大数据到底是什么？

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。

大数据是噱头吗？

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。

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?

数据能源？

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，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。

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”。

我们再来看看地球能源的4V属性：

图注：大数据的4V属性：Volume、Variety 、Velocity和Value。

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。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)

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?这就是所谓的真95与假95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。

图注：IBM把大数据第4个V定义为Veracity。

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?

大数据到底是什么？

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。

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。

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。

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