之前發(fā)一篇文章《大數(shù)據(jù)行業(yè)里的兩大誤區(qū)》，很多朋友評(píng)價(jià)還不錯(cuò)，受此激勵(lì)，結(jié)合最近目睹、經(jīng)歷的項(xiàng)目，想多寫一些。經(jīng)過筆者總結(jié)，發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的誤區(qū)還真是不少，尤其是國(guó)內(nèi)，很多人以訛傳訛，造成了很多基本概念的偏差。接上一篇文章，再來談?wù)劥髷?shù)據(jù)中的一部分誤區(qū)，供大家拍磚。

誤區(qū)三：數(shù)據(jù)量特別大才叫大數(shù)據(jù)

在 “數(shù)據(jù)界”存在這樣有一波人，他們認(rèn)為“只有Peta級(jí)以上的才叫大數(shù)據(jù)，甚至到了Zeta以上才叫大數(shù)據(jù)，目前還沒有到真正的大數(shù)據(jù)時(shí)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(duì)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(zhàn)巨頭做起，盡管很多IT界的經(jīng)典理論都是傳統(tǒng)巨頭提出的，但是隨著挑戰(zhàn)者的出現(xiàn)，萌發(fā)了新的思想和技術(shù) 后，傳統(tǒng)巨頭會(huì)被慢慢顛覆，這也是我們?nèi)祟惽斑M(jìn)向前的一個(gè)重要因素。如果我們還停留在迷信巨頭的時(shí)代，如此刻板教條的去追求一個(gè)概念，那么就不會(huì)有現(xiàn)在的 Hadoop，不會(huì)有現(xiàn)在的Spark，不會(huì)有現(xiàn)在的特斯拉，不會(huì)有機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能，更不會(huì)有未來的第N次工業(yè)革命。

首先我想強(qiáng)調(diào)，大 數(shù)據(jù)技術(shù)真的不是一個(gè)新鮮詞，在之前的文章中我已經(jīng)說過，大數(shù)據(jù)的本質(zhì)還是數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)這個(gè)行業(yè)已經(jīng)發(fā)展了若干年，而數(shù)據(jù)量的規(guī)模永遠(yuǎn)是超出該時(shí)代的想象 的，比如十幾年前，一張軟盤的數(shù)據(jù)量也就1.44M，當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)如果達(dá)到1T都讓旁人咂舌。那么按數(shù)據(jù)量的標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)時(shí)如果有人收集了1T數(shù)據(jù)就已經(jīng)進(jìn)入大 數(shù)據(jù)時(shí)代了嗎？顯然不是！所以我想說，數(shù)據(jù)量的大小并不是衡量大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)，如果按數(shù)據(jù)量去判斷是否大數(shù)據(jù)的話，那么“大數(shù)據(jù)”這個(gè)詞真的是一個(gè)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(zhǎng)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(shù)據(jù)的概念是什么？首先，大數(shù)據(jù)是一個(gè)完整的生態(tài)體系，從數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、采集、加工、匯總、展現(xiàn)、挖掘、推送等方面形成了一個(gè)閉環(huán)的價(jià)值鏈，并且通過每個(gè)環(huán)節(jié)的多種技術(shù)處理后，為所在業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供有價(jià)值的應(yīng)用和服務(wù)。其次，大數(shù)據(jù)的核心是什么？一方面是開源，一方面是節(jié)流， 目前大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心目標(biāo)都是通過低成本的技術(shù)更好的滿足對(duì)數(shù)據(jù)的需求（尤其是處理近年來更多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)），并在在滿足需求的基礎(chǔ)上盡可能多的為企業(yè) 節(jié)省投資。說一千道一萬，大數(shù)據(jù)的核心理念還是滿足應(yīng)用需求，有明確目標(biāo)的技術(shù)叫生產(chǎn)力，沒有業(yè)務(wù)目標(biāo)的技術(shù)叫“浪費(fèi)生命力”。

誤區(qū)四：為了大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)

這 個(gè)誤區(qū)我認(rèn)為是目前最嚴(yán)重的。在部分企業(yè)中，追求技術(shù)一定要最新、最好、最炫，一定要拿到國(guó)際先進(jìn)、世界一流才行。所有的企業(yè)，不分行業(yè)不分性質(zhì)不分地域 不分年代，一律高喊“趕超BAT，大數(shù)據(jù)助力**企業(yè)達(dá)到**目標(biāo)”，接下來就是先去IOE，然后投資買集群，把之前的各種高性能小型機(jī)大型機(jī)都不用了， 之前買的O記授權(quán)全部停了，之前的幾十年投資一夜之間作廢，又投入了更多的資源去追趕“大數(shù)據(jù)”。

同學(xué)們，這種勞民傷財(cái)?shù)氖虑橄嘈糯蠹颐刻於紩?huì)聽到或者親眼看到，很多企業(yè)不計(jì)成本就是為了博領(lǐng)導(dǎo)一笑，這得是多么大的誤區(qū)啊。對(duì)此我想說：

第 一，從技術(shù)上來說，比如BAT或者很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)去追求大數(shù)據(jù)，是因?yàn)闃I(yè)務(wù)發(fā)展的需要。任何一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一出生就是為了流量和點(diǎn)擊而活著，這就意味這大 量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)需要進(jìn)行快速處理，這時(shí)候就決定了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)只能通過一些并發(fā)手段去分解底層的數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行快速加工，并滿足其服務(wù)用戶和市場(chǎng)的需要。 互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程和業(yè)務(wù)模型就決定了必須得采用大數(shù)據(jù)技術(shù)。反之，很多企業(yè)根本用不著這些技術(shù)，有些企業(yè)簡(jiǎn)單的一兩個(gè)Excel文件里面做幾個(gè)公式就 可以滿足它的發(fā)展，而且數(shù)據(jù)的周期還是按月處理的，根本不需要運(yùn)用這些技術(shù)。

第二，從投資上來說，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)出生都是平民，根本買不起大 型設(shè)備，就算一夜暴富后，也沒有一個(gè)傳統(tǒng)的小型機(jī)大型機(jī)可以更好的滿足它們的發(fā)展，故只能另辟蹊徑創(chuàng)造價(jià)值鏈和標(biāo)準(zhǔn)了，在之前的低投資、輕量級(jí)架構(gòu)上，不 斷進(jìn)行小量的線性硬件投資滿足業(yè)務(wù)的發(fā)展。反倒是一些傳統(tǒng)企業(yè)，甚至是巨無霸，其投資計(jì)劃已經(jīng)在一年前明確，而且在原來的基礎(chǔ)上投資會(huì)更有ROI（投資回 報(bào)率），現(xiàn)在反倒為了追求大數(shù)據(jù)的口號(hào)，犧牲了之前的大量投資，除了“得不償失”，剩下的只能是滿地的節(jié)操了。

大數(shù)據(jù)技術(shù)甚至任何一種技 術(shù)都是為了滿足特定的業(yè)務(wù)目標(biāo)而生的，在具備了明確的業(yè)務(wù)目的后，順勢(shì)設(shè)計(jì)符合自身業(yè)務(wù)架構(gòu)的技術(shù)架構(gòu)，才是一種科學(xué)的健康的發(fā)展觀。如果您是一位老板、 CEO或者投資人，千萬要明白，大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于企業(yè)來說，有時(shí)候像水，而企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)就是那艘船，“水能載舟，亦能覆舟”。

隨著生產(chǎn)關(guān) 系的不斷調(diào)整，又會(huì)出現(xiàn)若干輪生產(chǎn)力的不斷進(jìn)步，大數(shù)據(jù)之后的技術(shù)也會(huì)日新月異的進(jìn)步著，比如現(xiàn)在開始潮流涌現(xiàn)的“機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)”等諸多的人工智能 方面的技術(shù)，也出現(xiàn)了比如“小數(shù)據(jù)”、“微數(shù)據(jù)”等更細(xì)方向技術(shù)的細(xì)分，在技術(shù)的洪流到來時(shí)，只要保持清晰的以滿足業(yè)務(wù)為導(dǎo)向的頭腦，根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需要 設(shè)計(jì)自身的技術(shù)架構(gòu)，就不會(huì)被各種流派，各種概念淹沒。

作者系《企業(yè)網(wǎng)》特約專家：劉強(qiáng) 樂蜂網(wǎng)數(shù)據(jù)總監(jiān)