大數據（big data）這個詞，恐怕是近兩年 IT 界炒得最熱的詞彙之一了。各種論壇、會議，言必談大數據，在 IT 界不跟風說兩句「大數據長，大數據短」都不好意思跟人說自己是搞 IT 的。
先從概念上來說，大數據是什麼？
其實數據處理從人類誕生時期就有了，古人結繩記事就是基本的統計，統計自己吃了幾頓飯、打了幾次獵等等；再往近說，皇帝每晚翻嬪妃的牌子也是數據處理，在翻牌子之前，要從一大堆牌子裡分析「方便」、「熱度高」、「新鮮度」等指標；更近的說，數據倉庫早在大數據這個詞出現前就已經成熟發展了好幾十年了。所以說，大數據並不新鮮，只是某些技術如 Hadoop、MR、Storm、Spark 發展到一定階段，順應這些技術炒出來的概念，但是這些概念都基於一個基本的理念「開源」，這個理念是之前任何階段都沒有過，可以節省費用提高效率，所以大家才都往這個行業裡扔火柴。
- 謬誤一：只有搞大數據技術開發的，才是真正「圈內人」
筆者曾經參加過若干會議，70% 是偏技術的，在場的都是國內各個數據相關項目經理和技術帶頭人，大家討論的話題都是在升級 CDH 版本的時候有什麼問題、在處理 Hive 作業的時候哪種方式更好、在 Storm、Kafka 匹配時如何效率更高、在 Spark 應用時內存如何釋放這些問題。
參會者都一個態度：不懂大數據技術的人沒資格評論大數據，您要不懂 Hadoop 2.0 中的資源配置、不懂 Spark 在內存的駐留時間調優、不懂 Kafka 採集就別參加這個會！對了，最近 Google 完全拋棄 MR 只用 Dataflow 了，您懂嗎？不懂，滾！
在這裡我想說，技術的進步都是由業務驅動的。技術發展到什麼程度，只有一小部分是由科學家追求極致的精神驅動，大部分原因是因為業務發展到一定程度，要求技術必須做出進步才能達成目標。
所以，真正的大數據「圈內人」至少要包含以下幾種人：
一、業務人員
比如互聯網的產品經理要求技術人員，必須在用戶到達網站的時候就算出他今天的心情指數，而且要實現動態監測，這時候只能用 Storm 或者 Spark 來處理了；比如電信運營商要求做到實時營銷，用戶進入營業廳的時候，必須馬上推送短信給用戶，提示他本營業廳有一個特別適合他的相親對象（呈現身高、三圍、體重等指標），但是見面前要先購買 4G 手機；再比如病人來到銀行開戶，銀行了解到用戶最近 1 週曾經去醫院門診過 2 次，出國旅遊過 3 次，帶孩子游泳 2 次，馬上客戶經理就給客戶推薦相關的銀行保險與理財產品。這些業務人員，往往是驅動技術進步的核心原因。
二、架構師
架構師有多麼重要，當一個業務人員和一個工程師，一個說著業務語言，一個說著技術術語在那裡討論問題的時候，工程師往往想著用什麼樣的代碼能馬上讓他閉嘴，而架構師往往會跳出來說
「不，不能那樣，你這樣寫只能解決一個問題並且會製造後續的若干問題，按照我這個方案來，可以解決後續的問題！」
一個非技術企業的 IT 系統水平，往往有 70% 以上的標準掌握在架構設計人員手裡，儘管很多優秀的架構師都是從工程師慢慢發展學習而來的。IT 架構的重要性，很多企業都意識到了，這就是很多企業有 CTO 和 CIO 兩個職位，同樣重要！架構之美，當 IT 系統平穩運行的時候沒人能感受到，但是在一個煙囪林立、架構混亂的環境中走過的人眼中，IT 開發一定要架構先行，開發在後！
三、投資人
老闆，不用說了，老闆給你吃穿，你給老闆賣命，天生的基礎資料提供者，老闆說要有山便有了山，老闆說要做實時數據處理分析，便有了 Storm，老闆說要做開源，便有了 Hadoop，老闆還說要做資料探勘，便有了 Spark ……
四、科學家
他們是別人眼中的 Geek、他們是驅動世界技術進步的核心力量。
除了世界頂級的 IT 公司（往往世界技術方向掌握在他們手中），其他公司一般需要 1 至 2 個科學家足以。他們是真正投身於科學的人，不要讓他們去考慮業務場景、不要讓他們去考慮業務流程、不要讓他們去計算成本、不要讓他們去考慮項目進度。他們唯一需要考慮的就是如何在某個指標上擊敗對手，在某個指標上提高 0.1% 已經讓他們可以連續奮戰、不眠不休，讓我們都為這些科學家喝彩和歡呼吧。在中國，我認為真正的大數據科學家不超過百人 ……
五、工程師
工程師是這樣一群可愛的人，他們年輕、衝動、有理想，又被人尊稱為「屌絲」、「鍵盤黨」。他們孜孜不倦地為自己的理想而拼搏，每次自己取得一點點進步的時候，都在考慮是不是地鐵口的雞蛋灌餅又漲了五毛錢。他們敏感、自負，從來不屑於和業務人員去爭論。工程師和科學家的不同點在於，工程師需要頻繁改動代碼、頻繁測試程序、頻繁上線，但是最後的系統是由若干工程師的代碼組合起來的。
每個自負的工程師看到系統的歷史代碼都會鄙視地發出一聲「哼，這垃圾代碼」，之後便投入到被後人繼續鄙視的代碼編寫工作中去。
六、跟風者
他們的特點就是「炒」，和炒房者唯一不同的就是，他們不用付出金錢、他們認為只要和數據沾邊就叫大數據、他們有些人甚至從來沒碰過 IT 系統、他們是渾水摸魚、濫竽充數的高手、他們是被前幾種人鄙視的隱形人。不過我想說，歡迎來炒，一個行業炒的越兇，真正有價值的人就更能發揮自己的作用。
- 謬誤二：只有大數據才能拯救世界
大數據說白了就是還沒有進入真正的交易系統，沒有在 OLTP（Online Transaction system）方面做出太大的貢獻。至於很多文章把大數據和物聯網、泛在網、智慧城市都聯繫在一起，我認為大數據不過是條件之一，其餘的 OLTP 系統是否具備，物理網路甚至組織架構都是重要因素。
最後還想說，大數據處理技術，再炫如 Google 的 Dataflow 或成熟如 Hadoop 2.0、數據倉庫、Storm 等，本質上都是數據加工工具。對於很多工程師來說，只需要把數據處理流程搞清楚就可以了，在這個平台上可以用固定的模版和腳本進行數據加工已經足夠。畢竟數據的價值 70% 以上是對業務應用而言的，一個炫詞對於業務如果沒有幫助，終將只是屠龍之術。任何技術、IT 架構都要符合業務規劃、符合業務發展的要求，否則技術只會妨礙業務和生產力的發展。
隨著時代變遷，大浪淘沙，作為數據行業的一員，我們每個人都在不同的角色之間轉換，今天你可能是科學家、明天就會變成架構師；今天的工程師也會變成幾年後的科學家，部分人還終將步入跟風者的行列。
（轉載自合作媒體虎嗅網；圖片來源：Wiki, CC Lincesed）
Source: techorange.com
