在寫這篇文章之前，談論到大數據時，經常在討論大數據的發展歷史，大數據可以做什麼、大數據技術應用場景，抑或雲計算、 Hadoop、機器學習、深度學習等技術名詞，對普通聽眾來說大數據成了晦澀難懂的知識領域，大數據成了脫離群眾的高大上代名詞。我更希望能用最樸素的語言來闡述自身對大數據的理解，希望讓大數據能更加真實的走近你我
首先讓我們來聊聊如何認識大數據，筆者的觀點大數據是人類歷史發展過程中的階段性產物之一，就如蒸汽機帶來了汽車的普及一樣，互聯網和信息技術帶來了數據的大爆炸，數據的大爆炸推動了大數據技術的發展，大數據技術的發展和應用給人類帶來了解決原有問題或解決原來無法解決問題的可能。正如我們幾十年前興高采烈的談論互聯網，幾十年後互聯網早已成為我們生活的一部分一樣，大數據時代或者說大數據的思維方式在可預見的未來會成為普遍的思維和行為方式。
任何技術能夠產生巨大的影響都是因為這項技術實現了人類功能的擴展。因此讓我們從人的生長髮育過程來認識大數據。從一個嬰兒呱呱落地開始，就開始接觸各種各樣的信息，有重複的，有新鮮的；有聽到的，有看到的，也有用手腳感知到的。大數據的第一個關鍵環節也是信息的收集與獲取，且這些信息是來自多個維度的，就像嬰兒的視覺、聽覺和觸覺系統，我們之所以成為我們自己，就是因為從小到大感知到的各種各樣的信息，大數據技術又何嘗不是呢？
隨著嬰兒的成長，逐漸形成了一定的認知能力，隨著不斷的成長、認知能力的不斷提升，人可以判斷和解決越來越多的問題。大數據採集回來也同樣需要進行整理和分析，“算法”就是大數據的認知規律，而機器學習也就像人類學習認知這個世界一樣容易理解了，機器學習就是機器認知這個世界的過程。人和人的區別在於不斷學習、感知、分析和闡述這個世界的能力，因此大數據技術是否能夠體現應有的價值也在於它是否具備獲取全息數據、是否具備分析展現數據的能力來決定的。
之所以要把大數據概念擬人化和簡單化，是為了讓大家更容易明晰大數據產生商業價值的途徑，第一種是擁有數據但沒有分析利用數據的能力，這樣的機構處在大數據價值鏈的底端，通過數據資源的流轉產生商業價值，在大數據生態鏈上從事體力勞動；
第二種是不擁有數據但具備分析數據或指導他人分析數據能力的機構 ，如現在的很多大數據通用技術公司或諮詢公司，他們解決了很多重要客戶的場景化問題，但大數據技術的價值覆蓋面較窄，在大數據生態鏈上從事腦力勞動；
第三種是具備全息數據獲取、分析、展現能力，且能夠用大數據思維方式解決新的場景問題的商業機構，如許多大型互聯網公司和大數據新銳企業德塔精要等，他們找到了大數據技術在各行各業中實現商業價值和改變世界的途徑，使得數據智慧觸手可及，必將為大數據浪潮增添一份美麗的風景。
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