時下，大數(shù)據(jù)熱持續(xù)升溫，大數(shù)據(jù)一詞已成為各種公開場合中最為炙手可熱的關(guān)鍵詞。大數(shù)據(jù)熱已成為一股洶涌澎湃的潮流，于是乎，各種大數(shù)據(jù)概念滿天飛，人人都在談?wù)摯髷?shù)據(jù)，仿佛你的發(fā)言中沒有提到大數(shù)據(jù)，你的成果中沒有應(yīng)用到大數(shù)據(jù)，那你就徹底OUT了。

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歷史反復(fù)告訴我們：當(dāng)一件事情持續(xù)過熱，承受了名過其實的追捧，就必然會產(chǎn)生泡沫。是泡沫就會有破裂的一天，事實必然會隨著泡沫的破裂而恢復(fù)到本來面目?？偟膩碚f，近年來涌現(xiàn)的一些新的大數(shù)據(jù)技術(shù)的確促進(jìn)了數(shù)據(jù)處理能力的大幅提高，但也應(yīng)該注意的是，伴生著大數(shù)據(jù)的發(fā)展也產(chǎn)生了一些不良現(xiàn)象，比如：炒作概念，無中生有;似懂非懂，濫用數(shù)據(jù);盲目跟風(fēng)，浪費資源等。這些不良現(xiàn)象應(yīng)引起我們足夠的重視。

現(xiàn)象本質(zhì)大數(shù)據(jù)概念的提出是在2008年，數(shù)據(jù)科學(xué)家維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶在《大數(shù)據(jù)時代》一書中提出：大數(shù)據(jù)不用隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)這樣的捷徑，而使用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。2012年，IBM商業(yè)價值研究院與牛津著名的賽德商學(xué)院聯(lián)合發(fā)布了一份題為《分析：大數(shù)據(jù)在現(xiàn)實世界中的應(yīng)用》的報告，報告中用四個V來確定大數(shù)據(jù)，即：數(shù)量(volume)、多樣性(variety)、速度(velocity)和精確性(veracity)。

從專業(yè)的角度看，大數(shù)據(jù)這個概念是一個很不科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)母拍?，具有很大的模糊性，但正因如此，給外界留下了很大的想象空間。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)據(jù)的形態(tài)越來越復(fù)雜，對數(shù)據(jù)的使用要求更是五花八門。在不同的場景下，大數(shù)據(jù)這個詞匯似乎成了一個筐，什么都可以往里裝。這一概念不但看起來“高大上”，而且科技感十足，想象空間足夠大，因此備受推崇。政府部門出于拉動GDP等因素考慮，覺得大的項目往往更容易得到重視和青睞，因此力推大數(shù)據(jù)。與此同時，一些商業(yè)組織出于商業(yè)利益考慮，也樂于炒作大數(shù)據(jù)概念。比如在資本市場上，有哪只股票要是成為大數(shù)據(jù)概念股，市值很容易就會大幅提升;哪家創(chuàng)業(yè)公司如果跟大數(shù)據(jù)貼上邊，就會受到風(fēng)投公司的追捧。而上下游產(chǎn)業(yè)的IT公司更是樂見大數(shù)據(jù)熱現(xiàn)象持續(xù)蔓延，因為大數(shù)據(jù)往往意味著大投資、大生意、大客戶，相關(guān)軟件和硬件的銷量自然急劇增加，毫不費力賺得盆滿缽滿。于是，一場以大數(shù)據(jù)為名的運動在全社會轟轟烈烈地開展起來。

對企業(yè)的危害大數(shù)據(jù)是一柄雙刃劍，用得好會給企業(yè)創(chuàng)造價值，用不好不但會成為企業(yè)的負(fù)擔(dān)，反而還可能會成為誤導(dǎo)。具體說來，濫用大數(shù)據(jù)的危害性有以下幾點。

1、導(dǎo)致錯誤的評價有這樣一個笑話，某大學(xué)年度調(diào)查統(tǒng)計顯示，本校計算機(jī)系的女同學(xué)中，50%都嫁給了該校的男性老師。該消息一經(jīng)公布，立即引起校內(nèi)外的巨大反響，人們對師生戀、校園戀議論紛紛，很多人說是某校的炒作。經(jīng)幾次調(diào)查核實，該消息確實是真實有效的。原來該大學(xué)計算機(jī)系只有兩名女生，其中一名女生和計算機(jī)系老師相戀結(jié)婚，由此得來的50%是真實數(shù)據(jù)。

這個笑話不但反映了使用片面的數(shù)據(jù)造成的危害，而且揭露出一部分人過于迷信數(shù)據(jù)的心理。數(shù)據(jù)雖然是客觀和科學(xué)的，但怎么使用和看待數(shù)據(jù)卻是人的問題。如果有些別有用心的人利用大眾對于大數(shù)據(jù)盲目迷信的心理來誤導(dǎo)大家，那么這種披著權(quán)威外衣的欺騙甚至要比不用大數(shù)據(jù)更能導(dǎo)致嚴(yán)重后果。

2、導(dǎo)致錯誤的決策數(shù)據(jù)的***商業(yè)價值在于預(yù)測，現(xiàn)在的企業(yè)越來越傾向于使用大數(shù)據(jù)得出的結(jié)論作為未來的決策依據(jù)。盡管如此，仍有不少數(shù)據(jù)分析專家認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)開始搞大數(shù)據(jù)的時候，他們就走上了一條不歸路，數(shù)據(jù)越大，其中枝節(jié)越多，錯誤也就越多。數(shù)據(jù)科學(xué)家Vincent Granville在《大數(shù)據(jù)的詛咒》里寫道：“這并不難解釋。例如即使數(shù)據(jù)集之中只包括1000個因子，那這些因子之間的相關(guān)關(guān)系數(shù)量就高達(dá)***別。這也就意味著一些因子之間的關(guān)系可能完全是隨機(jī)的，以此來建預(yù)測模型，你會輸?shù)煤軕K。”

3、投資與收益嚴(yán)重倒掛大數(shù)據(jù)既然“大”字當(dāng)頭，自然投資成本不會小。在硬件層面上，要投入比以往系統(tǒng)多得多的主機(jī)、存儲、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及相關(guān)配件，由于設(shè)備數(shù)量的增加還會造成大量的用電負(fù)荷以及占用大量機(jī)房場地空間，對布線、空調(diào)等相關(guān)配套的需求也急劇增加;在軟件層面上，雖然操作系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫等底層可以找到越來越多的開源軟件可替代，但那些針對數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析以及分布式存儲的軟件是永遠(yuǎn)也不可能免費的，而且普遍價格高昂;在維護(hù)成本方面，由于大量使用開源軟件，大數(shù)據(jù)所帶來的大集群以及低穩(wěn)定性需要付出更多的人力成本。

可見，大數(shù)據(jù)必然是大手筆的投入，然而這種大投入能不能帶來大產(chǎn)出就是另一回事了。對于分析系統(tǒng)而言，其分析的結(jié)果能否抵得上投資收益是一件不太確定的事，并且有效數(shù)據(jù)的產(chǎn)生可能需要一個長期的過程。對大數(shù)據(jù)的挖掘有點像在一座據(jù)說藏有黃金的礦山中挖掘，但要挖多深、挖多久才能有結(jié)果，其實并不確定。

4、加重核心系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)最重要和最有價值的數(shù)據(jù)必然是從核心系統(tǒng)產(chǎn)生出來的，大數(shù)據(jù)分析的過程就是一個先大量占有、再慢慢分析的過程，在這個過程中，必然不能缺少核心數(shù)據(jù)的參與。這意味著核心系統(tǒng)需要開放更多的接口，犧牲一定的性能來配合分析。不僅如此，在爭搶系統(tǒng)資源方面，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)然比資源池內(nèi)的其他系統(tǒng)更有“威力”。即使是主機(jī)環(huán)境互相隔離開，但只要是在一個機(jī)房內(nèi)，存儲、網(wǎng)絡(luò)帶寬、機(jī)架空間、用電負(fù)荷等資源也會被迅速增長的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)搶得一干二凈。長此以往，核心系統(tǒng)的業(yè)務(wù)資源必然緊張，系統(tǒng)運行風(fēng)險也隨之上升。

建言獻(xiàn)策大數(shù)據(jù)是信息化系統(tǒng)發(fā)展到一定階段以后的必然產(chǎn)物，更大更全面的數(shù)據(jù)處理能力必將成為企業(yè)未來重要的生產(chǎn)力來源。然而，對于大數(shù)據(jù)，我們不能只抱著一片癡心，還要像認(rèn)識硬幣的正反兩面一樣，對大數(shù)據(jù)的負(fù)面問題有所防范。

首先，不迷信不盲從大數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)不是***的，更不是***的，數(shù)據(jù)僅僅是一種參考資料，如何看待和使用數(shù)據(jù)還要靠人。因此要用審慎的心態(tài)看待數(shù)據(jù)，避免因使用片面的數(shù)據(jù)而產(chǎn)生決策偏差，甚至是步入陷阱。如果我們不能合理使用大數(shù)據(jù)，那么大數(shù)據(jù)就真的成了“大忽悠”。

其次，要根據(jù)企業(yè)實際選擇合適的大數(shù)據(jù)方案。在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)立項和建設(shè)之初，就要充分考慮投入和產(chǎn)出的比率，對于產(chǎn)出價值不大的系統(tǒng)應(yīng)采取審慎的態(tài)度建設(shè)，并且嚴(yán)格控制規(guī)模，避免“大而全”的建設(shè)思路。只有在建設(shè)前期就嚴(yán)格把關(guān)，才能防止大數(shù)據(jù)成為“大負(fù)擔(dān)”。

***，做好數(shù)據(jù)信息安全防范。在使用大數(shù)據(jù)的同時，也一定要做好數(shù)據(jù)信息可能泄露的安全防范。數(shù)據(jù)如果沉淀下去一直不用當(dāng)然不會創(chuàng)造價值，但如果不注意數(shù)據(jù)信息的安全防范就可能造成信息泄露、篡改、盜用、刪除等嚴(yán)重后果。極端情況下，甚至?xí)o企業(yè)造成致命的打擊。因此一定要限定數(shù)據(jù)使用的范圍、流程，避免大數(shù)據(jù)演變成為“大災(zāi)難”。