越来越多程序员也涌入大数据行业，但是仔细问一些从业人员什么是大数据？鲜有人知道？就算知道的，*常引用Victor的4V理论，大量(Volume)，快速(Velocity)，种类多(Variety)，价值(Value)，但究竟多大是大？多快是快？几种算种类多？每个人都有自己的观点。*核心的问题还不在数量和种类，而是价值(Value)。什么是大数据的价值？如何体现它的价值？如何衡量它的价格？它能够变现么？如何来变现却是大数据的核心问题。
做大数据的同学，外面看起来像是红楼梦的大观园一样，外表光鲜亮丽，身在其中的人，才知道各有各的无奈。大数据的处理通常分为，数据收集，数据清洗，数据加工。数据应用，数据可视化。数据收集同学总是抱怨数据源Garbage in, Garbage out的感觉，数据清洗的同学总有沙里淘金的感觉，数据加工的同学也经常受两头气，相比来说，做数据可视化的同学比较幸运，可以找到很多炫酷的感觉，但有不是大数据的主流技术。*难受的是做大数据应用/变现的同学，不得不靠着忽悠行走江湖。
【观点如下】
大数据的信息熵值低
大数据不是银弹是蚂蚁效应
大数据不解释因果，更关心相关性
数据资源公司*佳是被收购，*好应用是广告和泛征信
大数据是对用户隐私的汲取
用户数据无法用过定价来进行数据交易
搞清楚业务，再谈大数据也不晚
大数据的价值是真水无香
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