意见就比较重要，上百万人就足以掀起巨大的波澜，上亿人足以改变一切。
数据再多，但如果被屏蔽或者没有被使用，也是没有价值的。
中国的航班晚点非常多，相比之下美国航班准点情况好很多。这其中，美国航空管制机构一个的好做法发挥了积极的作用，说起来也非常简单，就是美国会公布每个航空公司、每一班航空过去一年的晚点率和平均晚点时间，这样客户在购买机票的时候就很自然会选择准点率高的航班，从而通过市场手段牵引各航空公司努力提升准点率。这个简单的方法比任何管理手段（如中国政府的宏观调控手段）都直接和有效。
这里多说一两句，过去一个暴政国家对内的控制主要是物理上的暴力，就是强力机构权力无限大，搞国家恐怖主义；而现在一个暴政国家，主要是就靠垄断信息、封锁信息，让民众难以获得广泛而真实的信息，从而实现国家的控制。这个信息封锁，就是对大数据的封锁。
没有整合和挖掘的数据，价值也呈现不出来。
