你真的理解大數據嗎？

 

 

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大數據很火，已然是一種大勢所趨，是雷軍口中的下一個吹起豬的風口，是劉強東哥倫比亞大學深造回來的第一個發展對象。大數據牽動着全國精英的心。然而，你真的理解什麼是大數據嗎？

就目前來看，對大數據進行解釋的聲音整體分爲兩種，一種是大數據數據量級要大，通常可達到pb級別，有了足量的數據以後，根據數據搭建起一個全方位多角度立體化的識別體系，好比說謠言這件事，之前數據量雖大，但處理技術欠佳，不能對謠言這類信息做出全方位立體化多視角的分析，也所以不能判定其是否爲謠言。

 

在有了hadoop技術以後，尤爲兩篇技術論文的發佈還有谷歌和雅虎的大力支持，大數據技術終於變成現實。所以對數據全方位分析成爲事實，再所以可以識別並斷定謠言究竟是不是謠言。

 

另一種聲音是大數據在根本上就不一樣於當下的分析方法，大數據是指數據挖掘，是分析方法的變革，是直接給出結果，根據相關性而不非因果關係對結果作出預測。

 

說到這塊，爲了更加清晰認識大數據是什麼，須要瞭解一下人們認識事物的經常使用方法。

 

通常人們在判斷邏輯事物的過程當中，首先人們作的是掌握這個知識，具體表現爲腦中有着關於這個的基本邏輯原理；這套原理充當的是參照做用，也就是當客觀事實背景符合參照邏輯時，邏輯原理髮揮做用，進而在人們追求目標過程當中作參考。大數據不一樣於以上的邏輯過程的地方在於邏輯參照的改變——大數據以前的參照爲通常性的因果關，而大數據則爲相關性，即假定事件與事件之間存在聯繫，根據這種聯繫來判斷結果，將相關性做爲參照。

 

關於後者的大數據典型表明要數美國復興科技，而前者實際是當下單我的思惟組合到一塊兒發揮協同做用的結果。