大数据听着很牛，实际上也很牛吗？
要说大数据牛不牛，答案是肯定的，它确实很牛，但这种“牛”不是凭空而来的，而是建立在一系列关键要素之上，并且它也不是万能的，有其局限性。
咱们先来聊聊它“牛”在哪儿。
1. 数据量的爆发性增长：
这可能是大数据最直观的“牛”点。想想看，我们现在每天产生的各种数据量有多大？你刷手机、拍照、发朋友圈、点外卖、打车、甚至睡觉时戴的智能手环，都在源源不断地产生数据。全球每年生成的数据量是以ZB（泽字节）为单位计算的，这数字大到让人难以想象。
文本和社交媒体数据： 微博、微信、抖音上的文字、图片、视频信息，这些都是海量非结构化数据。
传感器和物联网数据： 智能家居设备、工业传感器、交通监控、环境监测站，它们24小时不间断地收集着各种物理世界的实时数据。
交易和行为数据： 网上购物的浏览记录、点击行为、支付信息，银行的交易流水，这些都是非常精细的行为数据。
多媒体数据： 高清视频、音频、图像，它们的存储和处理本身就是个挑战。
这种数据的规模，是过去我们靠手工统计、小规模数据库能比拟的吗？显然不是。量变引起质变，巨大的数据量为我们提供了前所未有的观察和分析的视角。
2. 数据类型的多样化：
大数据不仅体量大，类型也极其丰富。不像过去我们主要处理结构化的表格数据（比如Excel里的那种），现在的数据五花八门：
结构化数据： 就是有固定格式的，比如数据库里的字段、交易记录。
半结构化数据： 有一定结构但不是完全固定的，比如XML、JSON格式的数据，日志文件等。
非结构化数据： 这是大数据中占比最大，也最难处理的部分，包括我们上面提到的文字、图片、音频、视频等等。
处理这些多样化的数据，需要新的技术和工具。 比如，从大量的文本中提取有用的信息（情感分析、主题挖掘），从图片和视频中识别物体、人脸（计算机视觉），这些都是过去想都不敢想的。
3. 数据处理速度的要求极高：
很多时候，大数据的价值在于其“实时性”。比如，金融市场的交易数据，需要实时分析才能做出及时反应；交通拥堵预测，需要实时路况数据；推荐系统需要根据你当下浏览的行为立刻给你推荐商品。
这意味着大数据处理不能是“事后诸葛亮”，而需要“运筹帷幄之中，决胜千里之外”的即时响应能力。 这就对计算能力、存储能力以及算法的效率提出了极高的要求。
那么，大数据为什么“牛”在这些地方？它的价值到底体现在哪里？
更深的洞察和预测： 过去我们只能看到局部，现在有了大数据，我们能看到更宏观的趋势，发现隐藏在海量信息中的规律和关联。比如，通过分析大量用户行为数据，企业可以更精准地预测用户偏好，优化产品设计和服务。天气预报、地震预警等领域也能通过处理海量传感器数据，提高预测的准确性。
个性化体验的实现： 大家都体验过电商、视频平台的“猜你喜欢”。这背后就是大数据在起作用。通过分析你的浏览、购买、观看记录，系统能够为你量身定制内容和服务，大大提升用户体验。
效率的提升和成本的降低： 在工业生产中，通过分析设备的运行数据，可以预测潜在故障，提前进行维护，减少停机时间。在物流领域，通过分析配送路线、交通状况，可以优化配送效率，降低运输成本。
风险的控制和欺诈的识别： 金融机构可以通过大数据分析交易模式，及时发现和阻止信用卡欺诈、洗钱等非法活动。在网络安全领域，也能通过分析大量的安全日志，识别异常行为，预防网络攻击。
科学研究的突破： 在基因组学、天文学、粒子物理学等领域，科学家们需要处理海量的实验数据来发现新的规律和理论。大数据技术为这些前沿科学研究提供了强大的支撑。
但是，说了这么多大数据“牛”的地方，我们也要清醒地认识到，它并非万能，也有其“不那么牛”甚至“有挑战”的地方：
1. “噪音”与“信号”的区分：
海量数据中，真正有价值的“信号”往往被淹没在大量的“噪音”之中。如何从杂乱无章的数据中提取出真正有用的信息，这需要强大的数据清洗、预处理和特征工程技术。如果处理不好，得出的结论可能就是错的。
2. 技术和人才的门槛：
大数据分析涉及到的技术栈非常庞杂，从分布式存储（Hadoop、Spark）、分布式计算到机器学习、深度学习算法，再到数据可视化工具，都需要专业的技术人员来驾驭。同时，能够理解业务需求，并将大数据分析结果转化为实际行动的数据科学家和分析师同样稀缺。这导致了很多企业虽然有数据，但不知道如何有效利用。
3. 数据质量和准确性问题：
“Garbage in, garbage out”（垃圾进，垃圾出）。如果原始数据本身就不准确、不完整或者存在偏差，那么无论多么先进的分析技术，得出的结果都可能是误导性的。数据采集、存储、清洗、转换过程中的任何一个环节出现问题，都可能影响最终的分析结果。
4. 隐私和安全挑战：
大数据在带来便利的同时，也带来了严峻的隐私和安全问题。一旦数据泄露，可能导致严重的后果。如何在收集和使用数据的过程中，保护用户的隐私，避免数据被滥用，是一个持续的挑战，也催生了各种数据治理和隐私保护法规（如GDPR）。
5. 成本问题：
构建和维护大数据分析平台，需要投入大量的硬件、软件和人力成本。对于一些小型企业来说，这可能是一笔巨大的开销。
6. 解释性和可理解性：
某些复杂的机器学习模型，比如深度神经网络，虽然能取得很高的准确率，但其决策过程却像一个“黑箱”，很难让人理解为什么会做出这样的预测或判断。这在一些需要高度解释性的领域（如医疗诊断、法律判决辅助）是需要特别注意的。
总的来说，大数据之所以“牛”，是因为它提供了一种前所未有的视角和能力去理解世界，发现规律，优化决策。它的价值不是数据本身，而是基于数据所产生的洞察和驱动的行动。
但这种“牛”需要强大的技术支撑，需要专业的人才，更需要清晰的业务目标和审慎的态度。它不是一个可以盲目追求的“概念”，而是一个需要脚踏实地、循序渐进才能发挥最大价值的工具和能力。就像一把锋利的刀，用得好可以切菜，用不好就会伤到自己。
所以，当我们谈论大数据时，不应该只看到它表面的“牛气冲天”，更要理解它背后的逻辑、实现方式以及它所面临的挑战和责任。只有这样，才能真正驾驭住这份“牛”，让它为我们创造实实在在的价值。
网友意见
结论：技术蛮牛，体验一般。
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现在大数据被媒体一帮理工文盲玩坏了。。。觉得数据量大就是大数据，或者甚至里面数字大也是大数据。。。。唉
请问统计个搜索量跟大数据有什么关系......
所谓Big Data其实是有两部分组成的。一部分是海量运算存储能力，一部分是数据建模算法。
第二部分其实是一个蛮久的学科了。20年前我们叫做statistical analysis，10年前叫data mining，5年前叫machine learning，最近叫big data。其实就是用数学建模的方法对过去的数据建模，以期可以预测未来的行为。比如netflix用你的历史评分来猜你喜欢的电影，yelp用你历史喜好来预测你的口味。。。
但是在之前人们发现虽然模型看起来不错，但是第一海量的数据不好存储，第二是超大型矩阵运算要很长时间，这对于一个需要快速响应的系统显然是不行的。
最直接的方式就是提高硬盘和CPU的capacity，但是后来发现远远赶不上需求。于是大量的研究聚集到了并行计算的架构上。感谢google带来的mapreduce和hadoop，码农们有了一个标准化和广泛接受的并行存储计算框架。之前的bottleneck在近几年突然被突破了，人们发现可以实时运算数据量瞬间达到了PB级别。面对这样的海量数据人们提出了Big Data的概念。
另外一点就是互联网的急速发展，一方面大带宽促进了并行计算发展，一方面人们越来越多的在网络发布自己的信息。这使得挖掘数据越来越成为一个有商业前景的技术。
下面来回答题主的问题：大数据到底牛不牛？
就并行计算来讲确实很牛。但原理很简单，就是把一个巨型的矩阵切片分给一个个小的机器来处理(Map)，然后把计算结果汇总处理(Reduce)。这样不用提高单个核心的运算频率的条件下，通过并行运算来达到速度加倍的效果。虽然说起来很简单，但其中牵扯到的数据存储方式、计算负荷分配等技术确实到近几年才突飞猛进的发展完善。吐槽一下....看到有人说hadoop被sql虐。这很正常好嘛....能一台机器上解决的事情你分一堆机器做，网络不要时间么....
但是这些后台的东西，我们普罗大众是感受不到的。我们能感受到是处理以后的结果，也就是模型的质量。这部分牛不牛，个人觉得其实一般般。
大数据应用比较广泛的一个领域就是推荐系统(Recommander System)。其中很有名的事件是在2009年，netflix举办了一个奖金一百万美金的比赛。netflix开放了一部分数据库的用户数据，要求每个参赛者根据这些数据预测这些用户未来对影视作品的打分。但是结果如何呢？
这是当时的leaderboard，第一名的得分是0.86左右。什么意思呢？就是他对用户打分的预测有平均0.86的误差。也就是说如果你给一个电影评分3.5，表示你还算满意，结果预测是2.7，表示不满意....而且最悲催的是netflix花了一百万之后的来的模型，他们决定不用了，因为太复杂，运算起来不划算。当时他们自己的误差是0.9以上。
值得注意的是这里面没有冷启动问题。什么意思呢？就是在test set里面没有出现新用户。Yelp在去年举办了类似的比赛，其中就涉及了冷启动的问题。就是要求模型在已知用户基本信息（性别，地理位置，年龄...）而没有历史评分的情况下预测他们对饭店的打分。
看到了吧。结果更加差强人意。。。
这个结论最直观的表现就是，我们在电商网站上经常会被推送一些莫名其妙的东西....
还有一个很火的概念是利用社交网站的sentimental data来预测市场走势。我来给大家看一个利用社交网站数据来预测每分钟股票价格的比赛....
这是比赛的结果，看上去不错哈。
...这是简单用上分钟的收盘价来预测的结果。是不是很打击.....
这方面反而不如简单统计google关键词搜索量来的表现好
这是最近一篇nature的文章。有兴趣可以去看看。
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