大數(shù)據(jù)可能是現(xiàn)在最炙手可熱的技術(shù)名詞了。熱就意味著有泡沫，有值得反思的地方。Quartz的Christopher Mims 5月6日發(fā)表了一篇文章，名為“大多數(shù)數(shù)據(jù)都不大，假裝大數(shù)據(jù)其實(shí)是瞎浪費(fèi)錢”，有理有據(jù)，推薦一讀。以下為譯文：

如果你現(xiàn)在還沒有加入大數(shù)據(jù)的陣營， 那你想辦法弄到一些。畢竟， 競爭需要大數(shù)據(jù)。如果你的數(shù)據(jù)量很小， 你將被競爭對手徹底打敗。

作為顧問和 IT公司向企業(yè)推銷的另一個大項(xiàng)目，在大數(shù)據(jù)背后的猜想還存在很多問題。幸運(yùn)的是，誠實(shí)的大數(shù)據(jù)實(shí)踐者(又稱數(shù)據(jù)科學(xué)家)從不放下懷疑態(tài)度， 并提出了一系列對大數(shù)據(jù)大肆宣傳感到厭倦的理由。如下：

理由一，即使像Facebook和Yahoo!這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭也并非總是處理大數(shù)據(jù)，Google風(fēng)格工具的應(yīng)用是不合適的。

Facebook和雅虎運(yùn)行其巨型集群機(jī)(功能強(qiáng)大的服務(wù)器集合)來處理數(shù)據(jù)。必須要進(jìn)行集群處理是大數(shù)據(jù)的標(biāo)志之一。畢竟，在家用PC就能處理的數(shù)據(jù)不能稱為大數(shù)據(jù)。將業(yè)務(wù)拆分為小業(yè)務(wù)，使用一系列的計(jì)算機(jī)來處理每個小業(yè)務(wù)的必要性，是類似Google計(jì)算世界上每一個網(wǎng)頁排名的大數(shù)據(jù)問題典型特點(diǎn)。

現(xiàn)在看來，對于Facabook和Yahoo!來說，每個業(yè)務(wù)都是用同樣規(guī)模的集群機(jī)是不必要的。比如Facebook的情況，工程師提交給集群機(jī)的大多數(shù)任務(wù)都是 MB到GB的范圍，完全可以在一臺計(jì)算機(jī)甚至筆記本電腦上完成。

Yahoo!也存在類似的情況， Yahoo!集群機(jī)所處理的數(shù)據(jù)中位數(shù)只有 12.5GB，通常臺式電腦不能處理這種任務(wù)，但一臺配置較好的服務(wù)器完全可以勝任。

以上觀點(diǎn)均提煉于Microsoft Research的一篇名為《 Nobody ever got fired for buying a cluster》的論文。論文中指出即使是在最渴求數(shù)據(jù)的公司，多數(shù)問題也不必集群處理。因?yàn)閷τ诖罅繂栴}類型而言，集群是一個相對低效 甚至是完全不合適的解決方案。

理由二，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析的代名詞，這種定義是混亂的，并會起到反作用。

數(shù)據(jù)分析最早可追溯到為皇家糧倉的所有糧食制表統(tǒng)計(jì)，但是現(xiàn)在你必須要在數(shù)據(jù)前加“大”字，必要的數(shù)據(jù)分析已經(jīng)卷入了一場較大但是用處不大的流行風(fēng)暴中。例如，一篇文章告誡讀者“ 3個步驟將大數(shù)據(jù)運(yùn)用到你的小企業(yè)中”，其實(shí)小企業(yè)的數(shù)據(jù)量谷歌文檔就能處理，更不說用筆記本的EXCEL了。

這就是說，實(shí)際上大多數(shù)企業(yè)處理的數(shù)據(jù)都是被Open Knowledge Foundation的Rufus Pollock所說的小數(shù)據(jù)。這很重要，這是一場“革命”， Pollock稱。但它與大數(shù)據(jù)關(guān)系不大。

理由三，超大化你的數(shù)據(jù)規(guī)模正在變成一件得不償失的事情。

數(shù)據(jù)越多就越好嗎?不盡然。如果你正在尋找相關(guān)方程式——x，y的關(guān)系，如何能給我提供有效信息?實(shí)際上數(shù)據(jù)越多，隨之而來的麻煩也越大。

能從大數(shù)據(jù)中提取的信息會隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加而減少，Michael Wu(社交媒體分析公司Lithium的首席數(shù)據(jù)分析學(xué)家) 寫道。這意味著越過了某一點(diǎn)后，繼續(xù)增加數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的邊際數(shù)據(jù)回報率減少到如此地步，收集更多數(shù)據(jù)僅僅是浪費(fèi)時間。

原因之一：數(shù)據(jù)越“大”，尋找相關(guān)性時錯誤信息會更多。正如數(shù)據(jù)分析家Vincent Granville在《 The curse of big data》(《大數(shù)據(jù)的詛咒》)中寫道的：即使只包括1000個條目的數(shù)據(jù)集，也很容易會陷入處理幾百萬個相關(guān)分析的處境。”這意味著，“所有這些相關(guān)分析，有些可能會高度符合，但這僅僅是一種偶然：如果你使用這種相關(guān)分析作為預(yù)測模型，結(jié)果將會錯誤”。

這個錯誤經(jīng)常在大數(shù)據(jù)的原始應(yīng)用領(lǐng)域之一遺傳學(xué)中突然出現(xiàn)。對基因組序列有興趣的科學(xué)家苦心找尋其相關(guān)性而進(jìn)行的無休止的研究，最終卻得出了各種毫無益處的結(jié)果。

理由四，在某些情況下，大數(shù)據(jù)會令你茅塞頓開，但也可能會令你陷入困惑。

公司一旦開始使用大數(shù)據(jù)，就深陷于一系列艱澀學(xué)科的研究中——統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)質(zhì)量，和其他構(gòu)成“數(shù)據(jù)科學(xué)”的一切。就像那些每天都需要發(fā)表出版物的科學(xué)，經(jīng)常會被忽視或是被修正，或是從未被證實(shí)，這之中的陷阱實(shí)在太多了。

數(shù)據(jù)收集方式的偏見，上下文的缺乏，數(shù)據(jù)聚集的缺口，數(shù)據(jù)的人工處理模式和整體認(rèn)知偏差都會導(dǎo)致即使最好的研究人員也可能發(fā)現(xiàn)錯誤的相關(guān)模型， 麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室客座教授Kate Crawford說：“我們可能會陷入某種算法幻覺中”。換句話說，即使你有大數(shù)據(jù)，也并非IT部門的任何人都能處理的，他可能需要有博士學(xué)位或等量經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)處理完成后，他們的答案可能是你并不需要“大數(shù)據(jù)”。

那么哪個更好——大數(shù)據(jù)或小數(shù)據(jù)?

你的業(yè)務(wù)需要數(shù)據(jù)嗎?當(dāng)然需要。但是只有 尖頭發(fā)呆伯特的老板才會像趕時髦一樣購買具有所謂重要性的數(shù)據(jù)規(guī)模。在科學(xué)領(lǐng)域同樣存在著企業(yè)使用數(shù)據(jù)制定決策時固有的問題——數(shù)據(jù)質(zhì)量，總體目標(biāo)以及上下文和直覺的重要性。記?。篏regor Mendel僅利用一本筆記本的數(shù)據(jù)就發(fā)現(xiàn)了遺傳的秘密。重要是數(shù)據(jù)的質(zhì)量，而不是數(shù)據(jù)的規(guī)模。