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　　如果用非IT类媒体的报道次数或关注度，来去衡量一个IT词汇的热度，我相信“大数据”绝对可以算得上是当前最热的IT词汇，云计算肯定不是它的对手。

　　大数据之所以这么火热，是因为它与普通大众的生活之间，相较其他IT术语似乎有着更为重大，或者说更具传奇色彩更为深厚的关系。从定向营销，到助力美国总统大选，大数据迅速披上了神奇的外衣。而也正是因为它对于人类生活的这种显性的影响力，让它成为了每个生活于信息世界中的人，或多或少都要关注的方向。

　　仅以企业与客户者之间的关系而言，企业主希望借助大数据来分析客户行为规律、兴趣爱好、找到目标的客户，向潜在的客户推送他们可能想要的信息，但另一方面消费者也会因为一些不靠谱的信息推送，来揣测相关企业的大数据的水平。除此之外，通过大数据来改变自身运营效率的企业案例，似乎也正在飞速增加着因此，从哪个方面看，大数据也越来越有成为公从谈资的资本。然而，大数据到底是什么，可能这些参与其中的人又会给出不同的说法，有技术层面上的解读，有理念层面上的解读，有从使用效果上的事后总结但实话实说，与其他IT术语相比，大数据在解释上更具多样性与不确定性色彩。

　　今天我们来谈“大数据到底是什么”，并不想从技术或理念上深究，而希望能一种浅显的描述，来最大限度的达成一种对大数据的共识。其实，大数据这一概念最早成型于IDC与EMC合作的调研报告中，可是那个调研报告的侧重点还在于对互联网物联网、云计算等大趋势下的数据积累、保存与管理的警示，随后不同的厂商在这一基础上不断扩展、丰富并最终延伸出一个业界公认的4V属性理论(体量Volume、种类Variety、速度Velocity、价值Value，IBM的4V理念将最后一个V定义为真实Veracity)，从而形成了一个闭合的大数据体系，从纵向上又总结出从硬件基础设施到数据管理，再到数据分析，最后是数据呈现等4层架构。归根结底，大家最后的共识都认为大数据最终要用服务于社会的，这是它的终极用途，之前所说的积累、保存、管理、分析都是为这一目的服务的。

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　　这么说来，对大数据的认识似乎又统一了，但也因此也使很多人对大数据概念嗤之以鼻。如果仅就大数据最终要体现出应用的价值为社会服务的话，与以前的数据挖掘、商业智能理念又有怎样的区别呢?大数据中的体量，可能在很多场合也并不能体现出来，可能就是几TB的数据也能把人搞得焦头烂额，无非就是数据类型扩展而已。所以，说“大数据只是一个噱头”并无道理。

　　但是，当前的一些大数据的应用案例，也的确与以往的数据仓库应用不同，这其中可能有非结构化与结构化数据的原因，但也有一新的理念、处理模型与手段的变化。至于哪些新东西是因大数据引发的，我们在此也没必要去纠缠，只需要解答一个核心的问题即可：数据到底是什么?

　　如果说很多人追捧大数据的神奇在于，它可以将原本不起眼的历史数据化腐朽为神奇大数据，那么我们是不是可以将大数据比作一种通过加工而来的一种能源?如果可以，我们放眼地球上的能源，就会发现其与大数据有着太多相似之处牛宝体育。

　　地球上的能源有很多种，但是它们之所以是能源的前提在于人类对它们的认知。在远古时期，人类因雷电引火，发现了火和木材这两种能源，前者可用来取暖、驱兽、加工食品，后者可用来生火。在此之后，随着人类文明的进步，科技的发达，逐渐发现了越来越多的能源，比如煤、天然气、石油、太阳能等等，但是在人类还不能认知它们时，它们就不存在了吗?显然不是，在没有人类的时候，它们就已经在地球上静静的等候了成万上亿年，只是人类掌握了相应的科技与工具之后，它们才得以登堂入室。

　　数据也是一样，如果数据有着一个生成/采集应用/加工保存/管理分析/挖掘再保存或删除这样的一个周期的话，那么在其生成的那一刻起，它就存在着应有的价值，只是在于你是否有能力去发现它们。这需要新的理念、知识、技术与相应的工具。原始人即使知道地下几十公里有石油，他们也无法开采，所谓的数据分析，道理也是一样的。

　　从人类发展的历史来看，不断发现新的能源，是一种公理似的注定。当我们掌握了越来越先进的理念基础，并依此开发出越来越先进的工具，出现新的惊喜可以说理所当然。就像刚发明汽车时，谁也不会想到电、水会成为汽车可行的能源。从这个角度讲，当前的大数据所带来的种种神奇，只是人类在数据收集、管理、分析等领域的一次进步而已，它有出现的必然，而非人类的一种“顿悟”。

　　1、Volume储量：现在已经探明的，或新探明的煤、天然气、石油、风、太阳能等能源的储量是相当惊人的，但遍布于多种地形、地貌中，就看人类有没有本事都能获取到了。

　　2、Variety类别：随着人类技术水平的进步，所获得的能源种类也就越来越多，并且越来越多以前认为不行的资源，后来也慢慢成为了能源，放射性元素就是典型的例子，而若技术成熟，海水将成为人类用之不竭的新能源大数据。曾经有一篇科幻论文说得好“也许未来只需要一把泥土，就能把火箭送上月球”。另一方面，不同能源所需要的开采技术与工具也各不相同，这就好比结构化数据与非结构化数据的处理手段的差别。因此，人类面对的能源类别越来越多，它也需要人类具备越来越多种类的能源开采能力。

　　3、Velocity开采/转换效率：很难想像一口一天只产一加仑的油井有什么价值，如果一个太阳能的光电转换效率不到1%，还有使用它的必要吗?因此，人类在能源上的开采/转换的效率将决定这种能源的可利用性，就如果做数据分析，今天的销售数据分析，一个月后才能出来，那不分析也罢了。

　　4、Value价值：能源的价值取决于它所能提供的能量与贡献，谁都知道95号汽油比92号汽油好，但也更贵;煤很便宜，但能提供的能量也相对较低;电能，在目前仍要通过其他能源转换得来，这都是价值之所在。它决定于自身的属性，与相应的数据挖掘与提炼的能力，前者相当于汽油与煤的不同，后者相当于炼油厂在95与92号之间的提炼工艺不同。它们都最终决定了数据的价值并且像某些大数据宣传中所鼓吹的那样，好像任何数据用大数据分析后，就能黄土变黄金一样，这是不可能的，除非你自己对某类数据的认知就有偏差(原本就是土，和原本就是金子，有着本质不同)

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　　IBM所提倡的Veracity，我认为可以理解为能源的提炼水平，就算是95号汽油，中国产的能和欧美产的相提并论吗?这就是所谓的线号的区别。另一个典型的例子就是浓缩铀，丰度为3%的铀235的低浓缩铀可用于核发电，而丰度高于90%的铀235则可以用来制造核武器，两者的价值肯定不一样?所以，这种提炼质量与能力上的区别也最终会体现在能源的价值上。因此，IBM强调数据分析的准确与真实，可以与能源提炼过程中的纯度相对应，体现了对数据分析的一种质的要求。

　　说完理念的对比，再看纵向技术架构上的相似之处，大家可以想想大数据中所谈到的数据采集、汇总、保存、管理、分析、呈现是不是与能源的勘探、开采、汇聚、保管、提炼、使用有着一一对应的关系呢?

　　特别需要指出的是，现在物联网的一大分支工业互联网越来越热，而大数据就是其最后的重要支撑(前不久通用电气还专门为此投资了Pivotal)，其理念在于将各种传感器、致动器也纳入整体的信息采集体系，借助工业设备管控平台，分析出存在于工业设备内有价值的信息，以便于管理、精度调校以及健康预警。想想看，这是不是像地质勘探中，将不同炸点的传感信息汇总起来，再通过震荡波分析软件，来呈现出地下的矿产分布与结构视图?

　　话说至此，我们应该可以总结一下了在某种角度上讲，大数据其实就是人类能源开拓历史在IT领域的一种再现与映射。

　　无论从理念还是实现手法上，大数据的种种说辞，都可以在人类悠久的能源勘探、开采、利用的经验中到对应的关系，因此，从根本上讲它并不新鲜。

　　但关键就在于，在IT领域，对于“数据能源”的认知水平，远不如人类对其他类别能源的认知，所以当我们有一天终于完善了相关理念基础，开发出相应的工具，看到了数据内部的能源之后，可能就一种当初发现石油一样的冲动，进而将其夸大、神话。但是，仔细想想，对于已经经历过太多这类惊喜的人类来说(火、电、煤、油、气、核能、太阳能，哪个不给我们一个惊喜?)，应该不必如此大惊小怪。

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　　我认为，在数据利用的愿景方面，大数据与原来的数据仓库、数据挖掘、商业智能等概念是同出一辙、一脉相承的。大数据其实是对人类在数据利用方面进入的一个新阶段，它代表了一种理念(数据能源)、一种思路(从数据收集到数据分析再到数据呈现的整体构想)和一种新工具(将结构化与非结构化数据、语义与机器化数据汇聚、统一处理、分析与呈现的工具)的集合。它赋予了人类对数据认知的新能力，也进一步打开了人类的数据利用方面的想像空间。就这一点来说，全盘否定大数据，一概以噱头蔽之，也是不可取的。

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　　总之，我们必须明白大数据并非是从天上掉下来的，是人类IT水平发展到一定阶段的必然结果，就像PC、智能手机等出现一样，是很多相关技术互动过程中自然而然的产物。我们要从一个整体去看它，不能一上来只看到某些诱人的东西，而将这些原本很平实的信息变成了一种“传说”。显然，大数据现在有这种倾向，它似乎无所不能，无所不包。就像我们上文所说的那样，如果数据本身的价值就在泥土一级的，也就不用指望它能提炼出黄金，大数据分做的只是将原本就存在的各种等级的“数据能源”真实的呈现出来而已。在可预计的未来，它将成为一种常态，一种基本的能力，就像现在的汽油一样，每辆车不用因为烧汽油而会自豪，会成为传奇。

　　所以，我认为当前的大数据热潮应该有针对性的降降温，让其回归本色，还原其实质，并将精力放在一个能源开采者所应投放的地方数据采集的渠道是不是不够广?数据汇聚的能力是不是不够强?数据管理是不是太过复杂?数据处理能力是不是太弱?数据分析太是不是不智能?数据的呈现是不是易用性与友好度不同?其实当一件事，到最后大家都要做的时候，当一种能力，大家都要具备的时候，它也就不是神话与传奇了，大数据即是如此。