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我以前在《老虎》杂志上看过一篇文章“大数据行业的两个误区”，很多朋友都评价不错。受此启发，我想写更多关于我最近目睹和经历的项目。经过总结，笔者发现对大数据有相当多的误解，特别是在中国，很多人传递虚假信息，导致很多基本概念的偏差。在最后一篇文章之后，让我们来谈谈大数据中的一些误解，让大家来试一试。
误解3:数据量特别大，被称为大数据
在“数据世界”中有这样一个人潮。他们认为“只有peta或更高的才称之为大数据，甚至高于zeta的才称之为大数据。”它还没有进入真正的大数据时代！”每次我听到这些，我都知道这些人很大程度上受到了4v巨行星理论中“容量”的影响。关于这一点，我想说的第一句话是，“相信书比没有书好，相信巨人比去爱好。”去ioe不仅要从硬件开始，还要敢于从意识形态的角度挑战巨人。虽然信息技术领域的许多经典理论都是由传统巨头提出的，但是随着挑战者的出现、新思想和新技术的涌现，传统巨头将被慢慢颠覆，这也是我们前进的一个重要因素。如果我们仍然停留在迷信巨人的时代，以如此僵化和教条的方式追求一个概念，那么未来就不会有hadoop、spark、Tesla、机器学习人工智能和第N次工业革命。
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首先，我想强调大数据技术真的不是一个新词。正如我在上一篇文章中所说，大数据的本质是数据。数据产业已经发展了几年，数据量的规模总是超出那个时代的想象。例如，十多年前，一张软盘的数据量是1.44兆，如果当时数据量达到1兆，其他人会感到震惊。根据数据量标准，如果当时有人收集了1t的数据，他们会进入大数据时代吗？显然不是！因此，我想说，数据的大小不是衡量大数据的标准。如果我们根据数据量来判断它是否是大数据，那么“大数据”这个词就真的是一个错误的命题，就像纯粹字面意义上的“老虎老了，男孩必须小，巨人必须有大脑袋，飞人必须有翅膀”一样。
话说回来，大数据的概念是什么？首先，大数据是一个完整的生态系统，它从数据生成、收集、处理、汇总、展示、挖掘和推送等方面形成一个闭环价值链，并在每个环节经过各种技术处理后，为其业务场景提供有价值的应用和服务。第二，大数据的核心是什么？一方面，它是开源的，另一方面，它是节流的。目前，大数据技术的核心目标是通过低成本技术更好地满足数据需求(尤其是近年来处理更多的非结构化数据)，在满足需求的基础上尽可能地为企业节省投资。大数据的核心理念是满足应用需求。目标明确的技术被称为生产力，而没有业务目标的技术被称为“浪费活力”。
误区4:大数据换大数据
我认为这是目前最严重的误解。在一些企业中，对技术的追求必须是最新的、最好的和最聪明的，并且必须是国际先进和世界一流的。所有企业，无论行业、性质、地区和年龄，都在高喊“赶上蝙蝠，大数据帮助* *企业实现* *目标”。接下来，他们先去了ioe，然后投资购买集群，所有以前的高性能小型机和大型机都没有使用。所有以前的操作记忆授权都已停止。前几十年的投资在一夜之间变得无效，更多的资源被投入到追赶“大数据”上。
同学们，我相信每个人每天都会听到或看到这种浪费金钱的行为。许多企业不付出任何代价来让领导者发笑。真是个误会。对此，我想说:
首先，从技术上讲，英美烟草或许多互联网公司追求大数据是因为业务发展的需要。任何互联网企业都是为流量和点击而生，这意味着需要快速处理大量非结构化数据。此时，决定了互联网企业只能通过一些并发的方式对底层数据进行分解，然后进行快速处理，以满足用户和市场的需求。互联网企业的业务流程和业务模式决定了必须采用大数据技术。相反，许多企业根本不需要这些技术。有些企业只需在一两个excel文件中做几个公式就可以满足其发展，而且数据周期仍然是按月处理的，所以根本不需要使用这些技术。
第二，从投资的角度来看，互联网公司都是天生的平民，根本买不起大型设备。即使一夜暴富，也没有传统的小型机主机能更好地满足他们的发展。因此，他们只能找到创建价值链和标准的另一种方式。在以前的低投资和轻量级架构中，不断进行少量线性硬件投资以满足业务发展。相反，一些传统企业，甚至巨无霸，在一年前就已经明确了他们的投资计划，他们的投资将在原有的基础上获得更高的投资回报率。现在，为了追求大数据的口号，他们牺牲了很多以前的投资，除了“得不偿失”，其余的只能是道德操守无处不在。
大数据技术，甚至任何技术，都是为了满足特定的业务目标而诞生的。在有了明确的业务目标之后，设计一个符合自身业务架构的技术架构是一个科学健康的发展理念。如果你是老板、首席执行官或投资者，你必须明白，大数据技术有时对一个企业来说就像水，而企业的业务目标就是那艘船，“水能载舟，亦能覆舟。”
随着生产关系的不断调整，将会有几轮生产率的不断提高，大数据之后的技术也将日新月异。例如，现在正在出现的许多人工智能技术，如“机器学习、深度学习”也已经出现。诸如“小数据”和“微观数据”等更详细技术的细分也已经出现。当技术的洪流到来时，只要你保持清醒的商业导向思维，根据自己的业务需求设计自己的，这篇文章是作者独立的观点，并不代表老虎嗅探网络的立场
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