首页>>技术前沿>>网站/软件行业动态近年来“大数据”一词越来越火辣煽情，各种大数据社团组织的大数据研讨会议到处开，此间也冒出很多所谓的大数据专家。说实话当下能真正看清“大数据”的真正面目，并通过数据革命引领产业创新的优秀人才屈指可数，到是人云亦云、跟风弄潮者确实不少。
真正的大数据专家不单是计算机及信息系统领域的专家，也不是行业及专业领域里的权威，而是善于把应用诉求端与数据技术服务端，用大数据思维整合到一起的复合专家，通俗来讲，是市场行家、产业及产品专家、有效数据资源识别及配置高手的复合体。大数据专家既可以是一位在某个行业领域里具有这三项功能的复核人才。真正的大数据是深深扎根于市场，从市场上“野蛮”生成的，绝非闭门于高等学府可以修炼出来的。纵观全球，百分之七八十的优秀大数据专业人才，都就职于全球顶尖的科技公司，在高等学府和基础研究机构的大数据专家的确很少。
现在不少所谓的大数据专家开始大肆忽悠“大数据”产业，其中不乏别有用心的投机者和半生不熟的技术官僚。从目前情形看，围绕“大数据”产业，正在形成技术官僚“小圈子”。在有些人看来，名利双收的机会又来了。有些所谓的大数据专家，头顶不少学术桂冠，虽然立项后拿到了政府和投资人的项目经费，却老虎吃天不知如何下口，索性关起门来，只停留在“Excel”的基础上闭门坐车，盲目地捣鼓数据库。投机心态驱使下的一些缺乏实战经验的“学术权威”，正在编制“大数据”陷阱，政府及投资人如果不能认清“大数据”的真面目，很容易就掉入“陷阱”，盲目投资。
中国作为全球经济产出体量最大、消费需求规模最大的新型经济体，大数据产业对推动各个产业领域的创新发展，具有不可估量的发展空间。但振兴“大数据”产业，既不能盲目受产业领域专家的影响，也应当突破“技术官僚”的小圈子，面向市场、面向一流的科技企业、面向年轻的技术队伍。大致来说，应当在这个方面理清认识：
1）“大数据产业”并非一个独立的产业，他只是一个服务性的工具。
大数据技术的研究及应用，是以市场诉求及产业经济发展需要为基础的，它不过是服务于特定目标的技术手段。
2）大数据思维比大数据本身更重要，物理模块比数字模块更有价值。
大数据人才并非只有数理学科的专业人才，而是混合型人才，能够写计算机编码程序的人比比皆是、身价也不高，因为他们只知其然不知其所以然。然而，大数据时代的“架构师”不是单纯的数字建模和初级的行业知识，而是能够独立策划设计出产业创新发展物理模块的专家。也就是说，玩“大数据”的技术圈子，只能搭建出没有使用价值的空中楼阁，其研究只能自困于小圈子而渐渐窒息。因此，如果大数据的研发及应用，只是数据技术的“圈内人”，那的确是一种悲哀。
3）“没有数据源”是个伪命题。
不少大数据行业人士都有这样的感叹：中国的数据垄断与分割很严重，搞大数据研究缺乏数据资源，根本得不到政府各个职能部门的数据，怎么搞研究？越是大数据时代，数据资源越是宝贵，任何机构和个人越是不会轻易泄露自己的数据信息。其实，并不是数据越多越好、数据流量越大越好，有效数据及数据关系才是最重要的。因此推动大数据产业发展的“数据源”主要来自自身，第三方研究服务者的数据主要来自需求方的委托。特别需要说明的是，一个真正的大数据专家应当具备的最基本的“真功夫”是：根据产业发展需求设计有效的数据样本并建立模拟应用系统，然后在实践中验证。
4）市面上诸多大数据培训忽悠的成分很大
现在“大数据”很热，可是高校竟然连本像样的“大数据”教材都没有，这方面的师资力量十分脆弱；而社会上诸多“大数据”培训班，基本上是忽悠人。有的培训机构甚至承诺：一周培训就可以具有“数据架构师”的能力薪资翻几番。如果不懂一个行业或者产业领域的市场特征及业务结构行为逻辑，怎么搭建数据模型。
5）大数据的应用有盲区，也有局限
在很多人看来，未来的数字世界，大数据无所不能。这实在是一个误区。大数据技术的进步及应用普及，主要还是基于应用端的诉求。然而，数据分析和应用，有两个关键点：一是数据的有效性及数据资源配置条件的设定；二是不同数据流、数据模块之间的线性及非线性关系。如果不具备这两个前提，后续的数据分析、数据仓库构建等，就无法完成。
大数据不是万能的，老老实实地基于人类经济及社会进步的理性诉求，推动大数据产业的理性发展才是正途。未来中国大数据产业的发展，应当着眼于中国经济社会发展进步的未来趋势及生产力水平，构建不同行领域的大数据生态循环系统。
【全文完】
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