这种极端的观点一定程度反映了当下大数据行业的浮躁。《人类简史》里说到人类一直有想成为神的欲望，大数据的过度"神化"也能看到这种欲望的影子。冷静下来看，数据“大”有“大”的问题，数据“小”也有“小”的好处 。

之前工作中经常会碰到一种场景：搞大数据嘛，没数据怎么搞，先把数据搞过来再说，越多越好，堆到一起再想怎么用。在这种思路驱动下，商业上各种解决方案投其所好，搞数据集市、数据工厂、数据生态，应用场景想不清楚没关系，有了数据再发动大家一起想。逻辑看似很清晰，但往往投入不菲，成效不足。大数据之“大”是有成本和代价的，不考虑投入产出、不考虑约束限制的野蛮式发展，长久难以持续。

互联网推荐是目前大数据应用较为“成功”的一个场景。这种基于行为数据的推荐，基本的逻辑是"浏览或搜索的越多——>对这类信息越感兴趣——>更需要相关的信息"，这种应用思路过度泛化的推广到生产和工作中，会出现过度依赖相关性和经验性数据的倾向，看似客观数据往往带着“偏见”。基于这种推送机制，每天被推送的信息日益雷同，无形之中，获取的信息会局限在一个特定的认知圈中。而实际生活中，无论个人成长还是社会发展一直处在动态变化的过程中，一些看似没有统计意义的小数据，往往会起到不可忽视的影响。这种机制下对小数据的过滤，对个人来说容易形成偏见，应用到决策则可能产生大数据"经验主义"。

之前一个搞了很多年大数据的客户在发愁，大量的沉淀数据怎么处理。不维护说不定还有用，维护吧成本很高，而且还不知道猴年马月能用一回。理想化一点，是数据都留着，花大力气采集清理大量的数据，真到用的时候，由于采集口径、数据质量等原因还不一定能用上。

一视同仁的对待所有数据，管理和应用效率是很低的。从业务角度，数据的价值并不相同。因此，要克服数据匮乏的焦虑，对数据进行取舍。

有时候，用的时候再去采数据，或者用人工等传统方法处理和决策，比起“泛滥性缺乏”的大数据可能更有效率。

大数据的理念和技术无疑是先进的，值得积极探索。但是要正视大数据落地实践中经常出现“理想丰满，现实骨感”的无奈。不要片面认为“大”就是好的，合适的才是最好的。

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