隻是對信息利用不同曆史階段的不同的挑戰而已，英文嘛，用常規字表達實際概念（不同於中國文化背景裏讀書人，愛琢磨個雅詞以顯高深，唬人方便點，再自封個專家，哪怕隻是個七竅通了六竅的冬烘先生）。
信息嘛，用鉛筆寫也可以，隻是量小，生產力不夠。上世紀有了計算機，儲存量大了，當然生產力就上去了，這麽多人不就是靠那個吃飯的嘛（所謂生存） -- 事實上吃得很好，以前 Oracle 按處理器個數收錢的，所以養的人都是高薪。人看這眼紅，也來搶吃的（如 Microsoft SQL Server，走廉價路線）。但，這些都是數據管理，而不是數據分析（SQL 也可以做一點點，效率低，拿這麽高薪的人搞個數一個禮拜都拿不出來，搞十回都不對。。。，更不用說做模型了。。。 -- 這麽大的數據，他就跟個猛子似的直接往上幹，還埋怨“哪有大數據”？：））
好了，咱不說分析的事 -- 咱把話挑白：摸著了邊的不多。光說數據管理本身，過去那些工具也扛不住了，所以 Google 給取的這個名，另起爐炤再開一攤，好使，高度保密（最高機密，誰敢泄露立即開人，甭管是誰），但在社區壓力下，把東西發表了出來(white papers -- big table)。
是競爭！--人比您管的數據多，格式可以自由化，安全（multi-node storage, fail-safe），扛得住惡劣環境，算得快，算的準，能有效服務於商業要求，還便宜（commodity hardware），高下立見（如文學城不是扛不住流量，要麽軍管，要麽回到老辦法減少 features，而且實行分舵管理，各立山頭）。
其它說法都對，當然是 “garbage in, garbage out”，但那個不夠！（何況吃的是這碗飯，搞的就是信息流程的支持和數據管理，幹嘛給別人 garbage?）
信息嘛，用鉛筆寫也可以，隻是量小，生產力不夠。上世紀有了計算機，儲存量大了，當然生產力就上去了，這麽多人不就是靠那個吃飯的嘛（所謂生存） -- 事實上吃得很好，以前 Oracle 按處理器個數收錢的，所以養的人都是高薪。人看這眼紅，也來搶吃的（如 Microsoft SQL Server，走廉價路線）。但，這些都是數據管理，而不是數據分析（SQL 也可以做一點點，效率低，拿這麽高薪的人搞個數一個禮拜都拿不出來，搞十回都不對。。。，更不用說做模型了。。。 -- 這麽大的數據，他就跟個猛子似的直接往上幹，還埋怨“哪有大數據”？：））
好了，咱不說分析的事 -- 咱把話挑白：摸著了邊的不多。光說數據管理本身，過去那些工具也扛不住了，所以 Google 給取的這個名，另起爐炤再開一攤，好使，高度保密（最高機密，誰敢泄露立即開人，甭管是誰），但在社區壓力下，把東西發表了出來(white papers -- big table)。
是競爭！--人比您管的數據多，格式可以自由化，安全（multi-node storage, fail-safe），扛得住惡劣環境，算得快，算的準，能有效服務於商業要求，還便宜（commodity hardware），高下立見（如文學城不是扛不住流量，要麽軍管，要麽回到老辦法減少 features，而且實行分舵管理，各立山頭）。
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