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Gurjeet Singht是Ayasdi的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO。在Gigaom上帶來了關(guān)于當(dāng)下大數(shù)據(jù)技術(shù)的看法，Singht認(rèn)為：從查詢開始分析數(shù)據(jù)本身就是一個(gè)死胡同，并指出了當(dāng)下的大數(shù)據(jù)只完成了萬里長征的第一步。

以下為譯文：

許多人都會被震驚，如果他們知道研究人員只是從收集到數(shù)據(jù)中1%的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和提取見解。而就是這1%被分析的數(shù)據(jù)支配了革新和見解，現(xiàn)在我們稱之為“大數(shù)據(jù)”。而在每天收集的1 quintillion(百萬3次方)字節(jié)的數(shù)據(jù)中，有99%的數(shù)據(jù)完全未被利用。

我們都知道使用大數(shù)據(jù)非常的有前途，然而基于當(dāng)下的許多因素，數(shù)據(jù)的有效利用仍然是個(gè)瓶頸。藥物研發(fā)過程中，數(shù)據(jù)的使用多于化學(xué)過程;新能源的探測中，數(shù)據(jù)的使用超過地質(zhì)學(xué);恐怖分子的追蹤、預(yù)防欺騙中同樣如此。

現(xiàn)在我們已經(jīng)認(rèn)識到的上述的這些問題和其它一些全局性問題，都是數(shù)據(jù)使用的瓶頸所造成的。這種情況催生了大數(shù)據(jù)上的海量投資，而數(shù)據(jù)工作同樣成為了最熱門的崗位 —— 數(shù)據(jù)科學(xué)家，更把私人數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商的估值推到數(shù)十億美元。然而，你能想象到將分析的數(shù)據(jù)從1%提升到100%的前景嗎。

對已有數(shù)據(jù)分析的見解

如果你擁有一個(gè)和人類基因一樣龐大的數(shù)據(jù)集，你該如何開始?比如，奧巴馬最近提倡對人類大腦進(jìn)行繪制?為了突破，我們需要解決這個(gè)世界上最復(fù)雜的問題，我們需要根本上改變從數(shù)據(jù)中獲取知識的途徑。這里我們必須首先思考的是：

從查詢開始必然是一個(gè)死胡同：查詢本身并沒有問題。事實(shí)上一旦你知道問什么問題，查詢是至關(guān)重要的。同樣這也是關(guān)鍵所在：從查詢開始的初衷是從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)一個(gè)指針，然而他們并未做到。

數(shù)據(jù)是有開銷的：大部分情況下，數(shù)據(jù)的儲存已經(jīng)不再昂貴。而且通過使用類似Hadoop或Redshift的工具，即使查詢大量的數(shù)據(jù)都變得非常劃算。當(dāng)然，這只是從硬件的角度上講。

見解就是金錢：我們愿意承擔(dān)花銷唯一理由就是數(shù)據(jù)中的見解可以釋放價(jià)值。遺憾的是，我們失去了已收集數(shù)據(jù)中大部分的價(jià)值。雖然收集數(shù)據(jù)的成本可能會很高，但是無效分析帶來的成本顯然更高。當(dāng)下并不存在什么工具可以直接從數(shù)據(jù)中提取見解，我們依賴著非常聰明的人去提出假設(shè)，然后使用我們的工具去證實(shí) (或者是否定)這些臆測。因?yàn)橐蕾嚨氖且軠y，這個(gè)途徑存在著天生的缺陷。

你已經(jīng)擁有了足夠多的數(shù)據(jù)：這里經(jīng)常存在的信念就是 —— “如果我們擁有了足夠多的數(shù)據(jù)，我們肯定會得到我們想要的。”太多的時(shí)間和精力被浪費(fèi)在新的數(shù)據(jù)收集上，其實(shí)你可以用你手中的數(shù)據(jù)做更多的事情。舉個(gè)例子，Ayasdi最近在Nature Scientific Reports公布的從12歲乳腺癌患者身上獲得的新見解，就已經(jīng)被深入分析了10多年之久。