正在遭遇成长的烦恼

，包括今日头条也正遭遇窘境。7年了，大数据必须进行方向性的调整。

这是又一个三角困境，技术上追求很多目标时，目标之间容易出现冲突。尤其数据方面，个人隐私、国家安全、便利性三者不可兼得，只能选择两个。2013年奥巴马讲到，不可能既享有100%的安全，又享有100%的隐私，同时没有丝毫的不便，我们不得不做出选择。大数据也需要做出选择，二选一时会发生一些调整。

这些事件意味着什么?短期看，说明一些大数据应用真正落地。如果大数据在用户画像及营销没有落地，这些事情不会发生。这也反向证明大数据真的已经成功应用，所以才能出现问题。几年前搞云计算时说可靠性不行，我说恰恰说明是人们开始广泛使用云计算，要不然不会关心这些问题。中期看，保护个人隐私必然是未来3年或更长时间内的重中之重，全行业必须团结起来，为保护用户隐私制定规则，这也需要恰当地技术手段提供支持。长期看，最近一系列事件的爆发是不是意味着已经使用20多年的互联网免费模式宣告终结。恐怕这是更大的议题，免费模式都是以用户数据换取用户服务的便利性。

大数据行业正在回归理性

个人判断，行业发展需要调整变化。从过去7年时间强调技术、发展，下一步更多的关注合规、隐私保护、安全。任何产业发展到第二阶段必须要强调关注合规性、安全及隐私问题，早期会重点关心技术与发展。现在，正在从几年来高估大数据的影响开始转变为低估大数据的影响，因为人总是会高估技术短期影响，而低估技术的长期影响。我们即将迎来开始低估大数据长期影响的阶段，现在进入回归理性阶段，行业正在回归理性。对大数据以前高估的价值更加理性，以前不太关注的隐私必须补课，这需要3年左右的时间。2021年前后大数据会迎来新一轮的黄金发展期。

从市场看，我们还将继续维持规模小、增速快的态势。过去的几年大数据的主要应用场景是互联网，未来几年的核心是大数据与传统行业、实体经济的深度融合。十九大报告讲的很清楚，我们必将迎来的是传统行业如何更好使用大数据的过程，因为传统行业更容易赚钱。

从技术看，开源正在影响各行各业，大数据也不例外。今天上午报告也讲到实现在线分析的分布式，下一步需要实现在线处理事物的分布式。OLAP/OLTP的融合是新的趋势。随着产业的发展完善，意味着产业的分工越来越细，相互之间的协作会越来越麻烦。反推的结果是我们所做的大数据产品与技术需要标准化、模块化。因为不可能庞大体量堆在一起，运维需要自动化比较好理解，系统越来越庞大，机器产生的事情只能用机器解决，大数据产生的运维问题只能靠大数据产生的自动化运维解决。

容器化，今天的大数据也需要借助容器的思想封装交付。几年前发现软件开发交付等跟环境关系过于密切，今天看到大数据也是这个问题。大数据迁移时与环境配置的关系过于密切，我们应该发展类似于容器的技术。专用硬件，随着摩尔定律的减速，越来越多地需要靠一些专用的而不是通用的硬件解决问题。面向特定场景数据处理的专用硬件或软硬件结合会是重要的发展方向。

从算法看，算法的透明度会成为需要关心的议题。随着数据越来越多，数据越来越开放，要打破算法黑箱，解决算法的歧视问题、算法杀熟问题和算法疫情。如果算法一样，尤其金融市场会引发算法共振或算法疫情问题。开放算法是必须要考虑的议题，刚刚讨论过网络中立问题，算法该不该中立?算法该不该透明?算法该不该监管?我想需要。

从资产看，过去几年知道数据是资产，市场教育已完成。但如何把数据变成资产还在迷茫中，前几年想是否通过财务手段把数据变为资产，现在看是不够的，需要更多的技术支撑。未来3年要学习如何把数据变成资产，不仅通过资本

（编辑：通化站长网）

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