我们应该杀死“大数据”

作者：课课家来源： www.kokojia.com点击数：353发布时间： 2015-11-02 11:46:01

恍惚恍惚又来到了文章的学习，想必大家又有很多问题吧!

老实说我以前是一个经常滥用大数据这个词的人，似乎每一个新成立的企业都与大数据有关，就连风险投资公司也更愿意投资关于大数据的公司。
为什么我现在越来越不喜欢“大数据”这个词了？因为我认为这个词条本身是落伍的，它的定义由一系列的单词构成，但这些单词并没有正确的反映了目前数据界发生了什么。现在，我们应该考虑的不是“大数据”，而是应该想一想我们能用数据做些什么。这些与运用分层数据创建的应用有关，也与这些应用能体现的深层意义有关。我不是第一个对大数据的夸夸其谈感到厌烦的人，我与大量的投资者、数据专家以及企业家聊过，很多人与我有同样的感受。oracle视频
根据Vincent Mcburney的说法，“大数据”一词起源于宾夕法尼亚大学的Francis Diebold，他在2000年7月写的一篇关于金融建模的文章中首度提及此词。从那时到现在已经超过了10年的时间，在此期间关于人们该如何运用大数据，发生了太多的事情。
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大数据不仅仅只与大企业有关。事实上任何一个公司，从Facebook、 Twitter这种巨人公司到Cloudera、Box、Okta这种快速发展的创业公司都是大数据公司，依照大数据的定义来看。每个有着一定用户规模的公司都在搜集大量的数据，也就是“大数据”。在一个数据是产品创新关键的世界，成为一个“大数据”公司并不算什么独特的事，老实说一点都不能说明一个公司的具体状况。

经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。

《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。

《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。^[11]

2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、oracle视频教程产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。

围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。

“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。

此外，贵州省将计划通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点，鼓励产业链上下游之间的数据交换，规范数据资源的交易行为，促进形成新的业态。

国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。

根据IBM，大数据包括四个方面：数量、速度、多样化以及真实性。在这个充满了社交网络、电子商务以及企业数据存储的世界，这些因素在许多领域都有被应用到。大数据真的不能代表全部，既然我们有这么多不同的方法来筛选及使用这些大量数据的话。
这并非是低估在整理、分析大量数据方面创新的重要性。事实上，许多产业的未来，包括电子商务与广告，都要依赖于对数据的处理。像GoodData、Infochimps、Moat等这些创业公司，都在研究让数据能更好的为人所用的方法。oracle数据库教程

另一点值得指出的是，在大数据这个词发明之前，像IBM、大型零售商、金融巨头等大型企业就已经开始在分析大量数据上面花时间了。所以让我们思考出另外一种方式来描述需要处理大量数据的创业公司吧，或许是和应用的实际功能与数据的对比有关。
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