【後浪直營】大數據經濟 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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謝文 著

圖書標籤:

• 大數據
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店鋪： 後浪齣版公司官方旗艦店

齣版社： 北京聯閤齣版公司

ISBN：9787550263581

商品編碼：25551374176

品牌：後浪

包裝：平裝

開本：16開

用紙：膠版紙

頁數：232

正文語種：中文

編輯推薦

雅虎中國前總裁、中國互聯網 預言傢——謝文，首部大數據力作。本書作者是中國互聯網業 代創業者，曆任和訊網總裁、雅虎中國總裁、一起網CEO，親身經曆中國互聯網發展全過程，是為中國互聯網 觀察傢，圈內人都知道，他的文章不隻是“可以讀”，而是“必須讀”。

大數據首入中國國傢戰略規劃，大數據經濟起飛在即！高層領導頻繁吹風“大數據”，工信部製定《大數據産業“十三五”發展規劃》，各省市紛紛跟進，中國的大數據時代已然在望，大數據産業迎來颱風口。如果還不懂大數據，你就真out瞭。

不尚虛的概念，隻講實用的乾活，國內接地氣的大數據讀本。作者是懂中國互聯網業的專傢，本書內容一針見血、入木三分，足以幫助讀者看穿各種花哨概念的迷霧，直達現實的核心。大數據時代，風險和機遇並存，本書帶您繞過陷阱，找對起飛的通道。

小米公司副總裁 陳彤、財新傳媒總編輯 鬍舒立、中國金融博物館理事長 王巍 鼎力推薦！

名人推薦

作為在中國互聯網沉浸20年的領軍人物，一直以來，謝文對於互聯網趨勢的把握和解讀堪稱翹楚。這次，謝文將其深厚的人文學識和深入的行業理解融會貫通，以跨越古今的視角，讓人們對大數據的認知由浮躁走嚮清醒。本書全景式地描繪齣一幅由數據構成的世界畫麵和生活場景，並結閤新的案例，深入分析瞭當互聯網全麵走嚮數據時代後，給各個産業帶來的顫覆性生變革，獨立的立場，獨特的視角：“互聯網哲學傢”謝文的新力作將是所有大數據關注者的必讀之作。 
——陳彤 小米公司副總裁、新浪網前總編輯 
飛速發展的高科技和急劇變動的社會經濟環境給各種新概念的産生提供瞭肥沃的土壤，容易使急於求成者掉入望文生義和淺嘗輒止的陷阱。閱讀此書可以使關注創新和社會改革開放的人們進行係統深入的思考，理解大數據對社會、經濟、文化和曆史發展的意義。 
——鬍舒立 財新傳媒總編輯 
謝文深厚的社會學功力和互聯網前沿的敏銳觀察，始終是業內的一麵旗幟。大數據時代再次給他提供瞭一個獨特的高度，理性邏輯終究會無知者和投機者構造的一係列陷阱和風口。 
——王巍 中國金融博物館理事長

媒體推薦

作為在中國互聯網沉浸20年的領軍人物，一直以來，謝文對於互聯網趨勢的把握和解讀堪稱翹楚。這次，謝文將其深厚的人文學識和深入的行業理解融會貫通，以跨越古今的視角，讓人們對大數據的認知由浮躁走嚮清醒。本書全景式地描繪齣一幅由數據構成的世界畫麵和生活場景，並結閤新的案例，深入分析瞭當互聯網全麵走嚮數據時代後，給各個産業帶來的顛覆性變革。獨立的立場，獨特的視角，“互聯網哲學傢”謝文的新力作將是所有大數據關注者的必讀之作。
——陳彤
飛速發展的高科技和急劇變動的社會經濟環境給各種新概念的産生提供瞭肥沃的土壤，容易使急於求成者掉入望文生義和淺嘗輒止的陷阱。閱讀此書可以使關注創新和社會改革開放的人們進行係統深入的思考，理解大數據對社會、經濟、文化和曆史發展的意義。
——鬍舒立
謝文深厚的社會學功力和互聯網前沿的敏銳觀察，始終是業內的一麵旗幟。大數據時代再次給他提供瞭一個獨特的高度，理性邏輯終究會無知者和投機者構造的一係列陷阱和風口。
——王巍

作者簡介

謝文，中國互聯網開路人之一，中國互聯網領域的數朝元老，中國互聯網第—預言傢，中國互聯網發展的重要參與者。
20世紀90年代中期迴國，先後在中公網及其所屬聯眾遊戲網站、互聯網實驗室等知名企業擔任CEO、董事等職務。曾任和訊網CEO，雅虎中國總裁。2008年初加入一起網任CEO。現為資深互聯網觀察傢，媒體活躍人士。

目錄

一、一切都是數據，數據就是一切 1 
關於大數據，你知道的都不對 7 
數據的由來——從三韆年前說起 14 
數據的進化——從數據到大數據 20 
大數據時代的下一個“倒黴蛋” 25 
數據已成為生活必需品？ 29 
二、大數據時代的遊戲規則 33 
得數據者得天下 39 
紮剋伯格定律 42 
數據大≠大數據 45 
大數據商業模式 48 
産業鏈的顛覆和重組 51 
數據服務業纔是未來 54 
大數據藍海的曆史使命 57 
大數據時代的標準之爭 60 
創新的大數據商業模式 63 
看得見的大數據未來 67 
《大數據時代》解讀 70 
大數據變革前夜 73 
三、創造性毀滅：新時代的生存法則 81 
創造性毀滅還是從0 到1 ？ 87 
大數據戰爭的産業製高點 90 
假如微博成為主流媒體 93 
假如微博也是搜索 96 
移動互聯網未來的格局 99 
即將引爆的電子商務革命 102 
創新的企業機製 105 
十億美金的教訓：技巧有餘，眼光不足 108 
互聯網的溢齣效應 111 
百度是個什麼樣的公司 114 
一軟到底還是軟硬兼施 117 
榖歌轉型的挑戰 120 
喬布斯真正的偉大之處 123 
網絡業內的資本狂潮 126 
一個時代的終結 131 
曆史的轉摺點 134 
四、互聯網的加法怎麼做 137 
互聯網的加法怎麼做 143 
真假“互聯網+”的辨識標準 146 
互聯網思維還是思維互聯網？ 149 
攻防轉換中的互聯網金融 152 
互聯網金融還是大數據金融？ 155 
通用電氣的工業互聯網 158 
新挑戰與舊思維 162 
真假産業革命 166 
唯有創新能救夕陽産業 169 
打車軟件的道理與利益 172 
迎接大數據製造業的到來 175 
五、互聯網時代的中國特色 179 
互聯網時代的《仿造西洋火車無利多害摺》 185 
三條戰綫的創新之戰 188 
網絡業的亞健康狀態 197 
電信業的體製之睏 199 
寬帶戰略的産業效益 203 
微博是塊試金石 206 
虛擬世界霧霾重重 209 
虛擬世界的隱私權博弈 212 
失衡的數據 215 
互聯網的“瞻對”問題 218 
無可奈何的反壟斷 221 
後記 224 
齣版後記 225

序言

大數據是什麼？從哪裏來的？有什麼用？討論大數據難免要圍繞著這些問題展開。但至今，對這些基本問題還沒有什麼共識達成。當然，這也沒有嚴重影響大數據的發展。在什麼領域裏阻力小、見效快、收益大，這些領域裏的大數據創新就數量多、影響大。
微觀派願意就具體的技術問題討論大數據，例如數據大瞭怎麼存儲好，數據種類多瞭如何統一，數據增長快瞭怎麼能比較省錢地應對。中觀派願意討論利用大數據的好處，例如如何通過數據挖掘提供産品和服務的營收，如何利用用戶行為數據增加産品和服務的針對性。宏觀派願意討論大數據對社會的影響，尤其是負麵影響，例如大數據如何威脅個人隱私、企業利益和國傢安全。三者一緻的地方在於都認為大數據是個可以控製、可以利用、可以取捨的技術現象。對大數據，用也好，不用也好，用一部分捨棄一部分也好。總之，大數據隻
是一種工具。但萬一不僅僅如此呢？
如果世界上的萬事萬物都正在快速地被人類數據化，存儲在計算機裏，流動於互聯網中，萬物皆數，萬物互聯，那麼就會形成一個與現實世界平行的數據世界。人類在數據世界裏完成的社會行為在比例上不斷增加，在內容上不斷豐富，那麼，該如何理解這種變化呢？
如果不斷增多的人類製造物都開始采用數據化生産方式，新的原材料開始用數據化的方式生成，新的需求通過數據化的方式獲得，商業銷售和貨幣交換都以數據化的方式進行，那麼，大數據還隻是網絡業少數人討論的技術問題嗎？
如果社會管理、國傢安全、公共衛生和交通、教育和醫療都在迅速采用數據化的方式，那麼，一個社會該以什麼樣的態度對待大數據現象，以什麼樣的姿態麵對大數據浪潮的衝擊？如果社會交往、新聞資訊、文化娛樂、思想傳播都更主要地通過數據化形式進行，那麼，是抗拒或封殺這樣的傳播方式還是努力去適應這樣的傳播方式？
如果人們居住的房屋、駕駛的車輛、使用的器具、穿戴的衣物都變成數據化終端，那麼，人類該怎樣去適應這樣的生活方式，該形成怎樣的社會習俗？僅僅把大數據看作一種技術現象、經濟現象、社會現象或政治現象是不夠的。從個人層麵講，輕視大數據就容易在各種生活選擇中不知所措，諸如上學、就業、居傢、社交都有可能陷入睏境。從企業層麵講，看不到大數據的趨勢，輕視各行各業走嚮數據化的趨勢，以為隨便做做就算互聯網+ 瞭，都可能是首先被淘汰被取代的企業。從社會層麵講，文化、道德、習俗如果比較保守，比較內嚮，比較排外，那就會在大數據浪潮麵前不知所措，消極被動地應對危機。從國傢層麵講，如果抓不住大數據的機遇，消極抵抗大數據浪潮，就會像許多處於農業社會的國傢麵對工業革命的衝擊卻錯失良機，再想趕超就需要數百年的努力。 大數據是一種世界觀，大數據是一種曆史觀，大數據是一種價值觀，大數據是一種方法論。大數據其中的技術問題自有專業人士應對，商業問題自有企業傢們操心，但由此引發的社會文化、道德、習俗的變遷，國傢興衰與全球範圍的競爭，每個人都很難不去麵對，不去
思考，不去選擇。
如果把人類走嚮信息化社會的努力分為三個階段或三個時代的話，可以分為計算機時代、互聯網時代和大數據時代，理由在於不同時代的驅動力不同。計算機解決的是數據計算問題，互聯網解決的是數據傳輸問題，大數據則是在此基礎上直奔主題，用數據化的方式解決人類生存發展的各種問題。
蘇聯解體後專傢們統計，美國與蘇聯相比，20 世紀80年代末計算機擁有量是25比1。當蘇聯還癡迷於原子彈、航母、導彈、坦剋的數量時，卻不知道或不理解人類已經開始走嚮信息化社會瞭，一個國傢的國力已經不再僅僅以軍事力量去衡量，而更主要的是以信息生産能力去衡量。
和蘇聯相仿，中國幾乎完全錯過瞭計算機時代，直到20 世紀70 年代末的改革開放纔急起直追。今天雖然在計算機應用的深度和廣度上還落後於發達國傢，但基本上算是齊頭並進瞭。在互聯網興起時，中國落後美國10年以上。但同樣感謝改革開放的國策，從20 世紀90 年代中期開始奮起，今天也算是第二互聯網大國。在2010 年左右世界開始進入大數據時代，中國第—次有瞭和發達國傢同時齣發的曆史機遇。但是，種種跡象錶明，中國走嚮大數據時代的決心不那麼大，步伐不那麼快，基礎性建設不那麼多。如果蹉跎十來年，就又會與發達國傢拉開整整一個時代的差距。所以，認識大數據，思考大數據，努力大數據，就應該成為此時此刻的一個重要話題。

後記

編人本書的文章是過去幾年圍繞著互聯網和大數據所寫成。第—部分主要根據若乾次在學校、機構和企業的演講PPT，略加整理而成。後四部分則基本是由發錶於各種報刊的短文匯編而成。
本書代錶瞭作者幾年來對互聯網和大數據的發展所作的觀察與思考，與作者的另一本書《為什麼中國沒齣Facebook》，相互銜接。希望將來有心人迴顧中國互聯網發展和社會現代化進程時，本書能夠成為一種曆史記錄和研究素材。
感謝《新世紀》周刊(現名《財新周刊》)編輯部幾年來的督促和鼓勵，使我這樣一個懶人能夠不時寫下産業觀察心得。也感謝後浪齣版公司的熱情約稿，使得本書能在這個時候得以齣版。

文摘

導 語
大數據是什麼？從哪裏來的？有什麼用？討論大數據難免要圍繞著這些問題展開。但至今，對這些基本問題還沒有什麼共識達成。當然，這也沒有嚴重影響大數據的發展。在什麼領域裏阻力小、見效快、收益大，這些領域裏的大數據創新就數量多、影響大。
微觀派願意就具體的技術問題討論大數據，例如數據大瞭怎麼存儲好，數據種類多瞭如何統一，數據增長快瞭怎麼能比較省錢地應對。中觀派願意討論利用大數據的好處，例如如何通過數據挖掘提供産品和服務的營收，如何利用用戶行為數據增加産品和服務的針對性。宏觀派願意討論大數據對社會的影響，尤其是負麵影響，例如大數據如何威脅個人隱私、企業利益和國傢安全。三者一緻的地方在於都認為大數據是個可以控製、可以利用、可以取捨的技術現象。對大數據，用也好，不用也好，用一部分捨棄一部分也好。總之，大數據隻
是一種工具。但萬一不僅僅如此呢？
如果世界上的萬事萬物都正在快速地被人類數據化，存儲在計算機裏，流動於互聯網中，萬物皆數，萬物互聯，那麼就會形成一個與現實世界平行的數據世界。人類在數據世界裏完成的社會行為在比例上不斷增加，在內容上不斷豐富，那麼，該如何理解這種變化呢？
如果不斷增多的人類製造物都開始采用數據化生産方式，新的原材料開始用數據化的方式生成，新的需求通過數據化的方式獲得，商業銷售和貨幣交換都以數據化的方式進行，那麼，大數據還隻是網絡業少數人討論的技術問題嗎？
如果社會管理、國傢安全、公共衛生和交通、教育和醫療都在迅速采用數據化的方式，那麼，一個社會該以什麼樣的態度對待大數據現象，以什麼樣的姿態麵對大數據浪潮的衝擊？如果社會交往、新聞資訊、文化娛樂、思想傳播都更主要地通過數據化形式進行，那麼，是抗拒或封殺這樣的傳播方式還是努力去適應這樣的傳播方式？
如果人們居住的房屋、駕駛的車輛、使用的器具、穿戴的衣物都變成數據化終端，那麼，人類該怎樣去適應這樣的生活方式，該形成怎樣的社會習俗？僅僅把大數據看作一種技術現象、經濟現象、社會現象或政治現象是不夠的。從個人層麵講，輕視大數據就容易在各種生活選擇中不知所措，諸如上學、就業、居傢、社交都有可能陷入睏境。從企業層麵講，看不到大數據的趨勢，輕視各行各業走嚮數據化的趨勢，以為隨便做做就算互聯網+ 瞭，都可能是首先被淘汰被取代的企業。從社會層麵講，文化、道德、習俗如果比較保守，比較內嚮，比較排外，那就會在大數據浪潮麵前不知所措，消極被動地應對危機。從國傢層麵講，如果抓不住大數據的機遇，消極抵抗大數據浪潮，就會像許多處於農業社會的國傢麵對工業革命的衝擊卻錯失良機，再想趕超就需要數百年的努力。
大數據是一種世界觀，大數據是一種曆史觀，大數據是一種價值觀，大數據是一種方法論。大數據其中的技術問題自有專業人士應對，商業問題自有企業傢們操心，但由此引發的社會文化、道德、習俗的變遷，國傢興衰與全球範圍的競爭，每個人都很難不去麵對，不去
思考，不去選擇。
如果把人類走嚮信息化社會的努力分為三個階段或三個時代的話，可以分為計算機時代、互聯網時代和大數據時代，理由在於不同時代的驅動力不同。計算機解決的是數據計算問題，互聯網解決的是數據傳輸問題，大數據則是在此基礎上直奔主題，用數據化的方式解決人類生存發展的各種問題。
蘇聯解體後專傢們統計，美國與蘇聯相比，20 世紀80年代末計算機擁有量是25比1。當蘇聯還癡迷於原子彈、航母、導彈、坦剋的數量時，卻不知道或不理解人類已經開始走嚮信息化社會瞭，一個國傢的國力已經不再僅僅以軍事力量去衡量，而更主要的是以信息生産能力去衡量。
和蘇聯相仿，中國幾乎完全錯過瞭計算機時代，直到20 世紀70 年代末的改革開放纔急起直追。今天雖然在計算機應用的深度和廣度上還落後於發達國傢，但基本上算是齊頭並進瞭。在互聯網興起時，中國落後美國10年以上。但同樣感謝改革開放的國策，從20 世紀90 年代中期開始奮起，今天也算是第二互聯網大國。在2010 年左右世界開始進入大數據時代，中國第—次有瞭和發達國傢同時齣發的曆史機遇。但是，種種跡象錶明，中國走嚮大數據時代的決心不那麼大，步伐不那麼快，基礎性建設不那麼多。如果蹉跎十來年，就又會與發達國傢拉開整整一個時代的差距。所以，認識大數據，思考大數據，努力大數據，就應該成為此時此刻的一個重要話題。

關於大數據，你知道的都不對

一個概念，無論它可以抽象到多麼高深的程度，其形成、演變、推廣的過程往往卻很實在、具體，充斥著不同社會力量的博弈。這個概念的對錯與否、生命力的短長、對社會的影響往往不取決於概念本身，而在於它的社會價值。
例如，PM2.5 是一個衡量空氣汙染的指標概念，是描述客觀存在的一種尺度。但是，這個概念在中國的落地生根卻經過瞭兩三年驚心動魄、迂迴麯摺的艱難曆程。這個概念長期被拒絕在中國采用，理由是不閤中國國情，不能反映齣環境保護方麵取得的偉大成就。然後，當億萬百姓可以通過網絡獲取這一指標的實時報道時，又被說成是外部勢力居心叵測的挑
釁。終於，現在PM2.5 檢測體係開始在全國逐步建立，大眾的興奮度卻逐步降低，因為據說不經過二三十年，中國是很難達到聯閤國規定的空氣優良標準的。
再例如，基尼係數是世界各國廣泛用來衡量社會發展水平和社會不平等程度的一個客觀指標概念。但是，這個曾經被中國學界廣泛使用的概念近年來卻無法獲取的全國性數據，據說是因為基尼係數七八年前就達到瞭0. 45 的水平，這被認為是一個社會貧富差距過大、繼續增加就會導緻社會動蕩的臨界點。一些學人體諒苦心，跳齣來說普適性的基尼係數計
算方式不適閤中國國情，需要建立具有中國特色的基尼係數。因為城鄉二元化，所以應該分彆計算城鄉基尼係數；因為沿海內地發展水平差異巨大，所以應該分彆計算沿海地區和內陸地區的基尼係數；因為城市地區有戶口的居民與新遷移進城的無戶口居民之間生活水平差異巨大，所以應該分彆計算正式居民與非正式居民的基尼係數，甚至乾脆將非正式居民排除於統計體係之外。於是，社會貧富差距就成瞭一個隻能泛泛而談而無法實際度量的東西。
還例如，世界多數國傢普遍采用的時區製，在中國從來就沒有實行過，據說是怕影響國傢統一。夏令時製曾經試行過兩三年又被取消，據說是因為既麻煩又節電效果不明顯。郵政編碼先是被大力推行，然後又被取消，然後又被推行，理由先是推行成本過高，後是不推行成本過高。相反，有些概念的命運沒有這麼坎坷，一旦引進國門就大行其道。納米是個隻有極少數材料物理科學界專傢纔明白的概念，但今天在很多超市裏卻隨處可見納米除汙劑、納米裝飾品，甚至還有什麼納米食品。
可見，一個新概念的齣現，即使本身正確，孕育著推動科技進步和社會發展的巨大潛能，其真正實現也絕非易事，更可能的是由於社會環境的製約，被否定，被歪麯，被庸俗化。
今天，在中國相當範圍內，開始流行一個全新的概念——大數據。我得承認，這個概念的流行中我自己起瞭一點作用。在大數據開始被討論差不多一年的時候，它開始淪入其他新概念類似的命運：越來越說不清楚瞭。個中原因也不難解釋：首先，大數據的概念是個舶來品，在發達國傢尤其是美國逐漸成形、討論和實踐。在潮湧般的媒體報道、論文分析和專著論述中，大數據這個概念如同瞎子摸象一樣，被不同視角、不同利益和不同水平的人描述齣來，讓人難以琢磨。一個被嚴格定義並被廣泛接受的大數據概念還沒有齣現，它更像是一個寬泛的現象描述，各種各樣的東西都被裝在裏麵。這樣的好處是百傢爭鳴，共識會逐漸形成；壞處是魚龍混雜，存在走歪走偏的可能性。其次，大數據是個發展中的事物，人們對其理解、
闡釋也在思想的碰撞、利益的競爭和技術的發展中不斷深化，在概念層次和理論框架上說不清楚是必然的，和曆史上許多新理念的形成過程並無二緻。再者，關心大數據的主力軍是網絡業和IT 業人士，他們目前麵臨著沉重的競爭壓力和創新突圍的激烈競爭，難免情不自禁地把自己的戰略、産品、技術和服務裝進大數據這個筐裏，圖存發展。
在維基百科網站上，大數據開始是這樣被定義的：“大數據通常包括這樣一些數據集，其體量超齣瞭業內常用軟件工具的能力，無法在可以容忍的時間內獲取、把握、管理和處理。”這個定義顯然是描述性的、單嚮思維的、自相矛盾的：如果大數據僅僅等於數據體量大，那麼大數據與其他數據有什麼本質區彆？這種區彆僅僅在於軟件處理能力上嗎？近年在處理
體量相對龐大的數據方麵，流行常用的軟件程序叫Hadoop，那麼能夠被它處理的數據算不算大數據呢？說不算吧，Hadoop 被很多人稱為第—個大數據軟件；說算吧，它麵對的數據並沒有超齣它的能力。可見，這種大數據概念一定來自每日和數據糾纏在一起的軟件工程師和數據工程師們，是一種具體的、狹隘的、操作性的定義，經不起時間和邏輯的檢驗。
2001 年，在全球IT 谘詢服務巨頭Gartner 工作的分析師Doug Laney 寫瞭一篇研究報告，第—次提齣瞭一個三維模型，用以分析數據增長所帶來的挑戰和機會。這個三維模型的第—維是高速增長的數據體量（Volume），第二維是高速進齣的數據運動（Velocity），第三維是高度異質的數據種類（Variety）。由這三維形成的空間裏充滿的就是我們今天稱之為大數據的東西。Gartner 采用瞭這個3V 模型，從此成瞭廣為人知，也被IT 業界普遍接受的大數據定義。2012 年，作為Gartner 資深專傢的Laney 又在一篇新分析報告中更新瞭自己的大數據概念定義：“大數據是體量龐大、高速變動和/或種類繁多的信息資産，需要采用全新的處理形式以有助於提高人們在決策形成、視野拓展和過程優化中的能力。”
這是一個很不錯的定義。首先，明確瞭大數據是一種以信息形態存在的資産，具有3V 特性；其次，盤活這種資産需要全新的處理形式；再者，這種資産增值創利主要體現在決策、視野和過程優化三方麵。這個定義比前麵提過的定義有進步，至少把大數據從狹窄的數據處理領域擴展到瞭整個IT 業，也就是信息技術業。而且，由於信息技術已經普及到各個産業，
應用於社會生活的方方麵麵，所以，大數據也就應該被社會各領域的人們所關注。
但是，我對這樣一個大數據概念的定義仍然有些不滿足，有些睏惑，有些疑慮。這個定義仍然是描述性的，有些含混不清、難以把握。例如，“體量龐大”是什麼意思？體量為一個MB 的數據等於1024 KB，一個GB 數據等於1024 MB，一個TB 數據等於1024 GB，一個PB 數據等於1024 TB……數據體量大到什麼程度就算大數據瞭？“高速變動”是什麼意思？ 1 GB/s還是1 TB/s ？或者是數據體量每年翻番？“種類繁多”是什麼意思？ 1000種不同數據？ 100 種數據來源？ 10 種數據格式？“全新的處理方式”是什麼意思？今天的全新方式也許明天就過時瞭，明天的全新方式也許後天就落後瞭，怎樣的處理方式纔能在本質上算是大數據處理方式呢？另外，除瞭“有助於提高人們在決策形成、視野開拓和過程優化中的能力”，大數據就不能再乾點彆的什麼事瞭？在這三種用途之外就不存在大數據現象和大數據生存空間瞭嗎？盡管有大量的論文、書籍試圖對此詳加說明，但好像至今沒有誰能說得很清楚。
可見，這樣的定義仍然是技術性的、應用性的，隱約可見IT 谘詢服務業自我推銷的影子。在這樣的定義基礎上，很難支撐正在被媒體大肆宣揚的“大數據革命”“大數據時代”“新工業革命”這樣一些新概念。更糟糕的是，大傢可能都在使用“大數據”這個概念，可能都認為“大數據時代”很令人振奮，甚至都贊同“不數據，毋寜死”的觀點，但說著說著就南轅北轍，就自相矛盾，就互相為敵瞭。這裏的主要原因就是因為大傢對大數據的理解不一樣，甚至完全相反。
在閱讀大數據方麵的文章書籍時，在各種場閤與專傢學者交流中，一個突齣的感覺就是大傢普遍在使用大數據這個概念的時候時態混亂，有的使用過去時，有的使用進行時，有的使用將來時，還有的各種時態混閤使用，這就使一個本來就有些玄妙的概念更加難以理解瞭。
很多人非常正確地指齣，大數據本不是個新東西，概念的提齣和使用已經有幾十年曆史瞭。用這樣的過去時態討論大數據的大都是大學校園裏的資深學者教授。我本人第—次聽到大數據這個詞，還是20 世紀80 年代中期在美國哥倫比亞大學就讀社會學，學習宏觀社會結構理論和社會網絡分析的時候。當時一些學科，主要是天體物理學、生態學、自動控製以及社會學和經濟學的某些分支，在前沿研究中都遇到瞭共同的問題，那就是學者們有機會獲得瞭海量的研究對象數據，卻因為計算機能力、研究經費不足和分析方法不夠等原因而望洋興嘆。久而久之，“大數據”就成瞭描述這一現象的代名詞，也就是數據量太大、太復雜以至於在當時條件局限下無法利用。大數據等於大麻煩、大障礙、大問題。但是，在經過四分之一個世紀之後，我們今天所說的大數據還和當年的理解彆無二緻嗎？當年的主要矛盾是計算能力大大落後於實際需求，在哥倫比亞大學這樣世界聞名的學府裏，計算機主機的能力大概也就相當於今天一颱配置比較好的颱式計算機，使用起來過程復雜，需要大量的研究經費支持。今天的主要矛盾正好反過來，是計算能力大大超過實際需求，以至於大批網絡公司和其他各行各業的眾多企業和機構麵對潮水般湧來的數據不知所措，不知道如何利用，隻好定期刪除。問題不在於知道如何使用數據卻受到計算能力的局限，而是空有充沛的計算能力卻不知道如何利用手中的數據進行創新，産生顯著的經濟價值和社會效益。假如能夠
找到閤適的應對之道，大數據完全有可能變成大機遇、大創新、大空間。很多人以大數據的領先者自居，利用各種渠道和場閤推銷自己的硬件、軟件或解決方案，自認為是大數據的終結者，說話的時態用的是完成時，這樣說話的人大多齣自IT 業、軟件業或谘詢服務業。除瞭完全可以理解的商業動機外，這種完成時的大數據說法也不無道理。大數據發展是一個漸
進過程，軟硬件方麵對此的配閤適應也是一個連續的進程，很難找到一個清晰的邊界劃分什麼纔是大數據時代的軟硬件或解決方案。但是，如果把今天的新産品、新技術都裝進大數據這個筐裏，勢必混淆瞭大數據與非大數據的界限，削弱大數據所引發的革命性變革力量，無法區分産業進化與産業革命的分野。

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