大数据是不是泡沫？
大数据是否是泡沫，这是一个复杂且具有争议性的问题。与其简单地说是或不是，不如说大数据本身不是一个泡沫，但围绕大数据所产生的许多概念、应用、公司和炒作，存在泡沫的成分，并且正在经历一个“回归理性”的过程。
为了详细地解答这个问题，我们需要从几个层面来分析：
1. 大数据本身的定义与价值 (核心并非泡沫)
首先，理解“大数据”到底是什么很重要。它并非仅仅是指“数据量大”。通常我们用“3V”或“5V”来定义大数据：
Volume (体量): 指数据量庞大，从 TB 到 PB 甚至 EB 级别。
Velocity (速度): 指数据产生和处理的速度极快，通常是实时或近乎实时的。
Variety (多样性): 指数据类型繁多，包括结构化（如数据库表格）、半结构化（如XML、JSON）和非结构化（如文本、图片、视频、音频、日志文件等）。
Value (价值): 指从海量、高速、多样化的数据中提取有价值信息的能力。这是大数据的最终目的。
Veracity (真实性/准确性): 指数据的可靠性和准确性，虽然数据量大，但并非所有数据都是准确的，需要进行清洗和验证。
大数据之所以有价值，是因为它能够帮助我们：
发现隐藏的模式和关联: 通过分析大量数据，可以发现人类难以察觉的趋势、相关性，例如用户行为模式、市场趋势、疾病传播规律等。
进行更精确的预测: 基于历史数据和实时数据，可以更准确地预测未来事件，如销售预测、天气预报、设备故障预测等。
实现个性化和定制化: 为用户提供更符合其偏好的产品、服务和信息，例如个性化推荐、精准广告等。
优化决策: 基于数据驱动的洞察，企业和组织可以做出更明智、更有效的决策，降低风险，提高效率。
创造新的商业模式和产品: 大数据催生了许多新的行业和商业模式，例如数据分析服务、精准营销、智能交通、智慧医疗等。
从这个角度看，大数据本身是技术发展的必然产物，是信息时代不可或缺的组成部分，它的核心价值是真实存在的。
2. 泡沫产生的原因和表现 (炒作与过度预期)
然而，为什么我们会讨论大数据是不是泡沫？这主要源于以下几个方面：
概念的“流行病”和过度炒作:
市场营销和公关的驱动: 随着大数据概念的兴起，很多公司为了吸引投资、获得市场关注，会过度宣传自己的“大数据能力”，即使实际能力有限。
媒体的放大效应: 媒体为了吸引眼球，会大量报道与大数据相关的成功案例和美好前景，有时会忽略其中的挑战和局限性。
投资者的盲目追逐: 在技术热潮期，投资者往往容易被概念吸引，对项目的实际可行性、盈利能力和市场需求进行过度解读，导致大量资金涌入与大数据相关的初创企业，推高估值。
实际落地能力的差距:
技术门槛高: 大数据技术复杂，需要专业的技能和工具，包括分布式计算（Hadoop、Spark）、数据库管理（NoSQL）、数据挖掘、机器学习等。许多组织缺乏掌握这些技术的人才和基础设施。
数据质量问题: 并非所有数据都适合直接用于分析。数据的清洗、整合、去重、标注等工作量巨大且复杂，很多时候数据质量不过关会严重影响分析结果的准确性。
缺乏明确的商业目标: 有些组织仅仅因为“大数据很热门”而投入资源，但没有明确想要通过大数据解决什么问题，导致项目难以产生实际价值。
隐私和安全挑战: 大数据涉及大量个人信息，如何合规地收集、存储、处理和使用数据，以及如何保护数据隐私和安全，是巨大的挑战，也可能导致项目受阻。
“泡沫”的表现形式:
估值虚高: 很多大数据初创公司在没有证明其商业模式和盈利能力之前，就获得了天文数字的估值。
不切实际的承诺: 一些公司声称可以通过大数据解决一切问题，做出超出实际能力范围的承诺。
项目失败率高: 大量与大数据相关的项目，特别是那些缺乏清晰目标和执行力的项目，最终未能达到预期效果甚至失败。
人才供需失衡: 尽管市场上有大量“大数据工程师”和“数据科学家”的岗位需求，但真正具备核心技能和经验的人才却相对稀缺，同时也有很多学习了基本概念但缺乏实操经验的人才涌入市场，导致人才市场也存在一定的泡沫。
3. 大数据的“泡沫”如何破裂或挤出？
任何技术或概念的炒作最终都会回归理性。大数据经历的可能是一个“新兴技术成熟化和市场教育化”的过程，而不是简单的泡沫破裂。
价值验证: 那些真正能够通过大数据解决实际问题、创造商业价值的公司和项目会脱颖而出。
技术演进: 随着大数据技术的不断发展和成熟，门槛会逐渐降低，工具和平台也会更加易用。例如，云计算的普及降低了基础设施的成本；AI/ML 平台的发展使得数据科学家更容易构建模型。
市场教育: 用户和企业对大数据的认知会逐渐深化，从最初的狂热追求概念，到理解其局限性，并学会如何更有效地应用它。
监管介入: 随着数据隐私和安全问题的日益突出，各国政府的监管会加强，这会促使企业更加合规地处理数据，也可能过滤掉一些不正规的项目。
商业模式回归: 投资的焦点会从“概念”转向“盈利能力”和“可持续性”。
4. 目前大数据的真实状况与未来趋势
部分泡沫已挤出: 过去几年，一些缺乏核心竞争力、仅靠概念炒作的公司已经倒闭或被并购，这可以看作是市场对早期泡沫的调整。
核心价值依然存在且在深化: 大数据作为一种能力和资源，其核心价值并未消失。
企业数字化转型基石: 几乎所有行业都在进行数字化转型，而大数据是其中的核心驱动力之一。
人工智能的燃料: 大多数AI模型（尤其是深度学习）都需要海量高质量的数据进行训练，大数据是AI发展的基石。
数据作为资产的认知增强: 企业越来越认识到数据本身是一种宝贵的资产，并通过更精细化的方式来管理和利用。
垂直领域应用深化: 大数据在金融、医疗、零售、制造、交通等各个垂直领域的应用越来越深入和精细化，催生了许多成功的商业案例。
结论：
大数据本身并非泡沫，而是一项具有深远影响的技术能力和战略资源。然而，在它发展的早期阶段，确实存在着过度炒作、不切实际的预期和大量缺乏实质性价值的投入，这些成分构成了围绕大数据的“泡沫”。
目前，我们正处于一个挤出泡沫、回归理性的阶段。那些真正能够有效利用大数据解决实际问题、创造商业价值的公司和应用将继续发展壮大，而那些仅仅停留在概念层面或存在模式性缺陷的项目则会被市场淘汰。
因此，与其问大数据是不是泡沫，不如说：
大数据带来的革命性价值是真实的。
但围绕大数据的“炒作”和“过度预期”确实存在泡沫。
这个泡沫正在被挤出，市场正在向更理性和更注重实际价值的方向发展。
未来，大数据将与人工智能、云计算等技术深度融合，在各行各业扮演越来越重要的角色，但其发展过程将更加务实和有针对性。
为了详细地解答这个问题，我们需要从几个层面来分析：
1. 大数据本身的定义与价值 (核心并非泡沫)
首先，理解“大数据”到底是什么很重要。它并非仅仅是指“数据量大”。通常我们用“3V”或“5V”来定义大数据：
Volume (体量): 指数据量庞大，从 TB 到 PB 甚至 EB 级别。
Velocity (速度): 指数据产生和处理的速度极快，通常是实时或近乎实时的。
Variety (多样性): 指数据类型繁多，包括结构化（如数据库表格）、半结构化（如XML、JSON）和非结构化（如文本、图片、视频、音频、日志文件等）。
Value (价值): 指从海量、高速、多样化的数据中提取有价值信息的能力。这是大数据的最终目的。
Veracity (真实性/准确性): 指数据的可靠性和准确性，虽然数据量大，但并非所有数据都是准确的，需要进行清洗和验证。
大数据之所以有价值，是因为它能够帮助我们：
发现隐藏的模式和关联: 通过分析大量数据，可以发现人类难以察觉的趋势、相关性，例如用户行为模式、市场趋势、疾病传播规律等。
进行更精确的预测: 基于历史数据和实时数据，可以更准确地预测未来事件，如销售预测、天气预报、设备故障预测等。
实现个性化和定制化: 为用户提供更符合其偏好的产品、服务和信息，例如个性化推荐、精准广告等。
优化决策: 基于数据驱动的洞察，企业和组织可以做出更明智、更有效的决策，降低风险，提高效率。
创造新的商业模式和产品: 大数据催生了许多新的行业和商业模式，例如数据分析服务、精准营销、智能交通、智慧医疗等。
从这个角度看，大数据本身是技术发展的必然产物，是信息时代不可或缺的组成部分，它的核心价值是真实存在的。
2. 泡沫产生的原因和表现 (炒作与过度预期)
然而，为什么我们会讨论大数据是不是泡沫？这主要源于以下几个方面：
概念的“流行病”和过度炒作:
市场营销和公关的驱动: 随着大数据概念的兴起，很多公司为了吸引投资、获得市场关注，会过度宣传自己的“大数据能力”，即使实际能力有限。
媒体的放大效应: 媒体为了吸引眼球，会大量报道与大数据相关的成功案例和美好前景，有时会忽略其中的挑战和局限性。
投资者的盲目追逐: 在技术热潮期，投资者往往容易被概念吸引，对项目的实际可行性、盈利能力和市场需求进行过度解读，导致大量资金涌入与大数据相关的初创企业，推高估值。
实际落地能力的差距:
技术门槛高: 大数据技术复杂，需要专业的技能和工具，包括分布式计算（Hadoop、Spark）、数据库管理（NoSQL）、数据挖掘、机器学习等。许多组织缺乏掌握这些技术的人才和基础设施。
数据质量问题: 并非所有数据都适合直接用于分析。数据的清洗、整合、去重、标注等工作量巨大且复杂，很多时候数据质量不过关会严重影响分析结果的准确性。
缺乏明确的商业目标: 有些组织仅仅因为“大数据很热门”而投入资源，但没有明确想要通过大数据解决什么问题，导致项目难以产生实际价值。
隐私和安全挑战: 大数据涉及大量个人信息，如何合规地收集、存储、处理和使用数据，以及如何保护数据隐私和安全，是巨大的挑战，也可能导致项目受阻。
“泡沫”的表现形式:
估值虚高: 很多大数据初创公司在没有证明其商业模式和盈利能力之前，就获得了天文数字的估值。
不切实际的承诺: 一些公司声称可以通过大数据解决一切问题，做出超出实际能力范围的承诺。
项目失败率高: 大量与大数据相关的项目，特别是那些缺乏清晰目标和执行力的项目，最终未能达到预期效果甚至失败。
人才供需失衡: 尽管市场上有大量“大数据工程师”和“数据科学家”的岗位需求，但真正具备核心技能和经验的人才却相对稀缺，同时也有很多学习了基本概念但缺乏实操经验的人才涌入市场，导致人才市场也存在一定的泡沫。
3. 大数据的“泡沫”如何破裂或挤出？
任何技术或概念的炒作最终都会回归理性。大数据经历的可能是一个“新兴技术成熟化和市场教育化”的过程，而不是简单的泡沫破裂。
价值验证: 那些真正能够通过大数据解决实际问题、创造商业价值的公司和项目会脱颖而出。
技术演进: 随着大数据技术的不断发展和成熟，门槛会逐渐降低，工具和平台也会更加易用。例如，云计算的普及降低了基础设施的成本；AI/ML 平台的发展使得数据科学家更容易构建模型。
市场教育: 用户和企业对大数据的认知会逐渐深化，从最初的狂热追求概念，到理解其局限性，并学会如何更有效地应用它。
监管介入: 随着数据隐私和安全问题的日益突出，各国政府的监管会加强，这会促使企业更加合规地处理数据，也可能过滤掉一些不正规的项目。
商业模式回归: 投资的焦点会从“概念”转向“盈利能力”和“可持续性”。
4. 目前大数据的真实状况与未来趋势
部分泡沫已挤出: 过去几年，一些缺乏核心竞争力、仅靠概念炒作的公司已经倒闭或被并购，这可以看作是市场对早期泡沫的调整。
核心价值依然存在且在深化: 大数据作为一种能力和资源，其核心价值并未消失。
企业数字化转型基石: 几乎所有行业都在进行数字化转型，而大数据是其中的核心驱动力之一。
人工智能的燃料: 大多数AI模型（尤其是深度学习）都需要海量高质量的数据进行训练，大数据是AI发展的基石。
数据作为资产的认知增强: 企业越来越认识到数据本身是一种宝贵的资产，并通过更精细化的方式来管理和利用。
垂直领域应用深化: 大数据在金融、医疗、零售、制造、交通等各个垂直领域的应用越来越深入和精细化，催生了许多成功的商业案例。
结论：
大数据本身并非泡沫，而是一项具有深远影响的技术能力和战略资源。然而，在它发展的早期阶段，确实存在着过度炒作、不切实际的预期和大量缺乏实质性价值的投入，这些成分构成了围绕大数据的“泡沫”。
目前，我们正处于一个挤出泡沫、回归理性的阶段。那些真正能够有效利用大数据解决实际问题、创造商业价值的公司和应用将继续发展壮大，而那些仅仅停留在概念层面或存在模式性缺陷的项目则会被市场淘汰。
因此，与其问大数据是不是泡沫，不如说：
大数据带来的革命性价值是真实的。
但围绕大数据的“炒作”和“过度预期”确实存在泡沫。
这个泡沫正在被挤出，市场正在向更理性和更注重实际价值的方向发展。
未来，大数据将与人工智能、云计算等技术深度融合，在各行各业扮演越来越重要的角色，但其发展过程将更加务实和有针对性。
网友意见
对于你不能理解的东西，现在有一个通用称谓：泡沫。
房地产是泡沫，股市是泡沫，大数据是泡沫，打车软件是泡沫……对于大家都对
@王诺诺一拥而上的情况，当然，这也是泡沫。
按照设想，泡沫总是要破灭的。泡沫破灭之后，房地产就没人要了，股票也没人要了，诺诺也没人要了。
1）数据、海量数据的核心价值在哪里？
信息/数据的作用是什么？根据香农的定义，信息是减少事物不确定性的量度。
数据的根本用途就是提供决策依据，减少不确定性。
对未来、对未知领域，每个人、每个组织都会面临不确定。然而，尽管有各种不确定，每个人、每个组织、在每天都会作出决策；很多决策是明显错误的。
现有人类的决策，大多数是靠感觉，靠跟风，靠个人经验，只有很少部分是客观数据分析。海量数据，提供了一种更为可靠的决策依据。
如果有一个神器，可以显著消除不确定性，显著提高决策正确率，它有多大价值？
想想，全球有几千万家公司、有70亿人，这几千万公司、这70亿人每天都会决策。每天都会决策。
2）说完理论，再说实际
英特尔7.4亿美元投资Cloudera获18%股份，你在说泡沫；
张勇说阿里巴巴的最大优势将是数据，你在说泡沫；
Splunk市值都88亿美元，你还在说泡沫；
总结来说，泡沫是一定的，也是万能的。每天70亿人吃饭、上厕所，这肯定存在泡沫；每天超过20亿人上网，这肯定存在泡沫；每天超过十亿人炒股，这泡沫更是硕大包天。而且我非常确定的是，500年后，所有这些泡沫都会破灭。
不信你等着。
第一次在知乎上回答问题，引用一下权威吧。
有一定泡沫.
-------------------------Michael Jordan（不是打篮球那个）的答案
先说说他讨论这个问题的资格。作为IEEE fellow，伯克利的Jordan教授是机器学习世界范围内最被尊敬的专家之一，在2013年还被邀请在美国国家研究委员会对相关领域的报告里作序总结。
这里有全文：
Machine-Learning Maestro Michael Jordan on the Delusions of Big Data and Other Huge Engineering Efforts他观点的骨架：
1. 目前的大数据给出的结果可靠性太低，如果急于应用到实际中，就好比是土木工程都没学好就开始造桥，结果只能造出“豆腐渣工程”
- 一大波“false positive”（假阳性）正在接近，因为数据增长的速度不够支撑我们把大数据到处乱用的欲望
- 作为一个科学，不够严谨（原文是“没有error bar”）。不像造桥的土木工程，经过多年的积累，明确地能告诉我们什么样的情况可以造，什么不可以。而大数据没有。
2. 目前在computer vision领域进展还很小
- 只能在非常有限的范围内识别，比如人脸识别这样非常具体的引用（虽然这个不是直接说大数据，但是可以看出，作者认为真正做到万物都sensor还很远，大数据的采集能力终究还是有限的）
3. neural network根本和人脑的neural network不是一回儿事，我们对大脑的理解根本没到可以引用到计算机科学的程度
- 现在deep learning所采用的back propagation技巧，明显不是大脑的运作方式
- network的结构都完全不同，什么对数据的模糊性处理已经达到人脑的境界云云，主要是媒体扯谈
对他观点的总结：
有些媒体为了让公众容易理解打了些比方，但是这种比方造成了太多误解，进而造成了太多hype（夸张的大肆宣传）。大数据还是一个没有足够严谨程度的科学，可能有一定的概率做出一些有用的预测，但是使用不当，过分过早地依赖，则会造成灾难性的后果。
很多时候大家过早对一个技术爆发热情，寄希望她可以改变世界，如果短时间没有成果，有可能热情一下子转冷又觉得这是个错误，加速抽离给这个技术的资源。显然Michael很担心现在公众对这个技术的热情，并不是基于对这个技术的理解，从而有可能会经历这样的态度转变。但是他认为这个领域是现实存在的，很多重要的应用，假以时日，是会创造价值的。但是现在很多媒体宣传，甚至投资行为，都是泡沫。
最后他觉得，如果他有10亿美元，一定会投入到natural language processing里面去。毕竟这是人机互动很重要的一个方面。
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不是这个人哦：
是这个人：
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