如今，CIO們都已經接受了“大數據”的概念，另一個概念也逐漸受到關注：小數據。

    這兩者看似是相對立的兩端，但是這不完全正確。小數據往往指數據量；而大數據當然也包含了數據量，但是也包含了多樣性，時效性，特定的技術或者其他概念。

    Kirk Borne，是美國喬治梅森大學的天體物理學和計算機科學的教授，他認為這兩者的區別是很重要的。Borne有關大數據的課程專注于大數據的屬性和先進的分析技術，而這些也幾乎總是可以應用于小數據。但是后者卻可以使學生進行實驗，磨練他們在數據分析上的技能。而大數據則會快速把他們淹沒。

    隨著CIO們斟酌著“多少數據是太多的數據”這個問題時，小數據在企業界因為類似的原因為自己樹立名聲。 Borne,前美國航空航天局員工，還曾為哈勃太空望遠鏡團隊工作10年，在接受TechTarget專訪時討論了有關什么是小數據，以及它和大數據概念如何相互融合。

    問：您最近會在一些會議上討論小數據和大數據的對比。讓我們先從定義開始：什么是大數據，什么是小數據？

    Kirk Borne:定義小數據相對容易點，因為它基本上就是你能在筆記本電腦上完成的數據。大數據 – 則更復雜。我現在正在推廣這樣一個定義：大數據就是一切能夠被量化和被追蹤的。關于這一點，我的意思是我們現在幾乎對于一切都在進行測量和量化 – 通過社交媒體，智能高速公路，智能城市，移動醫療，電子醫療記錄，監控攝像頭無處不在，這也涉及到大數據所帶來的隱私問題。所有可以被測量的一切，我們都在進行測量。而我們不僅只是進行一次測量，我們還跟蹤它如何隨時間而變化。

    問：為什么大數據如此難以定義？

    Borne:你肯定看過瞎子摸象的動畫片。每個人對于它是什么都有不同的定義，因為有人摸到的是腿，有人摸到的是鼻子，有人摸到的是尾巴。對于‘大象’，每個人都有不同的描述和定義。這就是我們的難處。人們希望大數據是一個概念，但是這是行不通的。

    問：就職于Actuate公司的Allen Bonde曾經說過，小數據適合人使用，而大數據適合機器使用。這一區別定義合理嗎？

    Borne:是的。這是一種概括的說法。小數據，是你學習時使用的數據。關于學習，我指的是兩件事情：第一，教育概念里的學習。所以，當我教授課程時，我一直使用小數據，我從來沒有使用過大容量意義上的大數據，因為如果這樣，學生們就會花費一整個學期學習如何移動數據，而沒有時間學習任何運算方法。第二，當你在一個企業內，你想知道使用哪些合適的數據能夠，追蹤客戶，或者向客戶提供推薦，或者知道客戶的偏好。或者說，有一個網絡安全分析問題，你需要檢測出漏洞或黑客攻擊。所以，你進行這些實驗，找出你所需要測量的數據 - 這就是小數據。

    一旦你學會了這一模型……那么你使用它，在機器上運行完整的數據流。機器，本質上，使用你通過小數據得出的模型或者技能，在大數據流上進行運算。所以，小數據適合人使用，而大數據適合機器使用。

    問：可視化技術在小數據與大數據的討論中如何起到作用？

    Borne：讓我給你舉個例子。當你第一次使用谷歌地圖或者其他任何地圖服務時，你會先看到一個世界地圖。你沒有真正獲得任何數據；你只是看到了地球的圖片。當你不斷放大到一個特定的地點，它只提供給你這個特定地點的信息。當你不斷放大，你將獲得越來越高分辨率的數據。當你放大到分辨率最大可能值時，你就能看到自家的后院。這只不過是大數據的一個子集。是的，這一部分是‘小數據’，但是你真正所作的是，建立了一個分級數據結構，使你能夠一層一層的放大。你可以左右移動，在同樣分辨率下看到其他房子或者小區。可視化的強大就在這里。當你鍵入這個分級數據結構的某一特定數據時，可以說，你只是看到了冰山一角。 但是當你想移動到另一邊時，你就可以獲得同樣分辨率數據集下的其他特定數據。你仍然可以訪問整個數據集。

    如果是小數據，你只是下載了一張地圖，比如你自己城市的一個高分辨率地圖，然后在地圖上進行數據分析。

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本文標題：大數據時代的“小數據”

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