2016年“大數(shù)據(jù)”產(chǎn)業(yè)的“真實(shí)面目”
本文作者江濡山，微信公眾號(hào)：濡山侃財(cái)(ID：jrs_jrs)。哈佛大學(xué)肯尼迪政府學(xué)院訪問學(xué)者、高級(jí)研究員;香港環(huán)球經(jīng)濟(jì)電訊社(GEDA)首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家。
原文網(wǎng)址：http://blog.sina.com.cn/s/blog_438e96920102wr07.html
忙里偷閑、撰寫此文，絕非跟某些技術(shù)官僚過意不去，而是為了提醒企業(yè)家、投資人和政府有關(guān)部門：加力推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心目的是服務(wù)于各個(gè)行業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)和業(yè)態(tài)創(chuàng)新，而不是惟大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)，既不應(yīng)陷入大數(shù)據(jù)發(fā)展盲區(qū)，更不要掉入少數(shù)學(xué)院派技術(shù)“權(quán)威”挖掘的“大數(shù)據(jù)”陷阱。
“大數(shù)據(jù)”一詞越來越火辣，煽情全球。出于一種職業(yè)精神和科學(xué)良知，我和我的團(tuán)隊(duì)，近幾年來深入調(diào)研剖析“大數(shù)據(jù)”產(chǎn)業(yè)到底是怎么回事。從美國的SaaS、亞馬遜、谷歌、蘋果、思科到中國的華為、騰訊、浪潮及航天某某研究所;從美國北卡三角地、舊金山的硅谷、波士頓的哈佛及MIT到中國的北京中關(guān)村、深圳前海、清華大學(xué)及北大----等等。我們通過諸多神不知鬼不覺的走訪、調(diào)查和分析，終于可以撕下“大數(shù)據(jù)”神秘的面紗，也確實(shí)搞明白了：數(shù)據(jù)處理技術(shù)如何才能服務(wù)于各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的技術(shù)升級(jí)和業(yè)態(tài)創(chuàng)新;同時(shí)也搞清楚了：為什么海內(nèi)外相當(dāng)一些所謂的“技術(shù)權(quán)威”及科研機(jī)構(gòu)，能夠靠玩概念、攢項(xiàng)目從政府和投資人那里攫取大把大把的資金，最后卻沒有實(shí)質(zhì)性成果。而實(shí)實(shí)在在的大數(shù)據(jù)成果，卻來自一流的IT企業(yè)內(nèi)部。最近幾個(gè)月，受邀走訪調(diào)研了全國二十多家科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)，感觸良多，不吐不快。
1
撕開“大數(shù)據(jù)”的神秘面紗：原來如此!
技術(shù)進(jìn)步及社會(huì)演進(jìn)，正在推動(dòng)整個(gè)人類的生活生存方式、消費(fèi)結(jié)構(gòu)全面轉(zhuǎn)型，并加速邁向數(shù)字化時(shí)代。可以預(yù)見，未來十多年，“大數(shù)據(jù)”思維及技術(shù)創(chuàng)新，將更猛烈、更深刻地顛覆傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)形態(tài)。這意味著：幾乎各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域都將迎來基礎(chǔ)數(shù)據(jù)工程建設(shè)及大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)建設(shè)兩方面的爆發(fā)式發(fā)展的機(jī)遇。因此，說大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)是值得挖掘的金山銀山，一點(diǎn)也不過分。但這并不等于“大數(shù)據(jù)”是萬能的、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以隨心所欲。
現(xiàn)在，中國經(jīng)濟(jì)運(yùn)行雖然已經(jīng)步入嚴(yán)寒季節(jié)，但“大數(shù)據(jù)”一詞熱得燙嘴，無論是政府官員、產(chǎn)業(yè)精英，還是IT領(lǐng)域、高等學(xué)府、高技術(shù)開發(fā)區(qū)，如果開口閉口不說“大數(shù)據(jù)”，似乎都不好意思“混在當(dāng)下”;如果嘴里偶爾能蹦出一兩個(gè)諸如Hadoop、Storm、Spark、IOE的時(shí)髦名詞，就更顯出一幅業(yè)內(nèi)高手的神態(tài)。其實(shí)，我要說的是：“大數(shù)據(jù)”并不是什么新鮮玩意兒，自從工業(yè)革命開始以來，數(shù)據(jù)科學(xué)就越來越得到人們的重視，只是到了21世紀(jì)初，數(shù)據(jù)應(yīng)用的積累，深深觸動(dòng)了產(chǎn)業(yè)重構(gòu)和業(yè)態(tài)創(chuàng)新，“大數(shù)據(jù)”一詞才應(yīng)運(yùn)而生。“大數(shù)據(jù)”并非數(shù)據(jù)越多越好、運(yùn)算量越大越好，其綜合含義應(yīng)當(dāng)是：針對(duì)并服務(wù)于某個(gè)特定目標(biāo)的立體數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，而且這個(gè)系統(tǒng)中的前端功能模型、中斷數(shù)據(jù)架構(gòu)及后端算法及編程，是一個(gè)統(tǒng)一體系。確切地說，“大數(shù)據(jù)”概念的內(nèi)涵及外延，主要體現(xiàn)在三個(gè)層面：
一是基于行業(yè)趨勢及產(chǎn)業(yè)業(yè)態(tài)創(chuàng)新的需求端“功能模塊”的構(gòu)建，這是一個(gè)需要具有大數(shù)據(jù)思維邏輯的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的命題。比如：如果要優(yōu)化一個(gè)區(qū)域的旅游產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)、資源配置結(jié)構(gòu)，可以通過完善產(chǎn)業(yè)供給鏈達(dá)到延伸游客消費(fèi)鏈的目的，這就需要建立區(qū)域性的動(dòng)態(tài)運(yùn)行的“旅游產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)”信息系統(tǒng)，而此舉首先要做的是：產(chǎn)業(yè)發(fā)展物理模塊的策劃、設(shè)計(jì)、搭建和論證。這項(xiàng)工作是實(shí)施這項(xiàng)大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的“前提”。
二是基于產(chǎn)業(yè)發(fā)展功能模塊基礎(chǔ)的“數(shù)據(jù)模塊”的搭建設(shè)計(jì)，這是一個(gè)緊密服務(wù)于應(yīng)用端訴求的有效數(shù)據(jù)關(guān)系分析、確定算法的復(fù)雜過程，這也是數(shù)據(jù)建模及搭建特別功能屬性的數(shù)據(jù)倉庫的過程，需要用人力思維與計(jì)算機(jī)算法的有機(jī)結(jié)合。目前，這個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)才剛剛開始向產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域滲透，未來可拓展空間很大。
三是基于數(shù)據(jù)模塊進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘、采集、清洗和應(yīng)用編程。這個(gè)過程實(shí)際上是“技術(shù)工人”的工作，多數(shù)計(jì)算機(jī)及信息系統(tǒng)專業(yè)的人都可以完成，如果在熟練應(yīng)用傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)信息系統(tǒng)應(yīng)用軟件的基礎(chǔ)上，熟練掌握Hadoop、Spark、IOE等操作系統(tǒng)，就可以完成此項(xiàng)工作，但更多的工作量還得基于Excel來完成，因此，把Excel玩熟玩透是玩好大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，或許更有價(jià)值。
綜合來看，大數(shù)據(jù)人才的價(jià)值主要體現(xiàn)在上述的前兩個(gè)層面。
2
一流的大數(shù)據(jù)人才到底隱身何處?
當(dāng)下的中國乃至全球，能真正看清“大數(shù)據(jù)”的真正面目，并通過數(shù)據(jù)革命引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的優(yōu)秀人才屈指可數(shù)，到是人云亦云、跟風(fēng)弄潮者確實(shí)不少。可以不夸張地說，全球范圍類，類似Perntland(MIT)、Norvig(Google)、Geoffrey Hinton(Google)、鄂維南(北大)、Andrew Ng吳恩達(dá)(百度)這樣的大數(shù)據(jù)專家，全球也不過二三百人，而赴其后塵者的新銳大數(shù)據(jù)專家，估計(jì)全球不過千人左右。
所謂的大數(shù)據(jù)專家，不單是計(jì)算機(jī)及信息系統(tǒng)領(lǐng)域的專家，也不是行業(yè)及專業(yè)領(lǐng)域里的權(quán)威，而是善于把應(yīng)用訴求端與數(shù)據(jù)技術(shù)服務(wù)端，用大數(shù)據(jù)思維整合到一起的復(fù)合專家，通俗來講，是市場行家、產(chǎn)業(yè)及產(chǎn)品專家、有效數(shù)據(jù)資源識(shí)別及配置高手的復(fù)合體。大數(shù)據(jù)專家既可以是一位在某個(gè)行業(yè)領(lǐng)域里具有這三項(xiàng)功能的復(fù)核人才，比如：MIT的Perntland、谷歌的Norvig、百度的吳恩達(dá)等大牛，也可以是具有這三項(xiàng)功能的人形成的“人才組合Team”，比如亞馬遜的物流物聯(lián)研究小組。真正的大數(shù)據(jù)專業(yè)人才之所以太稀少，是因?yàn)樗麄兊乃季S細(xì)微深深扎根于市場，他們是從市場上“野蠻”生成的，絕非閉門于高等學(xué)府可以修煉出來的。
上述的這些大數(shù)據(jù)專家到底隱身潛伏在哪里呢?俗話說：大隱隱于市。他們就隱身于一流的科技公司埋頭鉆研。縱觀全球，百分之七八十的優(yōu)秀大數(shù)據(jù)專業(yè)人才，都就職于全球頂尖的科技公司，在高等學(xué)府和基礎(chǔ)研究機(jī)構(gòu)的大數(shù)據(jù)專家的確很少。蘋果、亞馬遜、谷歌、高通、SaaS、思科、華為、騰訊、阿里、百度等等全球前50家頂尖企業(yè)，幾乎壟斷了大數(shù)據(jù)專家，然而，他們未必意識(shí)到自己就是一流的“大數(shù)據(jù)”專家。相反，有不少深居高等學(xué)府、科研機(jī)構(gòu)和咨詢公司的一般的計(jì)算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)專業(yè)人士，卻自詡為“大數(shù)據(jù)專家”，在全球范圍內(nèi)混吃混喝。
今天的中國，我們看到的是不少偽專家一方面給企業(yè)家、投資人灌迷糊湯，一方面給政府官員貼膏藥。有些所謂的大數(shù)據(jù)專家，頭頂不少學(xué)術(shù)桂冠，雖然立項(xiàng)后拿到了政府和投資人的項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)，卻老虎吃天不知如何下口，索性關(guān)起門來，只停留在“Excel”的基礎(chǔ)上閉門坐車，盲目地?fù)v鼓數(shù)據(jù)庫。值得警惕的是：投機(jī)心態(tài)驅(qū)使下的一些缺乏實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)的“學(xué)術(shù)權(quán)威”，正在編制“大數(shù)據(jù)”陷阱，政府及投資人如果不能認(rèn)清“大數(shù)據(jù)”的真面目，很容易就掉入“陷阱”，盲目投資。
Geoffrey Hinton(谷歌)
Alex Pentland(MIT)
Peter Norvig(谷歌)
鄂維南(北大)
吳恩達(dá)(百度)
3
中國要振興“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)”得先做好兩件事
很多人在玩弄新概念和時(shí)髦名詞方面，似乎有天生的優(yōu)越基因。現(xiàn)在，不少人開始大肆忽悠“大數(shù)據(jù)”產(chǎn)業(yè)，其中不乏別有用心的投機(jī)者和半生不熟的技術(shù)官僚。從目前情形看，圍繞“大數(shù)據(jù)”產(chǎn)業(yè)，正在形成技術(shù)官僚“小圈子”。在有些人看來，名利雙收的機(jī)會(huì)又來了。很顯然，從中央到地方，政府財(cái)政對(duì)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的研究及扶持資金，規(guī)模空前且不斷增多;市場投資人也越來越青睞大數(shù)據(jù)概念及其應(yīng)用的產(chǎn)業(yè)。但是，針對(duì)大數(shù)據(jù)的研究成果，全世界尚沒有考核標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)價(jià)辦法。對(duì)此，應(yīng)當(dāng)引入“涇渭分明”的透明機(jī)制，并重點(diǎn)向骨干企業(yè)、有應(yīng)用價(jià)值及創(chuàng)新技術(shù)含量的企業(yè)傾斜。可謂“涇渭分明”?就是：應(yīng)用研究與基礎(chǔ)研究分軌運(yùn)行---針對(duì)企業(yè)，側(cè)重于大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用投入;針對(duì)高等院校、科研機(jī)構(gòu)，重點(diǎn)支持與大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)領(lǐng)域的研究。切記不要被不熟悉市場、不了解產(chǎn)業(yè)特征、知識(shí)結(jié)構(gòu)老化的“技術(shù)官僚”所把控。
中國作為全球經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出體量最大、消費(fèi)需求規(guī)模最大的新型經(jīng)濟(jì)體，大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)對(duì)推動(dòng)各個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的創(chuàng)新發(fā)展，具有不可估量的發(fā)展空間。但是，振興“大數(shù)據(jù)”產(chǎn)業(yè)，既不能盲目受產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域?qū)＜业挠绊懀矐?yīng)當(dāng)突破“技術(shù)官僚”的小圈子，面向市場、面向一流的科技企業(yè)、面向年輕的技術(shù)隊(duì)伍。大致來說，應(yīng)當(dāng)在兩個(gè)方面發(fā)力：
一是加速大數(shù)據(jù)應(yīng)用的系統(tǒng)工程建設(shè)。這是最主要的、也是見效最快的，此舉需要具備“喬布斯式的組合混搭思維”加速推進(jìn)中國的大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，即：用大數(shù)據(jù)思維模式把行業(yè)、產(chǎn)業(yè)專家與數(shù)據(jù)專家有機(jī)結(jié)合起來，直面各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型及業(yè)態(tài)創(chuàng)新。
二是加速基礎(chǔ)數(shù)據(jù)工程建設(shè)。這是一項(xiàng)基礎(chǔ)研究，是慢功夫，需要在西方現(xiàn)有的技術(shù)軟件基礎(chǔ)上創(chuàng)新研發(fā)，短期內(nèi)要有突破性的成果還比較難，但要舍得投入。這方面應(yīng)當(dāng)由數(shù)據(jù)技術(shù)專家領(lǐng)銜和主導(dǎo)，在高等院校和對(duì)應(yīng)的科研機(jī)構(gòu)完成。從長遠(yuǎn)看，此舉是提升國家大數(shù)據(jù)技術(shù)水準(zhǔn)的戰(zhàn)略舉措。
切記：不要將上述兩個(gè)方面混為一談。但這與“產(chǎn)學(xué)研一體化”不矛盾。
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關(guān)于“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)”，需要強(qiáng)調(diào)的幾個(gè)概念
1)“大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)”并非一個(gè)獨(dú)立的產(chǎn)業(yè)，他只是一個(gè)服務(wù)性的工具。
大數(shù)據(jù)技術(shù)的研究及應(yīng)用，是以市場訴求及產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要為基礎(chǔ)的，它不過是服務(wù)于特定目標(biāo)的技術(shù)手段。因此，目前最最緊缺的是行業(yè)性的大數(shù)據(jù)專才，比如醫(yī)學(xué)領(lǐng)域急需要懂得人體生命科學(xué)及健康學(xué)的具有大數(shù)據(jù)思維的專家。
2)大數(shù)據(jù)思維比大數(shù)據(jù)本身更重要，物理模塊比數(shù)字模塊更有價(jià)值。
因此，大數(shù)據(jù)人才并非只有數(shù)理學(xué)科的專業(yè)人才，而是混合型人才，比如：能夠?qū)懹?jì)算機(jī)編碼程序的人比比皆是、身價(jià)也不高，因?yàn)樗麄冎恢淙徊恢渌匀弧Ｈ欢髷?shù)據(jù)時(shí)代的“架構(gòu)師”不是單純的數(shù)字建模和初級(jí)的行業(yè)知識(shí)，而是能夠獨(dú)立策劃設(shè)計(jì)出產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展物理模塊的專家。也就是說，玩“大數(shù)據(jù)”的技術(shù)圈子，若單純靠Hadoop、MR、Storm、Spark、Kafka、Dataflow這些數(shù)據(jù)處理技術(shù)，只能搭建出沒有使用價(jià)值的空中樓閣，其研究只能自困于小圈子而漸漸窒息。因此，如果大數(shù)據(jù)的研發(fā)及應(yīng)用，只是數(shù)據(jù)技術(shù)的“圈內(nèi)人”，那的確是一種悲哀。
3)“沒有數(shù)據(jù)源”是個(gè)偽命題。
我最近跟不少談吐大數(shù)據(jù)的人士交流過程中，大家普遍有這樣的感嘆：中國的數(shù)據(jù)壟斷與分割很嚴(yán)重，搞大數(shù)據(jù)研究缺乏數(shù)據(jù)資源，根本得不到政府各個(gè)職能部門及中國電信、中國聯(lián)通這樣的數(shù)據(jù)，怎么搞研究?而且也沒有數(shù)據(jù)交易市場。其實(shí)，“沒有數(shù)據(jù)源”這是一個(gè)偽命題。事實(shí)上在美國、在歐洲、在日本，數(shù)據(jù)作為一種核心的資源，在很多領(lǐng)域、在很大程度上也是不公開的，即使美國硅谷一些專家呼吁建立數(shù)據(jù)交易市場，那也是太過天真的想法，不可能完全實(shí)現(xiàn)。越是大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)資源越是寶貴，任何機(jī)構(gòu)和個(gè)人越是不會(huì)輕易泄露自己的數(shù)據(jù)信息。其實(shí)，并不是數(shù)據(jù)越多越好、數(shù)據(jù)流量越大越好，有效數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)關(guān)系才是最重要的。因此，大數(shù)據(jù)研究與應(yīng)用，在很大程度上是研究模式和研究方法問題，如果把握好應(yīng)用端的明確訴求，采集有效數(shù)據(jù)樣本并不是太難。比如：類似Hadoop(2006年發(fā)布的分布式數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用程序)，Spark(UC Berkeley AMP lab發(fā)布的數(shù)據(jù)并行計(jì)算框架軟件)、Dataflow(數(shù)據(jù)流)等等大數(shù)據(jù)軟件及名詞，最初都源自谷歌等IT企業(yè)及美國一些理工科大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室。它源自實(shí)踐也必然生存和成長于實(shí)踐。因此，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“數(shù)據(jù)源”主要來自自身，第三方研究服務(wù)者的數(shù)據(jù)主要來自需求方的委托。特別需要說明的是，一個(gè)真正的大數(shù)據(jù)專家應(yīng)當(dāng)具備的最基本的“真功夫”是：根據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求設(shè)計(jì)有效的數(shù)據(jù)樣本并建立模擬應(yīng)用系統(tǒng)，然后在實(shí)踐中驗(yàn)證。
本文作者2013年在麻省理工(MIT)設(shè)計(jì)的一個(gè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)關(guān)系的數(shù)據(jù)模型
4)市面上諸多大數(shù)據(jù)培訓(xùn)忽悠的成分很大。
前不久在南方某城市參加一個(gè)大數(shù)據(jù)主題的專業(yè)會(huì)議，會(huì)議主辦方根據(jù)經(jīng)驗(yàn)預(yù)估，設(shè)定了150人的接待規(guī)模，可實(shí)際上報(bào)名到會(huì)的翻了一倍。因?yàn)闀?huì)議主題是“金融業(yè)大數(shù)據(jù)”及“大數(shù)據(jù)培訓(xùn)研討”。參會(huì)人員多一半為國內(nèi)各地高校的計(jì)算機(jī)及數(shù)學(xué)應(yīng)用院系的負(fù)責(zé)人。參會(huì)者流露出的一大困惑情緒是：現(xiàn)在“大數(shù)據(jù)”很熱，可是高校竟然連本像樣的“大數(shù)據(jù)”教材都沒有，這方面的師資力量十分脆弱;而社會(huì)上諸多“大數(shù)據(jù)”培訓(xùn)班，基本上是忽悠人。有的培訓(xùn)機(jī)構(gòu)甚至承諾：一周培訓(xùn)就可以具有“數(shù)據(jù)架構(gòu)師”的能力，薪資翻幾番。
我曾在北京的一個(gè)大數(shù)據(jù)高級(jí)研討班上，私下請(qǐng)教一位大數(shù)據(jù)授課專家(他自稱承擔(dān)國家重點(diǎn)科研項(xiàng)目)：如果不懂一個(gè)行業(yè)或者產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的市場特征及業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)行為邏輯，怎么搭建數(shù)據(jù)模型。他回答說，涉及行業(yè)及產(chǎn)業(yè)需求端，我們不負(fù)責(zé)，我們只負(fù)責(zé)根據(jù)具體的要求完成數(shù)據(jù)建模和確定合適的算法。我又問：如果需求方不具備大數(shù)據(jù)思維，陳述跑偏或者你理解有誤，最后的產(chǎn)品成果無法有效運(yùn)轉(zhuǎn)怎么辦?他說：那責(zé)任在委托方。可想而知，現(xiàn)在市面上的大數(shù)據(jù)專家們在忙什么?大都忙著攢項(xiàng)目圈資金，然后惡補(bǔ)美國十年前就已經(jīng)發(fā)布的諸如Hadoop這樣的計(jì)算機(jī)軟件。學(xué)幾個(gè)計(jì)算機(jī)軟件并不難，但是研發(fā)創(chuàng)新這樣的軟件并非易事，如何有效應(yīng)用這些軟件，也需要很好的內(nèi)功。
5)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有盲區(qū)，也有局限。
在很多人看來，未來的數(shù)字世界，大數(shù)據(jù)無所不能。這實(shí)在是一個(gè)誤區(qū)。大數(shù)據(jù)技術(shù)的進(jìn)步及應(yīng)用普及，主要還是基于應(yīng)用端的訴求。然而，數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用，有兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)：一是數(shù)據(jù)的有效性及數(shù)據(jù)資源配置條件的設(shè)定;二是不同數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)模塊之間的線性及非線性關(guān)系。如果不具備這兩個(gè)前提，后續(xù)的數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建等，就無法完成，更無法實(shí)現(xiàn)OLAP(Online Analytical System)功能。還有一些領(lǐng)域永遠(yuǎn)是不可知的，比如：包括人類在內(nèi)的動(dòng)物的思維神經(jīng)系統(tǒng)的數(shù)字化，這方面幾乎是上帝設(shè)計(jì)的“密碼箱”，如果人類真能夠打開它，那不是科技進(jìn)步，而是人類的災(zāi)難。大數(shù)據(jù)不是萬能的，老老實(shí)實(shí)地基于人類經(jīng)濟(jì)及社會(huì)進(jìn)步的理性訴求，推動(dòng)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的理性發(fā)展才是正途。因此，未來中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，應(yīng)當(dāng)著眼于中國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)步的未來趨勢及生產(chǎn)力水平，構(gòu)建不同行領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)生態(tài)循環(huán)系統(tǒng)。
