由于媒体的大肆宣扬与吹捧，大数据、机器学习、人工智能技术成为人们日常生活中最为火爆的话题之一，使人感觉好似所谓的大数据可能无所不能，这也间接造成了此领域人才的极度缺乏。但是，大数据绝不是万事皆准的灵丹妙呀，想通过机器学习培训就轻易的处理日常中的诸多问题是不现实的。
首先，并不是所有的企业和机构都拥有海量的数据，即使保存了足够的数据，也不一定能够解决所有的业务问题，大数据归根结底还是需要人的参与来完成，这里的两个重点一个是业务领域知识，另一个是技术方面的，目前主要是机器学习技术。
在我们的大数据定义中，有很大一部分是指非结构化数据，对于此类数据的处理，往往需要人的主观能动性发挥出主要作用，机器学习算法找到人类无法找出的模式，但这主要还是建立在计算能力超强的硬件之上的，并不代表机器学习算法可以使得计算机拥有思考的能力。机器学习算法在这方面的局限性也限制了其在实际应用中的作用。
目前很多公司特别是IT公司和相关机构都拥有海量的用户数据，但是这些数据却多以孤岛的形式存在，大多数企业和机构都将其看做是自己最重要的私有财产，严加防护，造成各数据集虽然数据的容量很大，但是结构单一，很难从中挖掘出有价值的信息。如果将多个机构的数据融合在一起，很可能使得机器学习算法大展手脚，但是由于人为造成的壁垒使得国内在数据分析方面的落后状况。这种落后不是由于技术原因造成的，而是因为没有足够高质量的数据带来的。或者说，只有将众多的数据集集成到一起才能发挥出其应有的价值，但是我们却人为的将各数据集隐藏了起来。
总之，虽然对我们对大数据的重视程度越来越高，大数据应用领域的投资持续增长，而且大数据也更多的出现在了传统的行业中，但是由于我们在思维方式、管理方面的原因，大数据的路还很长很长。
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