“点”、“线”、“块”探索数据新时代

点数据：离散的孤立数据

随着数据大爆炸时代的到来，全球数据总量急剧增长。国际数据公司发布的《数字宇宙研究报告》显示，预计到2020年，全球的数据总量将超过40ZB，相当于地球海滩上全部沙粒数量的57倍。规模庞大的数据独立存在，没有连接桥梁，于是形成了一个个离散的孤立点数据。点数据具有数量大、分散化和独立性的特点，它是大数据的重要来源。

但是，点数据的价值小于数据集合的价值。相互孤立的点数据的价值是非常有限的，而且其价值受数据年限的制约。在数据方向研究的先行者VoltDB创造性地提出了一个新的概念——数据连续性，这个概念明确指出，时间就是数据的敌人。在连续的时间轴上，随着时间的推移和数据年限的增加，点数据的价值呈下降趋势，而数据集合的价值却在逐渐增加。

 比如，一个用户于2017年10月1日在网上购买了一部手机。这个交易数据对用户本人、手机生产厂家和物流公司来说都有很高的价值，它可以保证该交易的顺利完成。但是当货物送达用户手中之后，用户本人、手机生产厂家和物流公司可能不会再关注本次交易的数据（如物流信息、发货地址、收货地址等）。此时，这次交易数据的个体性价值已经大大降低。但是如果6个月之后，手机生产厂家将无数条类似的交易数据进行汇集、挖掘和分析，获取数据背后隐藏的信息，就可以明确公司下一步的产品布局和发展战略。

条数据：单维度下的数据集

将某个行业和领域内的点数据进行整合就形成了条数据，条数据在点数据的基础上实现了数据的聚集。从传统企业存储的会员卡数据、互联网企业存储的电子商务数据到传统金融业存储的交易数据、互联网金融业存储的行业数据，再到政府部门信息化管理存储的卫生、教育、交通等民生数据，通过对点数据进行串联，条数据实现了特定领域或行业内纵深数据的集合，使人们能够更高效、更有价值地利用海量数据。

条数据是数据的指向性集聚，这种集聚实现了同类数据的关键，有利于人们清晰地掌握某个行业或领域的整体状况和最新动态，进而提高预判的精准性，降低生产生活成本，将数据的应用提升到一个新的层次。同时，条数据与企业的生产、营销等商业活动紧密相连，因此条数据的累积和分析更有利于企业掌握自身状况以及发展中存在问题，对企业管理者做出精准性发展预判和战略规划有重大的指导意义。

但是，条数据本身也具有很多缺陷，制约了数据价值的最大化。一方面，条数据是特定领域、部门或行业的数据，各个领域和行业之间的数据不能相互连接，因此形成数据孤岛。另一方面，条数据容易被少数的企业、行业或部门垄断，阻碍数据资源的共享、开放及其价值的发挥。此外，由于条数据是特定领域的有限数据，人们在根据数据做预测时容易以偏概全，导致数据预测失真，甚至出现重大偏差。

块数据：特定平台上的关联聚合

而相对于条数据，块数据，就是以一个物理空间或行政区域形成的涉及人、事、物的各类数据的总和。块数据是从数据到“数聚”的过程，这是块数据的起点。数据是分散的、分割的、碎片化的，当这些分散的、分割的、碎片化的数据聚合在一起的时候，就开始产生“块”。那么，这种“块”是一种什么东西呢？“块”就是一个多维的无限的变量。这个多维是思维范式，无限是跨界，变量是一种不确定性和不可预知性，这是大数据时代我们认识世界的基础，也是改造世界的方法。

如果还觉得抽象，再以例子来说明。比如，一个百货商场每天卖出许许多多的商品，每个商品有从原材料到加工成商品的生产过程的数据，也有品牌设计、广告营销和销售数量的销售数据，以及产品售后服务、商户反馈等服务数据，这些都是以产品为中心的“条数据”，而百货商场销售的商品种类、数量，男女老少在商场的购物、娱乐情况，天气、公交和停车场对商场经营情况的影响等等，事实上，商场的影院播映一部聚人气的大片时，商场的销售量也会随之上升，这些数据可以称为块数据，这个“块”是指这个商场，商场这个物理空间产生的数据总和就是商场的块数据。当块扩大到社区和城市层面时，在这个块上形成的数据总和就是所指的块数据。

块数据的关联聚合是在特定平台上发生的，并不局限于某个行政区域或物理空间。这个平台既包括特定的物理空间，也包括操作环境、虚拟空间等。块数据的关联性聚合可以实现不同领域、不同类型数据的跨界集聚，进而改变信息的生产、组织、加工和传播方式，打破传统的信息不对称和信息流动的限制障碍，为各行各业的发展注入新的驱动力，推动社会的革新和发展。