京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据真是“大”吗? 并不见得
数据并不只是因为成为了“大数据”才有了价值,“小数据”就没有价值吗?而是只要是数据都是有价值的。
大数据(bigdata),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯(见百度百科)。业界将其归纳为4“V”—Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性)。大数据的“大”,目前应该是指与计算机为代表的信息设备诞生以来这70年所产生的信息数据相比是“大”了,即与历史产生的信息数据相比是“巨量”了。但若我们将其放在纵、横两个维度上去比,大数据还“大”吗?
从数据产生的过程看。目前的大数据(从TB级别,跃升到了PB级别)与以往的MB、GB级别相比确实大了,但与未来的EB、ZB级别相比还只能称之为“小数据”。从数据以外方面看。首先与同为IT概念的IP地址的IPv6相比,即使目前定义数据量最大计量单位DB,与其相比还差近2个级别。再与信息(在此信息即为数据,下同)共同构成世界的物质、能量三要素的其他二要素物质、能量相比,地球的质量约为5.98×1027克,世界探明煤炭资源可采储量约为9.84×1017克,10TB大约等于一个人脑的存储量,全球70亿人的脑存储量约为6.52×270Byte,相对应来看目前所说的大数据也并不“大”。但我们也还没有称IPv6为“大IP地址”,没有称物质、能量为“大物质”、“大能量”等等。
在物质世界有“大”就有“小”,如物质就计量单位从小到大有克、十克、百克、千克……,从大到小有克、分克、厘克、毫克……。而数据,目前计量单位只能从小到大有bit、Byte、KB、MB……,但却不能从大到小。而我们知道数据计量单位每缩小一个级别,则数据量就可增加1024即210倍。
物质有限可分还是无限可分虽然还将争论下去,但就当今理论和实践的发展看物质是可分的,就物质的计量单位而言是具有双向性的(能大能小)。而数据似乎是不可分的,就数据的计量单位而言似乎是单向性的(只能大)。
若将物质资源的计量单位定为“克”,则煤炭储量的数值可与数据资源数值的EB对应;而若将物质资源的计量单位定为“毫克”,则煤炭储量的数值就可与数据资源数值的ZB对应。就当今理论和实践的发展看物质是可分的,则物质资源的数值相较数据资源就计量单位而言似乎是无限大的,数据资源的“大”就更待商榷了。
人类利用物质和能量资源的过程是:自然产生物质和能量资源(软件),人类发明工具开发物质和能量资源(硬件),人类改进工艺利用物质和能量资源。即先有物质和能量资源,再有开发物质和能量资源的硬、软件工具。
而人类利用数据资源的过程是:人类发明了计算机等信息设备来承载数据资源(硬件),人类设计了软件来处理数据资源(软件),数据才向人类展现出其资源的特性(资源)。即先有了开发数据资源的硬、软件工具,再有数据资源。
物质和能量资源的产生经过了亿万年自然的进化,其产生与人类没有关系,即不已人类的意志而转移。而数据资源的产生只有短短的几十年时间(该数据资源是指计算机诞生以后产生的信息数据资源),其产生与人类有直接关系,即其会随着人类的意志而转移。这种根本性的不同,对人类意味着什么?目前我们不得而知。物质不灭定律(又称“质量守恒定律”)告诉我们“物质虽然能够变化,但不能消灭或凭空产生”。数据是否也是不灭的,数据又将如何变化呢?这些,我们都是无法回答的。
目前,“大数据”的核心只是改变了人类以前的理解,即承载数据的硬件有价值,处理数据的软件有价值,而数据本身却不具有价值。由此,呈现了数据本身也是具有价值这一理念。
“大数据”一词,目前还只是IT界自说自话的技术术语,并没有体现出其价值所在,百姓并不明白它有什么用处。其实还不如称“大数据”为“数据资源”或“资源数据”。以突出“资源”一词所蕴含的价值,以体现数据的资源特性。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-06-18在数据分析、用户运营与业务增长的工作体系中,漏斗拆解是最基础也最高频的问题定位方法。很多业务场景下,我们只能看到最终的转 ...
2026-06-17在数据库开发、数据清洗与报表统计场景中,数值类型转换为日期是高频刚需操作。业务系统常以 Unix 时间戳、整型日期(如20240617 ...
2026-06-17