“大数据”已经过时了吗？
“大数据”这个词，听起来是不是有点像老掉牙的科技概念了？毕竟，我们好像已经听它说了好几年，感觉它就像那种曾经火遍全球，但现在已经被更酷炫的东西取代的老朋友。
“大数据”这个词，确实已经不再是那个让人眼前一亮、充满神秘感的新鲜事物了。
这并不是说“大数据”本身消失了，也不是说它不再重要。恰恰相反，它已经深深地融入了我们的生活和工作，成为了一个基础性的工具，就像水和电一样，我们不再需要特别强调“我们正在用电”或者“水是必需的”。
为什么我们会觉得“大数据”过时了？
1. 普及和常态化： 曾经，“大数据”代表着一种新的、更强大的数据分析能力，能够处理海量、多样、高速的数据。它是一个“什么都能做”的万能钥匙，是企业争相追逐的新大陆。但现在，利用大数据分析来做决策、优化流程、了解客户，已经成了许多行业的标配。你不会再因为一个公司“使用大数据”而惊叹，这就像你不会因为一家餐厅“使用冰箱”而感到惊喜一样。
2. 概念的细分和演进： 随着技术的发展，“大数据”的概念被进一步细化，衍生出了更具体、更专业的领域。我们现在更多地会听到“人工智能”（AI）、“机器学习”（ML）、“数据科学”（Data Science）、“商业智能”（BI）、“数据湖”（Data Lake）、“数据仓库”（Data Warehouse）等等。这些词语更精准地描述了我们如何收集、存储、处理、分析数据，以及如何从中提取价值。它们是“大数据”这个宏大概念下的具体实践和工具。
3. 关注点的转移： 过去，人们更关注“大数据”的“大”（Volume, Velocity, Variety, Veracity）。而现在，大家更关心的是“如何从数据中获取洞察”（Insights）和“如何将洞察转化为行动”（Actionable Intelligence）。“数据”本身只是原材料，真正的价值在于“智慧”和“决策”。所以，重点从“大数据”这个“量”转移到了“数据驱动的决策”和“智能应用”。
4. 技术的进步： 支撑“大数据”的许多技术，比如Hadoop、Spark等，虽然仍然在用，但它们本身也在不断更新迭代，或者被新的技术栈所整合。云计算的普及，使得大规模数据处理的门槛大大降低，更强的计算能力和更易用的工具不断涌现，让“大数据”不再是少数技术大牛才能玩转的游戏。
但“大数据”真的“死”了吗？绝对不是。
更准确地说，“大数据”已经从一个“令人兴奋的新概念”，变成了一个“被普遍接受且不可或缺的实践”。
基础依然存在： 海量数据的收集、存储、处理、分析，这些“大数据”的核心能力，依然是我们今天讨论的AI、ML、数据科学等一切的基础。没有强大的数据处理能力，就没有智能的应用。
价值不断深化： 随着我们对数据的理解越来越深入，从数据中挖掘出的价值也越来越丰富。它不再仅仅是用来做报表，而是驱动个性化推荐、风险控制、疾病预测、自动驾驶、智能制造等各个领域的关键。
新的概念正在崛起： 就像“互联网”曾经是焦点，现在更多人谈论“Web3”一样，围绕数据，新的概念也在不断冒头，比如“可信AI”、“联邦学习”、“数据即服务”（DaaS）等等，这些都在试图解决数据处理和应用中的新问题。
所以，与其说“大数据”过时了，不如说它已经完成了它的“启蒙”使命，并融入了更广阔的技术和商业生态。 就像“互联网”这个词本身，我们不再天天讨论“互联网是什么”，而是自然而然地讨论“互联网+”或者“如何利用互联网做X”。
今天，我们不再仅仅谈论“大数据”，我们谈论的是“数据驱动的创新”、“智能时代”、“利用数据解决具体业务问题”。这些都是“大数据”的演进和升华。它就像一个曾经的明星，现在已经成为了一位低调而有实力的幕后推手，默默地支撑着我们这个日益智能化的世界。
如果你现在还在强调“我们公司有大数据”，那可能听起来确实有点……跟不上趟了。但如果你说“我们公司正在利用海量数据构建个性化推荐系统，大幅提升用户转化率”，那才是真正触及了核心价值。
“大数据”这个词，就像一件经典单品，可能不再是T台上的最新款，但它依然是衣橱里最实用、最不可或缺的那一件。
“大数据”这个词，确实已经不再是那个让人眼前一亮、充满神秘感的新鲜事物了。
这并不是说“大数据”本身消失了，也不是说它不再重要。恰恰相反，它已经深深地融入了我们的生活和工作，成为了一个基础性的工具，就像水和电一样，我们不再需要特别强调“我们正在用电”或者“水是必需的”。
为什么我们会觉得“大数据”过时了？
1. 普及和常态化： 曾经，“大数据”代表着一种新的、更强大的数据分析能力，能够处理海量、多样、高速的数据。它是一个“什么都能做”的万能钥匙，是企业争相追逐的新大陆。但现在，利用大数据分析来做决策、优化流程、了解客户，已经成了许多行业的标配。你不会再因为一个公司“使用大数据”而惊叹，这就像你不会因为一家餐厅“使用冰箱”而感到惊喜一样。
2. 概念的细分和演进： 随着技术的发展，“大数据”的概念被进一步细化，衍生出了更具体、更专业的领域。我们现在更多地会听到“人工智能”（AI）、“机器学习”（ML）、“数据科学”（Data Science）、“商业智能”（BI）、“数据湖”（Data Lake）、“数据仓库”（Data Warehouse）等等。这些词语更精准地描述了我们如何收集、存储、处理、分析数据，以及如何从中提取价值。它们是“大数据”这个宏大概念下的具体实践和工具。
3. 关注点的转移： 过去，人们更关注“大数据”的“大”（Volume, Velocity, Variety, Veracity）。而现在，大家更关心的是“如何从数据中获取洞察”（Insights）和“如何将洞察转化为行动”（Actionable Intelligence）。“数据”本身只是原材料，真正的价值在于“智慧”和“决策”。所以，重点从“大数据”这个“量”转移到了“数据驱动的决策”和“智能应用”。
4. 技术的进步： 支撑“大数据”的许多技术，比如Hadoop、Spark等，虽然仍然在用，但它们本身也在不断更新迭代，或者被新的技术栈所整合。云计算的普及，使得大规模数据处理的门槛大大降低，更强的计算能力和更易用的工具不断涌现，让“大数据”不再是少数技术大牛才能玩转的游戏。
但“大数据”真的“死”了吗？绝对不是。
更准确地说，“大数据”已经从一个“令人兴奋的新概念”，变成了一个“被普遍接受且不可或缺的实践”。
基础依然存在： 海量数据的收集、存储、处理、分析，这些“大数据”的核心能力，依然是我们今天讨论的AI、ML、数据科学等一切的基础。没有强大的数据处理能力，就没有智能的应用。
价值不断深化： 随着我们对数据的理解越来越深入，从数据中挖掘出的价值也越来越丰富。它不再仅仅是用来做报表，而是驱动个性化推荐、风险控制、疾病预测、自动驾驶、智能制造等各个领域的关键。
新的概念正在崛起： 就像“互联网”曾经是焦点，现在更多人谈论“Web3”一样，围绕数据，新的概念也在不断冒头，比如“可信AI”、“联邦学习”、“数据即服务”（DaaS）等等，这些都在试图解决数据处理和应用中的新问题。
所以，与其说“大数据”过时了，不如说它已经完成了它的“启蒙”使命，并融入了更广阔的技术和商业生态。 就像“互联网”这个词本身，我们不再天天讨论“互联网是什么”，而是自然而然地讨论“互联网+”或者“如何利用互联网做X”。
今天，我们不再仅仅谈论“大数据”，我们谈论的是“数据驱动的创新”、“智能时代”、“利用数据解决具体业务问题”。这些都是“大数据”的演进和升华。它就像一个曾经的明星，现在已经成为了一位低调而有实力的幕后推手，默默地支撑着我们这个日益智能化的世界。
如果你现在还在强调“我们公司有大数据”，那可能听起来确实有点……跟不上趟了。但如果你说“我们公司正在利用海量数据构建个性化推荐系统，大幅提升用户转化率”，那才是真正触及了核心价值。
“大数据”这个词，就像一件经典单品，可能不再是T台上的最新款，但它依然是衣橱里最实用、最不可或缺的那一件。
网友意见
基本过时了。
因为人工智能的崛起，大数据基本变成了为AI的手段，而且数据获取比大数据可能更重要。
以前是有了大数据，可以做A，做B。
现在是为了人工智能增长，如何有更多数据，如何有适合AI的数据，所以要数据A ,A^2,A^3...
基本上是数据指数增长导致智能线性增长。
这时候，如何获得指数级数据，可能比大数据重要多了。
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