京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据真是“大”吗? 并不见得
数据并不只是因为成为了“大数据”才有了价值,“小数据”就没有价值吗?而是只要是数据都是有价值的。
大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯(见百度百科)。业界将其归纳为4“V”—Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性)。大数据的“大”,目前应该是指与计算机为代表的信息设备诞生以来这70年所产生的信息数据相比是“大”了,即与历史产生的信息数据相比是“巨量”了。但若我们将其放在纵、横两个维度上去比,大数据还“大”吗?
从数据产生的过程看。目前的大数据(从TB级别,跃升到了PB级别)与以往的MB、GB级别相比确实大了,但与未来的EB、ZB级别相比还只能称之为“小数据”。从数据以外方面看。首先与同为IT概念的IP地址的IPv6相比,即使目前定义数据量最大计量单位DB,与其相比还差近2个级别。再与信息(在此信息即为数据,下同)共同构成世界的物质、能量三要素的其他二要素物质、能量相比,地球的质量约为5.98×1027克,世界探明煤炭资源可采储量约为9.84×1017克,10TB大约等于一个人脑的存储量,全球70亿人的脑存储量约为6.52×270Byte,相对应来看目前所说的大数据也并不“大”。但我们也还没有称IPv6为“大IP地址”,没有称物质、能量为“大物质”、“大能量”等等。
在物质世界有“大”就有“小”,如物质就计量单位从小到大有克、十克、百克、千克……,从大到小有克、分克、厘克、毫克……。而数据,目前计量单位只能从小到大有bit、Byte、KB、MB……,但却不能从大到小。而我们知道数据计量单位每缩小一个级别,则数据量就可增加1024即210倍。
物质有限可分还是无限可分虽然还将争论下去,但就当今理论和实践的发展看物质是可分的,就物质的计量单位而言是具有双向性的(能大能小)。而数据似乎是不可分的,就数据的计量单位而言似乎是单向性的(只能大)。
若将物质资源的计量单位定为“克”,则煤炭储量的数值可与数据资源数值的EB对应;而若将物质资源的计量单位定为“毫克”,则煤炭储量的数值就可与数据资源数值的ZB对应。就当今理论和实践的发展看物质是可分的,则物质资源的数值相较数据资源就计量单位而言似乎是无限大的,数据资源的“大”就更待商榷了。
人类利用物质和能量资源的过程是:自然产生物质和能量资源(软件),人类发明工具开发物质和能量资源(硬件),人类改进工艺利用物质和能量资源。即先有物质和能量资源,再有开发物质和能量资源的硬、软件工具。
而人类利用数据资源的过程是:人类发明了计算机等信息设备来承载数据资源(硬件),人类设计了软件来处理数据资源(软件),数据才向人类展现出其资源的特性(资源)。即先有了开发数据资源的硬、软件工具,再有数据资源。
物质和能量资源的产生经过了亿万年自然的进化,其产生与人类没有关系,即不已人类的意志而转移。而数据资源的产生只有短短的几十年时间(该数据资源是指计算机诞生以后产生的信息数据资源),其产生与人类有直接关系,即其会随着人类的意志而转移。这种根本性的不同,对人类意味着什么?目前我们不得而知。物质不灭定律(又称“质量守恒定律”)告诉我们“物质虽然能够变化,但不能消灭或凭空产生”。数据是否也是不灭的,数据又将如何变化呢?这些,我们都是无法回答的。
目前,“大数据”的核心只是改变了人类以前的理解,即承载数据的硬件有价值,处理数据的软件有价值,而数据本身却不具有价值。由此,呈现了数据本身也是具有价值这一理念。
“大数据”一词,目前还只是IT界自说自话的技术术语,并没有体现出其价值所在,百姓并不明白它有什么用处。其实还不如称“大数据”为“数据资源”或“资源数据”。以突出“资源”一词所蕴含的价值,以体现数据的资源特性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26