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大数据行业里的四大误区​（3）_数据分析师
2014-12-13
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大数据行业里的四大误区（3）_数据分析师


误区三：数据量特别大才叫大数据

在“数据界”存在这样有一波人，他们认为“只有Peta级以上的才叫大数据，甚至到了Zeta以上才叫大数据，目前还没有到真正的大数据时代！”，每次听到这样的话，我就知道这些人受IOE某巨头的4V理论中的“容量”影响太巨大了。对此，我想说的第一句话是“尽信书不如无书，尽信巨头不如去IOE”，去IOE不只是要从硬件做起，还要从思想上敢于挑战巨头做起，尽管很多IT界的经典理论都是传统巨头提出的，但是随着挑战者的出现，萌发了新的思想和技术后，传统巨头会被慢慢颠覆，这也是我们人类前进向前的一个重要因素。如果我们还停留在迷信巨头的时代，如此刻板教条的去追求一个概念，那么就不会有现在的Hadoop，不会有现在的Spark，不会有现在的特斯拉，不会有机器学习人工智能，更不会有未来的第N次工业革命。

首先我想强调，大数据技术真的不是一个新鲜词，在之前的文章中我已经说过，大数据的本质还是数据，数据这个行业已经发展了若干年，而数据量的规模永远是超出该时代的想象的，比如十几年前，一张软盘的数据量也就1.44M，当时的数据如果达到1T都让旁人咂舌。那么按数据量的标准，当时如果有人收集了1T数据就已经进入大数据时代了吗？显然不是！所以我想说，数据量的大小并不是衡量大数据的标准，如果按数据量去判断是否大数据的话，那么“大数据”这个词真的是一个伪命题，就如同“老虎比如是老的，小伙必须是小的，巨头必须是脑袋大的，飞人必须是长翅膀的”这种纯粹字面意思去定义的话题一样。

那么再回过来说，大数据的概念是什么？首先，大数据是一个完整的生态体系，从数据的产生、采集、加工、汇总、展现、挖掘、推送等方面形成了一个闭环的价值链，并且通过每个环节的多种技术处理后，为所在业务场景提供有价值的应用和服务。其次，大数据的核心是什么？一方面是开源，一方面是节流，目前大数据技术的核心目标都是通过低成本的技术更好的满足对数据的需求（尤其是处理近年来更多的非结构化数据），并在在满足需求的基础上尽可能多的为企业节省投资。说一千道一万，大数据的核心理念还是满足应用需求，有明确目标的技术叫生产力，没有业务目标的技术叫“浪费生命力”。


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