數字化轉型，新基建等一些列風向標把數據推到了一個前所未有的高度，而作為最近非常火且經常被人評論的東西，大數據還能火多久？

根據我個人的行業經驗來看。現在很多人，對大數據的理解都有些偏了。目前，對大數據的主流看法就是"深度學習","人工智能"等很火，很高大上的東西，都需要大量的數據。

其實，大數據的背后，是人類處理信息（也就是數據，大家不要認為大數據，這個概念中的"數據"，是12345等阿拉伯數字組成的東西，凡是能存電腦里的東西，都是數據）的IT系統的一次革命性升級。

這次技術的升級，是繼數據庫系統后，人類處理數據手段和技能的提升。

下面，我以一個例子，來說明我們信息處理手段的提升。

張三是個創業者，每晚到夜市擺攤。由于攤子很小，每天回家后，找一只筆，一個香煙盒子紙，就能把賬算了、把貨盤了，這時，憑借著一只鉛筆，一張破紙，就能把該處理的數據信息處理了。

后來，攤子稍微大了一點，張三到門口小超市花幾塊錢買了個計算器，每天在計算器"為零"的幫助下，再加上一只筆、一張紙把信息處理了。

再后來，張三開了個小超市，他處理信息的能力也增強了，用上了Excel、word等軟件來處理信息。

后來，張三開開了個大超市，其信息處理工具也鳥槍換炮了，用上了進銷存管理系統、財務管理系統、人事管理系統等。

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這些系統，在數據存儲方面，用數據庫，如mysql。在業務處理方面，招幾個程序員，用php、python或java，寫具體的業務處理邏輯（也就是當年張三在紙上寫寫畫畫的處理過程）。

這一階段的IT處理段位，是目前大多數中小企業所在的段位。可以看出，這個段位的IT系統和處理能力有以下不足:

1、只能處理結構化數據，對大量非結構化數據（文字、語音、視頻等），處理能力嚴重不足。

2、能處理的數據量還是太小，比如，用張破紙，你處理10條數據沒問題，給你個計算器，你處理100條數據沒壓力。用Excel，你處理10萬條無壓力。給你個mysql，你在千萬條數據的級別范圍內增刪改查無壓力。

但是，當你要面對的數據是100億條級別時，你的數據庫、存儲、業務處理代碼等，就有可能分分鐘鬧毛病給你看。 注意:利用各種中間件構建分布式關系型數據庫集群，是能應付的。此處，各位看官領會我說的什么意思就好，先不要糾結具體技術解決方案。

3、處理的手段單一，只能跑程序員編好的程序，比較死板。只能按著代碼邏輯跑，一點都不"智能"。

4、從技術上講，靈活性還是不足。你的進銷存、財務、人事等系統。程序員編完，能用了，也就完了。沒有重要問題和需求變更，也不會去頻繁升級、重構和迭代更新。

5、從具體的實際流程上看，流程太長、太慢。比如說，您是集團公司的老總，有一天突發奇想，想到了一個項目，想"看看相關數據"。

北京分公司的數據，很快上來了，上海分公司的數據，秘書打了好幾遍電話，才要來。山東分公司的說，我們這邊忙著陪客戶吃飯喝酒了，具體數據沒收集呢。浙江分公司的，數據報上來了，可他們打電話說，數據報錯了、漏報了，您稍等，我們組織人力物力，重新幫你核查。

此時，時間上，少說也一個月過去了，還不一定保證數據都正確。數據收集上來，您也不用"分析"了。市場風云變幻，黃花菜都涼了。

鑒于此，大數據處理系統來了。有了hadoop、spark、storm、hbase、 Elasticsearch、zookeeper等等大數據工具搭建起來的數據處理集群，張三終于炮換導彈了。

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1、有了hdfs，張三可以把以前覺得沒太大價值的數據保存起來。未來的事，誰知道呢，數據總是要的，說不定以后用的到呢。如果阿里巴巴沒有保存、整理用戶的交易數據等，花唄、借唄等業務，開展起來，簡直就是做夢。

2、有了spark等編程框架，你的業務處理流程，也更加靈活和牛逼了。你可以用python、java,scala等編寫一些腳本似的數據分析程序，盡情地挖掘出有價值的東西。這一個個的job，寫完后，扔給調度系統，定時，每天晚上讓集群幫你跑出來就好了。挺靈活的。

3、調用一些開發庫，你可以玩一些機器學習等高大上的東西。出去吹牛逼也有料了。

4、建立統一的數據處理中心，再加上互聯網的力量，終于可以在可接受的時間范圍內獲得你想要的數據了，而且數據還更詳細，方方面面的數據都有，最后還附有機器人"小優"的"智能"建議和溫馨提示。

5、借助比如storm等實時處理框架，很多結果可以秒級回饋。性能遇到瓶頸了，大不了加機器。反正一切都是分布式的。.......

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我想大多數人，特別是中小企業，也不會關心。那是BAT等大公司的事，我們公司小、數據少，業務也簡單。"分析"，也是電腦不如人腦。因此，大多人，也是覺得，大數據或許是未來，但是，對我來說，似乎也沒多大用處。

如果，此人當時心情不好，還多半認為"大數據"，純粹是瞎忽悠。 回到本次話題，針對"大數據能火多久"，這個問題，這就要看大數據的本質了。在我看來，我們業內目前討論"大數據"，應該更傾向于看它背后的技術對當前企業IT系統的革新。

就如同目前大多數企業以關系型數據庫為中心的IT系統一樣，現在，我們處理信息的手段中，又添加了新的成員。現在，如果你向老大建議，我們不要以關系型數據庫為核心的各類"進銷存"、財務等系統了，全體回退到以Excel、word來處理信息，我相信，他會分分鐘扇死你。

我相信，20年后，你向老板建議，我們放棄各類以大數據處理集群為核心的精準營銷系統、智能客服系統、用戶智能分析系統等等，大家集體回退到以純關系型數據庫為核心的時代;我相信，他也一定會分分鐘扇死你。

當前，我們對大數據的理解，越來越清晰和接地氣。阿里巴巴已經把他們的大數據系統，改名為了"maxComputer"。從名字不難看出，大數據就是大電腦，這意味著更大的信息處理能力、更高的靈活性。

大數據能火多久，如同穿越到上世紀80年代，去問個人電腦能火多久一樣。現在，我們都不會認為"個人電腦"很"火"。因為，它已經成為了人類工具箱里一件強大的工具，提高了人類的生產力。我相信，"大數據"，也會成為我們的工具箱里的這么一樣工具的。

很多人討論起大數據，還是照搬教科書里的內容。其實，對真正大數據圈而言，大數據已經落地了。

大數據從幾年前很火，到現在，從PPT上下凡到數據中心，也就沒多大的討論必要了。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的小白都能看懂的干货！大数据这朵“后浪”，能卷起多大的风浪？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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