大数据下一个高科技忽悠

发布时间：2020-02-14 07:12:24 阅读：次来源：攀登架厂家

大数据：下一个高科技“忽悠”？

2012-08-22 12:03:14来源：比特网评论：0 点击：　　近一两年来，尤其进入2012年后，大数据这个词儿就塞满了耳朵，无论是IT厂商，还是经济学家，还是媒体，似乎如果不讨论大数据，那就已经out了。笔者分别在百度和Google搜索了一下大数据，百度说找到相关结果约...

近一两年来，尤其进入2012年后，“大数据”这个词儿就塞满了耳朵，无论是IT厂商，还是经济学家，还是媒体，似乎如果不讨论“大数据”，那就已经out了。笔者分别在百度和Google搜索了一下“大数据”，百度说“找到相关结果约13,100,000个”，Google说“找到约 623,000,000 条结果”，这里我们不讨论为何百度和Google为何出现了较大的搜索差异，从搜索结果能够看出，“大数据”这个东西，现在有多么火。

这不免让笔者想起 “云计算”被热炒的时候，大概从08年开始吧，网络上所看到的，从各个IT厂商口中所听到的，几乎一切都开始被“云”笼罩，云计算迅速席卷了几乎IT的每个角落，而各类人对于云的不同看法，也迅速让云计算变成“晕计算”。至今，云计算的成功案例虽然有，但相比起初业内对这种新事物的憧憬，却显得少得可怜。客观的说，云是一种的很好的IT使用模式，但未必适合所有应用和企业，热捧让云的作用夸大，带来了不少泡沫和误区。

云计算方兴未艾，如今，大数据又开始兴起，这一波又一波的新浪潮，对于大多数企业来说，是否已经让您感到了“不是我不明白，是这世界变化快”？大数据到底是个什么玩意儿，跟我有啥关系？这个事物又是一个新的噱头，还是即将开启一个新的时代？

想必，有这些问题的人还不算少。

那么，到底什么是大数据？

和云计算一样，大数据目前也还没有一个标准的、能够记录在教科书上的定义。笔者搜集了一下，对于大数据的普遍认知主要有以下几种：大数据就是海量的数据;是大量增长的交易数据;需要存储并进行监管的数据;爆炸的新数据来源;等等。对于大数据中“大”的理解，主要有两个方面，第一种是指大量的、快速增长的数据，第二种则是数据中所蕴含的大的价值和洞察。

最早提出大数据时代来临的是知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡认为，数据逐渐成为重要的生产因素，人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。在报告发布后，大数据迅速成为IT业关注的热点，也引起了金融界的高度重视。笔者不能对于什么是大数据妄加论断，对于大数据的描述，我们不妨来看看目前几家涉足大数据的IT厂商的看法：

IBM大中华区董事长钱大群曾在IBM论坛2012上表示，大数据时代的到来，则使得数据更为重要，通过对数据的分析，可以为决策者提供更有建设性的看法。对于大数据，IBM提出了规模性(Volume)、多样性(Variety)、高速性(Velocity)和真实性(Veracity)的“4V理论”;戴尔公司全球企业级解决方案副总裁Cheryl Cook认为，大数据就是指有大量的、快速的和多样化的数据集合以及由此带来的数据分析所导致的大的见解，同样，戴尔提出了大数据的五个阶段。

甲骨文公司副总裁兼大中华区技术总经理喻思成则认为，在大数据的实际应用中，用户的最终目的是要利用大数据来进行更好的决策。这一过程是由四个部分来组成的：数据捕获、组织、分析和决策。NetApp 大中华区总经理陈文表示，大数据要包括A、B、C三个要素：大分析(Analytic)，高带宽(Bandwidth)和大内容(Content)。

虽然定义并不完全相同，但是这些厂商眼中的大数据有这么几个特点：数据很多并且很多样，这些数据需要进行组织分析，就像在沙堆中寻觅金粒，找到对自身有用的信息;从数据分析结果中获得决策，就像大数据厂商们所一直宣传的，公司决策应当更加依赖于数据而不是经验。

认清大数据，盲目跟风不可取

就和云计算一样，大数据的本旨是好的，经过数据分析做出的决策也许要比经验更加靠谱。大数据厂商经常举出的例子就是零售业，比如经过消费者购买行为分析，将某某商品和某某商品放到一起，有效提高了销量;又如房地产业，从搜索引擎反馈的消费者对房市的搜索结果，甚至能够预测到楼盘的销量。

但是，这一切真的都要归功于“大数据”么？我想举个例子，小李每天上班都要经过一条没有名字的公路，这条公路平时也颇为繁华，车水马龙，但是有条不紊。有一天，这条公路被商人买下了，将其命名为“大数据公路”，并增加了不少便利设施;接着，商人联合了另外几个商人，封锁了附近其他几条小路，告诫行人们必须都要走“大数据公路”，其他路则不通。于是，人们被迫蜂拥而至，原本顺畅的公路也开始拥堵，交通状况日渐复杂，行人也不免怨声载道，而商人们正在考虑的，就是下一步该怎么收取过路费了。

这个比喻可能并不恰当，仅仅是笔者的一点看法，想说明的是，大数据是个好东西，但是其价值没必要被无限的夸大，就像云计算诞生之初，IT几乎方方面面都开始向云计算靠拢，比如网络空间变成了云存储，虚拟化也变成了云计算，很多新生的产品和技术无非是将传统技术进行“时髦化”的包装。大数据也是如此，正如上面的例子，也许我们以前所走的就是一条正确的道路，并非是走“大数据公路”才能走的更快;如果就是每天上班下班，那也不一定非要走“大数据公路”，走条小路，没准走的更快，还不用交过路费。

噱头和热炒背后总有商业价值在里面，作为消费者，还需认清。对于普通企业，也许并不需要大数据，首先，数据量可能没那么大，其中所蕴含的价值也许更没有那么大，就好比在一堆沙子中挑出金子，金子未必会有，而挑出金子这个过程中所耗费的人力物力，也许早就超出了金子的价值。那么，大数据适合哪些企业？当然，首先这些企业要拥有大的数据，比如金融——金融业也是最早对大数据产生兴趣的行业、大型零售企业、房地产、电信等等，沙子多了，从中挑出金子的几率也就更多了，所以说大数据并非适合所有企业，想要拥抱大数据，还需从自身情况出发，最好的技术，未必就是最适合自身的。

和云计算一样，大数据同样描绘出了一副美丽的应用前景。但云计算所提出的，像水电一样应用IT资源，彻底改变IT的应用模式，目前似乎还离我们还比较遥远;而大数据作为一种新的IT应用趋势，想要真正创造出价值，也许还需要几年时间吧。制约大数据发展的一个主要因素就是人才。某国际知名IT厂商全球副总裁曾对笔者说，大数据的保存、分类是一个挑战，但是更关键的一点是懂得Hadoop应用开发的人才太少，这是最大的挑战。这位高管表示，中国真正懂得Hadoop技术的人不超过2000人，很多都是集中在一个企业中，特别是互联网行业比较多，做应用开发的人才不够，大数据的应用很难推广。

还有一些IT企业提出了大数据中的所需要注意的，比如，IBM中国研发中心信息管理总经理朱辉表示，应对大数据挑战是需要一整套解决方案的，单靠Hadoop或者NoSQL等单一的技术或者产品都不能从根本上解决问题，还需要传统技术与新技术的融合;SGI CEO马克·巴雷内切亚认为，大数据的产生越来越快，越来越多。很多数据经过很短时间使用以后，就很难使用了，但又不能丢弃。这就牵扯到大数据长期管理的问题。因此，如何快速、安全的存储和管理大数据非常重要。

总的来说，云计算、物联网、Web2.0、社交网络、移动互连的快速发展让数据前所未有的增长，并且更加集中，这种趋势也将一直持续下去。海量的数据中，自然也蕴含着大的商业价值，这点笔者并不否认。但是大数据这种应用目前来看还只是少数企业的专利，在诸多的宣传中其作用不免被放大，对于更多的企业来说，还需要认清自身需要，最好的技术未必是最适合的，多看看，多对比，盲目跟风是不可取的。

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