由于數據采集方式的智能化，萬事萬物都可以映射為數據，就像柏拉圖的著名洞喻，洞內影像是洞外之物的映射，這樣，數據與事物之間具有一種對應關系。事物的客觀實在性基本上得到了公認，但是由事物映射而成的數據是否也有實在性呢？數據是事物屬性的刻畫，反映出事物的信息，就像運動、時空是事物的基本屬性一樣，數據作為事物的基本屬性與事物本身具有依隨性，不存在沒有數據足跡的事物。因此，事物的數據就成為反映事物的一種實在，我們可以稱之為數據實在。由反映事物實在的數據實在聚集一起而構成了一個虛擬世界，我們可以稱之為數據世界。大數據時代的來臨以及數據世界的形成給科研方式和知識發現模式帶來了巨大的變革。

　　首先，科研對象發生了變化，數據世界的形成為科學研究提供了新對象。

　　以往的科學研究一般都是直接面對自然界或人類社會，直接與研究對象打交道。例如天文學家直接將天文望遠鏡對準太空，觀察星象；物理學家直接與物質世界打交道，設計實驗、記錄結果等等。大數據時代隨著數據量的暴增以及數據世界的形成，科學工作者不再把全部精力與物質世界打交道，而是開始直接挖掘反映物理實在的數據世界。通過數據世界的挖掘，科學家們可以發現數據里面所隱藏的各種秘密，找到數據規律并挖掘出所隱含的自然或社會規律。數據是科學研究的基礎，即使在小數據時代，科研工作者也是從數據中尋找規律。但是，小數據時代的數據與物理對象的距離更近，數據及其對象不可分離，而大數據時代，數據及其對象相互分離，獨自形成了自己的世界。在大數據時代，“人們事實上并不用望遠鏡來看東西了，取而代之的是通過把數據傳遞到數據中心的大規模復雜儀器來‘看’，直到那時他們才開始研究在他們電腦上的信息”[2]xi。

　　其次，科學發現的工具發生了變化，數據挖掘成了科學發現的主要工具。

　　原來的科學發現需要科學工作者從最原始的準備工作開始，需要許多專業的裝備，而且這些昂貴的裝備往往很難共享，占有裝備的往往獨享裝備和數據。傳統的獨占式科研方式迫使科學工作者到處建設自己的實驗室，各部門都購置設備，重復建設多，人員和資金浪費嚴重。在大數據時代，數據采集、存儲、傳輸和處理都成為相互獨立的工作，特別是數據可以實現遠程共享，只要具備數據挖掘的能力就能夠從事科學發現的工作。因此，大部分科學工作者不再需要昂貴的裝備，只要具備數據挖掘工具和能力。“在21世紀，人們通過各種新工具不間斷地采集著海量的科學數據，也通過計算機模型產生著大量的信息，其中大部分已經長期存儲在各種在線的、可以公共獲取的、得到有效管理的系統上，可以支持持續的分析，這些分析將引發許許多多新理論的發現。”[2]iv“數里淘金”是大數據時代科學工作者最重要的工作，科學工作者幾乎都變成了數據挖掘者。大數據為科學研究帶來了重大的機遇，“基于對大數據的分析，我們能更好地理解世界，解決以前認為難于解決的或甚至認為不可能解決的很多科學問題，產生意料之外的科學發現”[7]1。