大数据强调非结构化数据的挖掘，云计算强调资源高效利用，一个面向业务应用，一个面向IT管理，不说风马不相及，但彼此交集并不多。

二者惊人相似之处并不在于内容，而在于其市场传播和导入过程，首先二者都是舶来品，其次在开始的时候，没有弄得明白它们是什么。

回想一下2～3年前，没有说得清楚云计算是什么？但有很多人会告诉你，云计算不是什么，不是虚拟化，不是绿色节能。大数据也是如此，很少有人说清楚4个V是什么？有的v连个准确的中文翻译都没有。

现在有很多告诉你，大数据不是数据大，大数据不是Hadoop，就是没有人愿意说大数据是什么？一句话，你说什么就是什么，可以说广义大数据、狭义大数据、机器大数据，也可以说行业大数据。

在云计算推广初期，从软件到硬件、从芯片到整机，从数据中心规划、设计到运维，人人都说自己是云计算，数据中心也被称为云计算数据中心。如今，类似事情恐要为大数据重演，服务器、存储、数据库都要在大数据分一杯羹。

为什么大数据有这样的魔力？因为和当初的云计算一样，大数据身上有一个标签：IT技术趋势和方向。有此标签，自是人人奋勇，各自当先。哪怕是为了政绩，也要有所作为。

所谓“空谈误事”，还是说点实在的。为此，我也求教了北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室主任张华平博士。

“4个V不是大数据的定义，而是大数据的特征。大数据本质就是获取知识。”张华平说。

谈到大数据怎样获得，张博士表示，这都不是问题。大数据可以来自行业积累的数据，也可以一些专业的论坛和渠道。他强调，企业要重视数据积累，需要学会将管理行为数字化，例如邮件就是企业重要的数据。

“数据潜伏着知识，就需要通过大数据分析获得。”他说。

他表示，大数据应用是一个生态环境，有提供技术，有提供分析的，也有提供分析解读的。张博士所在的大数据搜索与挖掘实验室就是提供技术的，他们的ICTCLAS((Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System，汉语词法分析系统)如今得到广泛使用，并承诺非商业化用途永远免费使用。

技术产品之外，张华平也在考虑推广使用的模式，一种不同于商业互联网的模式，一种付费使用的模式。未来可以考虑数据提交使用的模式。我们采集了大量的数据，仅微博的目标是100亿条的数据，几乎覆盖每个人。

大数据的解决之道

“数据不是多了，是少了，哪怕是错误的数据，也是有价值的数据。”他说。“知著、见微、晓意”是大数据的解决之道，有更多的数据等待我们去挖据其背后的知识。因此，像云计算一样，大数据并不遥远。

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