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大數據行業里的四大誤區?（3）_數據分析師
2014-12-13
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大數據行業里的四大誤區（3）_數據分析師


誤區三：數據量特別大才叫大數據

在“數據界”存在這樣有一波人，他們認為“只有Peta級以上的才叫大數據，甚至到了Zeta以上才叫大數據，目前還沒有到真正的大數據時代！”，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巨頭做起，盡管很多IT界的經典理論都是傳統巨頭提出的，但是隨著挑戰者的出現，萌發了新的思想和技術后，傳統巨頭會被慢慢顛覆，這也是我們人類前進向前的一個重要因素。如果我們還停留在迷信巨頭的時代，如此刻板教條的去追求一個概念，那么就不會有現在的Hadoop，不會有現在的Spark，不會有現在的特斯拉，不會有機器學習人工智能，更不會有未來的第N次工業革命。

首先我想強調，大數據技術真的不是一個新鮮詞，在之前的文章中我已經說過，大數據的本質還是數據，數據這個行業已經發展了若干年，而數據量的規模永遠是超出該時代的想象的，比如十幾年前，一張軟盤的數據量也就1.44M，當時的數據如果達到1T都讓旁人咂舌。那么按數據量的標準，當時如果有人收集了1T數據就已經進入大數據時代了嗎？顯然不是！所以我想說，數據量的大小并不是衡量大數據的標準，如果按數據量去判斷是否大數據的話，那么“大數據”這個詞真的是一個偽命題，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，大數據的概念是什么？首先，大數據是一個完整的生態體系，從數據的產生、采集、加工、匯總、展現、挖掘、推送等方面形成了一個閉環的價值鏈，并且通過每個環節的多種技術處理后，為所在業務場景提供有價值的應用和服務。其次，大數據的核心是什么？一方面是開源，一方面是節流，目前大數據技術的核心目標都是通過低成本的技術更好的滿足對數據的需求（尤其是處理近年來更多的非結構化數據），并在在滿足需求的基礎上盡可能多的為企業節省投資。說一千道一萬，大數據的核心理念還是滿足應用需求，有明確目標的技術叫生產力，沒有業務目標的技術叫“浪費生命力”。


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