当大数据真的变得更好时

以往的经验告诉我们，充分发挥扩展优势会带来更大的分析价值。但是大数据并不是一把万能的锤子，而每一个问题也不是一个靠锤子就可以解决的钉子。

许多人认为大数据意味着越大越好。人们也常常从各种哲学视角来诠释“越大越好”这一问题。对此Ftrans飞驰传输专家将这些角度归纳为：

信仰：是指容量更大、速度更快和种类更丰富的数据总会带来更多洞察力，而这正是大数据分析的核心价值。如果我们无法发现这些洞察力，那是由于我们没有充分认真地尝试，或是我们的灵活程度还不够，或者是我们没有使用正确的工具和解决方案。

偶像：是指数据的庞大容量本身就是有其价值的，与我们是否能够从中获得特殊的洞察力无关。如果我们仅凭其所支持的特定商业应用来评估它们的效用，那么在这方面，我们是与数据科学家们当前的需求是不一致的，数据科学家们的需求是将数据不加分别地存储到数据湖中，以支持今后的探索工作。

负担：是指数据的庞大容量未必是好事或坏事，但是一个无法改变的事实是，它们会对现有数据库的存储和处理能力带来极大的压力。如果我们不能跟上这些新数据增长的步伐，那么核心的业务需求将被迫转向新型数据库。

机遇：在我看来，这是一个处理大数据的正确解决方案。随着数据规模上升至新的层次，流动的速度更快，数据的来源和格式不断增长，这一解决方案将重点放在了更为高效地获取前所未有的洞察力方面。它没将大数据作为一种信仰或偶像，因为它知道即便较小的数据规模也能够持续获得许多不同的洞察力。它也没有将数据的规模视为一种负担，而是视为一种挑战，这种挑战能够通过新的数据库平台、工具和实践加以有效应对。

Ftrans飞驰传输专家表示，大数据中“大”这一核心价值源自于能否用增加的内容揭示出所增加的背景环境。在你分析数据以探查其完整意义时，背景环境自然是越多越好。同样的，当你尝试着在自己的问题范畴中识别出所有的变量、关系、模式以找到更好的解决方案时，内容也是越多越好。总之，越来越多的内容加上越来越多的背景环境，通常会导致数据也变得越来越多。

大数据的另一个价值在于，它们能够纠正那些小规模数据所产生的错误。曾经有观察过该问题的人说过，对于数据科学家而言，在训练集中数据偏少意味着他们更容易受到多个模型风险的影响。首先，数据规模偏小可能会导致用户忽视关键的预测性变量。同时，用户选择没有代表性的样本导致模型出现偏差的几率变大。此外，用户可能会找到一些虚假关系，如果用户拥有能够揭示实际发挥作用的基本关系的完整数据，那么他们就能够识别出这些虚假关系。