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大數(shù)據(jù)行業(yè)里的四大誤區(qū)?（3）_數(shù)據(jù)分析師
2014-12-13
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大數(shù)據(jù)行業(yè)里的四大誤區(qū)（3）_數(shù)據(jù)分析師


誤區(qū)三：數(shù)據(jù)量特別大才叫大數(shù)據(jù)

在“數(shù)據(jù)界”存在這樣有一波人，他們認(rèn)為“只有Peta級(jí)以上的才叫大數(shù)據(jù)，甚至到了Zeta以上才叫大數(shù)據(jù)，目前還沒有到真正的大數(shù)據(jù)時(shí)代！”，每次聽到這樣的話，我就知道這些人受IOE某巨頭的4V理論中的“容量”影響太巨大了。對(duì)此，我想說的第一句話是“盡信書不如無書，盡信巨頭不如去IOE”，去IOE不只是要從硬件做起，還要從思想上敢于挑戰(zhàn)巨頭做起，盡管很多IT界的經(jīng)典理論都是傳統(tǒng)巨頭提出的，但是隨著挑戰(zhàn)者的出現(xiàn)，萌發(fā)了新的思想和技術(shù)后，傳統(tǒng)巨頭會(huì)被慢慢顛覆，這也是我們?nèi)祟惽斑M(jìn)向前的一個(gè)重要因素。如果我們還停留在迷信巨頭的時(shí)代，如此刻板教條的去追求一個(gè)概念，那么就不會(huì)有現(xiàn)在的Hadoop，不會(huì)有現(xiàn)在的Spark，不會(huì)有現(xiàn)在的特斯拉，不會(huì)有機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能，更不會(huì)有未來的第N次工業(yè)革命。

首先我想強(qiáng)調(diào)，大數(shù)據(jù)技術(shù)真的不是一個(gè)新鮮詞，在之前的文章中我已經(jīng)說過，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)還是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)這個(gè)行業(yè)已經(jīng)發(fā)展了若干年，而數(shù)據(jù)量的規(guī)模永遠(yuǎn)是超出該時(shí)代的想象的，比如十幾年前，一張軟盤的數(shù)據(jù)量也就1.44M，當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)如果達(dá)到1T都讓旁人咂舌。那么按數(shù)據(jù)量的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)時(shí)如果有人收集了1T數(shù)據(jù)就已經(jīng)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代了嗎？顯然不是！所以我想說，數(shù)據(jù)量的大小并不是衡量大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，如果按數(shù)據(jù)量去判斷是否大數(shù)據(jù)的話，那么“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞真的是一個(gè)偽命題，就如同“老虎比如是老的，小伙必須是小的，巨頭必須是腦袋大的，飛人必須是長(zhǎng)翅膀的”這種純粹字面意思去定義的話題一樣。

那么再回過來說，大數(shù)據(jù)的概念是什么？首先，大數(shù)據(jù)是一個(gè)完整的生態(tài)體系，從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集、加工、匯總、展現(xiàn)、挖掘、推送等方面形成了一個(gè)閉環(huán)的價(jià)值鏈，并且通過每個(gè)環(huán)節(jié)的多種技術(shù)處理后，為所在業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供有價(jià)值的應(yīng)用和服務(wù)。其次，大數(shù)據(jù)的核心是什么？一方面是開源，一方面是節(jié)流，目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心目標(biāo)都是通過低成本的技術(shù)更好的滿足對(duì)數(shù)據(jù)的需求（尤其是處理近年來更多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），并在在滿足需求的基礎(chǔ)上盡可能多的為企業(yè)節(jié)省投資。說一千道一萬，大數(shù)據(jù)的核心理念還是滿足應(yīng)用需求，有明確目標(biāo)的技術(shù)叫生產(chǎn)力，沒有業(yè)務(wù)目標(biāo)的技術(shù)叫“浪費(fèi)生命力”。

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