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Gurjeet Singht是Ayasdi的聯合創(chuàng)始人兼CEO。在Gigaom上帶來了關于當下大數據技術的看法，Singht認為：從查詢開始分析數據本身就是一個死胡同，并指出了當下的大數據只完成了萬里長征的第一步。

以下為譯文：

許多人都會被震驚，如果他們知道研究人員只是從收集到數據中1%的數據進行分析和提取見解。而就是這1%被分析的數據支配了革新和見解，現在我們稱之為“大數據”。而在每天收集的1 quintillion(百萬3次方)字節(jié)的數據中，有99%的數據完全未被利用。

我們都知道使用大數據非常的有前途，然而基于當下的許多因素，數據的有效利用仍然是個瓶頸。藥物研發(fā)過程中，數據的使用多于化學過程;新能源的探測中，數據的使用超過地質學;恐怖分子的追蹤、預防欺騙中同樣如此。

現在我們已經認識到的上述的這些問題和其它一些全局性問題，都是數據使用的瓶頸所造成的。這種情況催生了大數據上的海量投資，而數據工作同樣成為了最熱門的崗位 —— 數據科學家，更把私人數據分析服務提供商的估值推到數十億美元。然而，你能想象到將分析的數據從1%提升到100%的前景嗎。

對已有數據分析的見解

如果你擁有一個和人類基因一樣龐大的數據集，你該如何開始?比如，奧巴馬最近提倡對人類大腦進行繪制?為了突破，我們需要解決這個世界上最復雜的問題，我們需要根本上改變從數據中獲取知識的途徑。這里我們必須首先思考的是：

從查詢開始必然是一個死胡同：查詢本身并沒有問題。事實上一旦你知道問什么問題，查詢是至關重要的。同樣這也是關鍵所在：從查詢開始的初衷是從大量的數據中發(fā)現一個指針，然而他們并未做到。

數據是有開銷的：大部分情況下，數據的儲存已經不再昂貴。而且通過使用類似Hadoop或Redshift的工具，即使查詢大量的數據都變得非常劃算。當然，這只是從硬件的角度上講。

見解就是金錢：我們愿意承擔花銷唯一理由就是數據中的見解可以釋放價值。遺憾的是，我們失去了已收集數據中大部分的價值。雖然收集數據的成本可能會很高，但是無效分析帶來的成本顯然更高。當下并不存在什么工具可以直接從數據中提取見解，我們依賴著非常聰明的人去提出假設，然后使用我們的工具去證實 (或者是否定)這些臆測。因為依賴的是臆測，這個途徑存在著天生的缺陷。

你已經擁有了足夠多的數據：這里經常存在的信念就是 —— “如果我們擁有了足夠多的數據，我們肯定會得到我們想要的。”太多的時間和精力被浪費在新的數據收集上，其實你可以用你手中的數據做更多的事情。舉個例子，Ayasdi最近在Nature Scientific Reports公布的從12歲乳腺癌患者身上獲得的新見解，就已經被深入分析了10多年之久。