我们都知道使用大数据非常的有前途，然而基于当下的许多因素，数据的有效利用仍然是个瓶颈。药物研发过程中，数据的使用多于化学过程；新能源的探测中，数据的使用超过地质学；恐怖分子的追踪、预防欺骗中同样如此。

 

 

　　现在我们已经认识到的上述的这些问题和其它一些全局性问题，都是数据使用的瓶颈所造成的。这种情况催生了大数据上的海量投资，而数据工作同样成为了最热门的岗位——数据科学家，更把私人数据分析服务提供商的估值推到数十亿美元。然而，你能想象到将分析的数据从1%提升到100%的前景吗？

 

 

　　对已有数据分析的见解

 

 

　　如果你拥有一个和人类基因一样庞大的数据集，你该如何开始？我们必须首先思考的是：

 

 

　　从查询开始必然是一个死胡同：查询本身并没有问题。事实上一旦你知道问什么问题，查询是至关重要的。同样这也是关键所在：从查询开始的初衷是从大量的数据中发现一个指针，然而他们并未做到。

 

 

　　数据是有开销的：大部分情况下，数据的储存已经不再昂贵。而且通过使用类似Hadoop或Redshift的工具，即使查询大量的数据都变得非常划算。当然，这只是从硬件的角度上讲。

 

 

　　见解就是金钱：我们愿意承担花销唯一理由就是数据中的见解可以释放价值。遗憾的是，我们失去了已收集数据中大部分的价值。虽然收集数据的成本可能会很高，但是无效分析带来的成本显然更高。当下并不存在什么工具可以直接从数据中提取见解，我们依赖着非常聪明的人去提出假设，然后使用我们的工具去证实(或者是否定)这些臆测。因为依赖的是臆测，这个途径存在着天生的缺陷。

 

 

　　太多的时间和精力被浪费在新的数据收集上，其实你可以用你手中的数据做更多的事情。举个例子，Ayasdi最近在NatureScientificReports公布的从12岁乳腺癌患者身上获得的新见解，就已经被深入分析了10多年之久。

 

 

　　大数据只是起步，并不是终点

 

 

　　经常会听到我们在癌症研究、能源勘探、药物发现、金融欺诈检测等领域取得了关键性突破，如果因为炒作出来的“大数据泡沫”导致人们因为各种原因在数据分析投资上的失败，这与犯罪又有何不同？所以我们需要给予数据分析更高的期望，我们更需要认识到下一代解决方案必须满足：

 

 

　　授权领域专家：数据科学家出现的频率已完全跟不上企业的需求。这里不妨这么做，停止继续为他们(数据科学家)开发工具；取而代之的是，给商业用户(生物学家、地质学家、安全分析师等)开发对应的工具。他们比任何人都明白问题出现的环境，但可能跟不上最新的技术或数学。

 

 

　　人机整合：为了更快的获得见解，我们需要加大对机器智能的投资。我们需要机器能在数据点之间寻求连接和关系时担当更多的重任，让其给商业用户一个更好的起点去探索见解。事实上通过算法途径解决这些问题是完全可行的，并且人们本身永远都不可能发现大型数据集上的显著特征。例如在最近的一项研究中，通过算法查询网络搜索引擎日志发现了之前未报告过的药物副作用。

 

 

　　加速探索：我们需要更快的获得关键见解。事实证明大数据技术的处理速度并没有承诺的那么快。如果一直这样发展下去，可能我们永远都得不到足够快的关键见解获得速度，因为我们永远都不可能针对所有数据提出所有的问题。

 

 

　　分析各种形式的数据：当然，研究人员需要分析结构化和非结构化的数据。同样我们需要认识非结构化数据的多样性：所有语言、声音、视频和面部识别文档。

 

 

　　大数据的价值应该被合理的利用起来，而不是仅仅关注那百分之一的数据，对于处于初级阶段的我们来说，不仅要挖掘其1%的价值，还要将剩下的99%应用起来，它将为我们带来不可限量的价值。