這個時代，你在外面混，無論是技術還是產品還是運營還是商務，如果嘴里說不出“大數據”“云存儲”“云計算”，真不好意思在同行面前抬頭。但是，到底什么才是大數據？是Hadoop那頭玩具小象？是千萬級別的用戶信息還是動輒XXXTB的數據量？

其實，大數據在我的眼里，不是一門技術，而是一種技能，從數據中去發現價值挖掘價值的技能。

一.大數據的四大誤區

1.誤區一 大數據就是數據大

“光大是不夠的！”當我擲地有聲用這句話開場時，正好一個妹子推門而入，聽到這句話，微微一怔，低頭坐下。

如今在很多場合，一提起大數據，基本都會說“日處理數據量XXGB，上傳圖片XXGB，并發數XXX”“Hadoop集群擁有XXXX節點，總存儲XXPB”……諸如此類的技術語言。但是不是數據大了，就可以達到大數據的境界，可以一起達到人生的大和諧了？

數據再大，不去使用，呆在機房里偏安一隅，那絕不是大數據，而是敗家子。在這個問題上，傳統的門戶網站基本上就屬于坐擁金山卻無錢上青樓。無論搜狐新浪網易，每天的用戶數以億計，但是除了簡單的廣告呈現，并沒有通過對數據的分析產生更多的價值。之所以沒有提企鵝，是因為他們手里有最龐大的QQ用戶，沒推廣但不代表沒有做，例如當年推出QQ圈子的那種驚艷感，現在想起來還觸目驚心。

而對于中小網站來說，不用盲目追求先進技術牛逼架構。首先需考慮的是商業運作和推廣，只有用戶量飆升見紅的情況下，再去考慮技術升級。給君一個雙選題，A.日登陸用戶1000人，架構完全參照美國亞馬遜從不宕機，B.日登陸用戶10萬人，每天因為高并發不得不宕機三次。你會選什么？

你不覺得“我那個網站因為用戶太多太熱情又宕機了”這句話又驕傲又裝逼么？

2.誤區二 懂大數據就必須要懂技術

“我不懂技術，我能學會大數據嗎？”

大數據更多的是一種能力，而非技能，這種能力能從無盡的數據里看出商機看出價值。諸葛亮懂兵法，他知道該在哪里伏兵該在哪里生火，他不必知道關羽是如何耍大刀，也不必知道張飛殺人時，蛇矛是扎還是砍。

3.誤區三 所有公司都必須懂大數據

我承認如果賣煎餅果子的大媽能開發一個APP，拿到客戶對煎餅里薄脆是否爽口，辣椒醬是否夠味的直接意見，那么很有利于產品的改進。但是你會為一個3元錢的煎餅去下載一個8M的APP嗎？

而在移動互聯網大會上，Evernote的CEO Phil Libin明確說自己產品的商業模式就是向用戶收費，讓他們甘心為產品體驗付費，而不玩當下流行的大數據那一套。

知道自己能玩什么很常見，而知道自己不能玩不必玩什么更可貴。

4.誤區四 數據越多越好

從陳冠希到李宗瑞，無不透露出濃濃的收藏癖。那些被大家藏在硬盤深處的姑娘們，真的有重見天日的一天嗎？無論東京熱還是加勒比，由來只有新人亞買碟，有誰聽得舊人COME ON？

而搜一搜“存款 貶值”的關鍵詞，從“五十年前的百萬變13塊”，到“一萬元存一年賠19元”都可以看出，錢必須要用才有價值，數據也是一樣。

只有不停的使用數據，挖掘數據背后的關系和價值，才能如滾雪球一般，使數據之間的相互關系更豐富更完善。