对大数据的八大观点分析

互联网IDC圈6月13日报道，越来越多程序员也涌入大数据行业，但是仔细问一些从业人员什么是大数据?鲜有人知道?就算知道的，最常引用Victor的4V理论，大量(Volume)，快速(Velocity)，种类多(Variety)，价值(Value)，但究竟多大是大?多快是快?几种算种类多?每个人都有自己的观点。最核心的问题还不在数量和种类，而是价值(Value)。什么是大数据的价值?如何体现它的价值?如何衡量它的价格 ?它能够变现么?如何来变现却是大数据的核心问题。

做大数据的同学，外面看起来像是红楼梦的大观园一样，外表光鲜亮丽，身在其中的人，才知道各有各的无奈。大数据的处理通常分为，数据收集，数据清洗，数据加工，数据应用，数据可视化。数据收集同学总是抱怨数据源Garbage in, Garbage out的感觉，数据清洗的同学总有沙里淘金的感觉，数据加工的同学也经常受两头气，相比来说，做数据可视化的同学比较幸运，可以找到很多炫酷的感觉，但有不是大数据的主流技术。最难受的是做大数据应用/变现的同学，不得不靠着忽悠行走江湖。

观点一 ：大数据的信息熵值低

1948年，香农提出信息熵的概念，可以用于表述信息的价值，信息熵高的言简意赅，信息熵低的冗余拖沓。目前，很多大数据的来源都是一些系统的Log，图片，视频等。特别是日志系统数据，数据越来越多，越来越大，其中大部分是固定模板的数据，区分度差，信息量并没有随着数据的增加而线性增加。另外举个例子，之前我们使用胶卷照片的，我们会选择重要的场景，珍惜每一个照片，设计好角度和光圈，现在有数据相机了，内存近乎无限大了，大家肆无忌惮的自拍，哪怕都是同一个角度，大家照的废片也是一把一把的。同一类型的数据多了，信息熵也就降低了。

观点二：大数据不是银弹，而是蚂蚁效应

大数据应用常见，多见于推荐系统，业务流程优化，医疗，性能优化，预测，金融交易等，这些业务在传统的做法上，已经十分依赖于数据了，虽然以前不叫大数据，但是也都是数据驱动的业务。数据的规模和种类增多，处理方法的增多，会渐渐提高这些应用的精准性，这种提高一定是渐渐的，一点一滴的。也许一天两天感觉不错来的，但是经过多年的持续改进，这种效果是显而易见的。

举个例来说，语音识别起始于60年代，基于小型词汇库，在90年代，IBM推出的ViaVoice是语音识别的一个里程碑，基于复杂隐式马尔科夫模型(HMM)或者神经网络算法更加成熟，数据也是基于大量的词汇库，语料库。新闻联播曾经就是ViaVoice中文版本的重要训练语库。虽然用了更大的语料库，效果有改进，但是还无法达到实用的程度。2009年以后，借助于互联网语料库的进一步丰富，数据料的增长，远远超过算法的改进程度。语音识别在准确性和实用性得到很大的提升，用户也不断使用语音识别反馈更多的数据。以至于，谷歌公司人工智能方面的专家彼得·诺维格(Peter Norvig) ，和他的同事在一篇题为《数据的非理性效果》(The Unreasonable Effectiveness of Data)的文章中写道，“大数据基础上的简单算法比小数据基础上的复杂算法更加有效。”。大数据正在一步一步的解决一些科技应用难题，例如自动驾驶，人工智能等。

观点三：大数据不解释因果关系，只关心相关性

《大数据时代》中定义了大数据的第三个特征，“不是因果关系，而是相关关系”。沃尔玛通过数据挖掘，发现蛋挞和飓风产品有很多关联性，并且放在一起销售提高销售量。没有人清楚其中的因果关系，当然，也可能有人牵强的解释，美国人喜欢飓风时期躲在家里吃蛋挞，通过数据我们获得了相关性，但是却不理解其中因果关系。我突然想起来自于《三体》的降维攻击：很多时候我们在二维世界的相关性，是无法在二维世界进行解释因果的，也许只有在三维或者多维世界才能够解释因果关系，而这种因果关系无法直接理解，只能进行归纳成相关关系。

观点四：大数据资源公司最佳变现是被收购，最直接变现渠道是广告和泛征信

很多专业大数据服务公司的发展都不走上市之路(注意不包括大数据技术公司)，因为他们对于变现的能力和可持续性都有很多顾虑，他们也面临高风险的用户隐私挑战，因此很多大数据资源公司的PR工作，远远多于具体落地的数据服务工作。因此，各个专业大数据公司都忙于各种行业洞察报告和排行榜，数据可视化的工作一个比一个炫丽，一个比一个追热点。谈到大数据公司的变现，很多公司会提到“数据服务”，实际上数据服务的市场相对稳定，并没有因为大数据公司的发展而市场膨胀，因此“数据服务”实际上是一个明显的“僧多粥少”的状态，另外老牌的数据公司，例如Nielson等在客户方便还是有一定的优势。

收购成为大数据公司变现最佳方式，2014年Oracle收购BlueKai获得很多众互联网用户数据，BlueKai的数据来源于和很多小网站进行数据交换和购买，尼尔森公司收购了DMP公司eXelate，eXelate的数据来源各个合作伙伴的数据，它提供了数据共享和交换的平台，创建DMP支持广告优化投放。

既然数据服务不容易攒钱，那么有没有靠谱的变现途径呢?从目前来说，广告和泛征信是两个最有效的变现渠道，效果广告的精确投放，品牌广告主需要强烈的数据背书，这些都需要数据服务，因此在广告行业专业的DMP公司，对于程序化交易是必不可少的。另外，就是征信系统，金融的本质是一个套信用系统，这就是为什么各大互联网公司都早早进入金融业务。目前很多P2P公司是否能够生存，主要依据就是风险控制，大数据是重要技术支持，因此很多P2P会采购大量数据资源，加强自己的征信系统。

观点五：大数据是对用户隐私的汲取

大数据正在结合智能设备的普及而大力推进，例如摄像头，手机，智能穿戴设别等。 其中，大量用户隐私数据被收集，例如用户地址，交易数据，搜索数据，用户的地理位置信息，用户的脉搏，联系人列表等等。这些都是用户的个人数据，各大数据公司都通过改善服务为借口，获得用户的授权，而进行隐私的汲取和偷窥。

也有一种声音，这些数据是为了让你享受更好的服务。这里面也是很多逻辑问题。首先，服务商提供更好的服务，并不代表可以收集用户的隐私数据;其次，很多公司不提供不收集用户隐私数据的服务的选项，这让很多用户无法选择禁止用户隐私数据收集，这是一种利用市场地位的垄断和霸王条款;而后，所有数据公司没有提供数据清理功能，删除用户所有的历史数据。这意味着，你的隐私数据一旦被收集，可以被无限次的无范围的滥用。

观点六： 用户数据是无法通过定价而进行交换的

大数据采集公司，都有数据变现需求。对于数据采集公司来说，虽然能做一些数据分析和预测，但这些分析服务的费用较少(在成为顶级咨询公司之前)，很难持续公司的正常运作，只能继续烧钱或者被收购。对于数据采集公司来说，很多人认为数据可以在公开公正公平的数据市场中变现，不少市面上的DMP都提供了一些数据交易平台，希望数据项商品一些安全，公平的交易。

原因有以下几个：

大数据的价值无法用价格来衡量：

a)同一份数据对于不同客户价值不同，不同拷贝后价值也不同。

b)数据定价太低，卖方有注水动机;如果定价太高，买家也难以接受，而且数据报价都是暗拍的。

用户数据交易是玩火自焚

在各种大数据的应用中，用户的个人数据在很多场景中是最有价值的，这些数据一旦流入到市场或者黑市，社会后果将不堪设想，而且数据泄露者还面临法律风险，因此数据交易无法在公开的数据交易市场进行。一些脱敏技术可以让数据难以反追查，但是脱敏技术的尺度把握却是在人的手上，它很容易引入各种法律风险。

观点七：大数据的价值是真水无香

满大街唾沫横飞的大数据，让人觉得不懂大数据是一种羞耻。最近面试过好些候选人，做没做过数据都说想做大数据，而且是非大数据/机器学习不做，问他为什么要做大数据，所有回答都是这是趋势，不转型，宁等死，大数据可以挖掘出很多价值，帮助业务增长，这种感觉很好。

反过头来，看看工作中搞大数据技术的同学，每天通过脚本处理成千上万的数据，每天苦逼的处理各个数据格式，数据清洗，数据加工，数据分类/聚类，好不容易生成一些数据洞察结果，也需要用一大堆脚本和数据进行二次验证，包括精准率/召回率。这是一种苦逼，而且需要自己挖掘乐趣的工作。

确实，在一种新的数据洞察或大数据应用出来的时候，确实对于产品的提升很有帮助，为了保持保护这种提升，需要不断的对于数据进行清理，提高及时性，这种数据的维护工作慢慢会变成大数据工作者的很大一部分工作。这个过程有点像，一个系统的完善性维护工作，占了软件开发的很大一部分工作。 这部分数据价值对于产品竞争力的提升也会渐渐平淡，投入产出比越来越低。但是这些完善性维护工作，却不能停。一旦停止，对于业务会带来负增长，因此这种维护性的工作会变的越来辛苦。这个时候业务对于数据的以来就像人们对白开水的需求一样，平时觉得没有味道，但是缺少的马上就感到口渴，甚至渴死。

观点八：搞清楚业务之后，再谈大数据也不晚

目前很多行业峰会都沾上“大数据”的光环了，以前的站长大会也变成”自媒体大数据峰会”了，以前的互联网运营大会也变成”大数据运营峰会”了，以前的软件研发大会也加入了一个“大数据”分会场了。这是一个大数据唾沫横飞的世界，一不小心你就参与其中了。

我参加过几个大数据会议，有很多人是慕名而来(我自己也是其中之一)，努力将自己的工作和大数据挂上钩，搞数据分析的说自己分析的是大数据，搞技术的说自己运用了大数据技术，搞应用的说自己的大数据驱动的业务。最后，谁也不知道大数据是什么，好像和数据之间没有太多本质的区别，只是多了一个“大”字而已。

我认为，这不是什么坏事，无论是使用“信息化”，“大数据”，“数据时代”，“数据挖掘”，“认知计算”，“深度学习”等词语，只要能够解决业务的问题，推进社会更加美好，就是一份有意义的工作。无论大数据还是小数据，解决业务问题就是好数据。