大數據并不是一把萬能錘子，而每一個問題也不是一個靠錘子就可以解決的釘子。許多人認為大數據意味著越大越好。人們也常常從各種哲學視角來詮釋“越大越好”這一問題。對此我將這些角度歸納為：
信仰：是指容量更大、速度更快和種類更豐富的數據總會帶來更多洞察力，而這正是大數據分析的核心價值。如果我們無法發現這些洞察力，那是由于我們沒有充分認真地嘗試，或是我們的靈活程度還不夠，或者是我們沒有使用正確的工具和解決方案。
偶像：是指數據的龐大容量本身就是有其價值的，與我們是否能夠從中獲得特殊的洞察力無關。如果我們僅憑其所支持的特定商業應用來評估它們的效用，那么在這方面，我們是與數據科學家們當前的需求是不一致的，數據科學家們的需求是將數據不加分別地存儲到數據湖中，以支持今后的探索工作.
負擔：是指數據的龐大容量未必是好事或壞事，但是一個無法改變的事實是，它們會對現有數據庫的存儲和處理能力帶來極大的壓力，并因此讓（Hadoop等）新平臺成為必需品。如果我們不能跟上這些新數據增長的步伐，那么核心的業務需求將被迫轉向新型數據庫。
機遇：在我看來，這是一個處理大數據的正確解決方案。隨著數據規模上升至新的層次，流動的速度更快，數據的來源和格式不斷增長，這一解決方案將重點放在了更為高效地獲取前所未有的洞察力方面。它沒將大數據作為一種信仰或偶像，因為它知道即便較小的數據規模也能夠持續獲得許多不同的洞察力。它也沒有將數據的規模視為一種負擔，而是視為一種挑戰，這種挑戰能夠通過新的數據庫平臺、工具和實踐加以有效應對。
2013年，我在博客中曾就大數據的核心使用案例展開過討論，但當時只涉及到如上方程式中的“機遇”部分。晚些時候，我發現大數據中“大”這一核心價值源自于能否用增加的內容揭示出所增加的背景環境。在你分析數據以探查其完整意義時，背景環境自然是越多越好。同樣的，當你嘗試著在自己的問題范疇中識別出所有的變量、關系、模式以找到更好的解決方案時，內容也是越多越好。總之，越來越多的內容加上越來越多的背景環境，通常會導致數據也變得越來越多。
大數據的另一個價值在于，它們能夠糾正那些小規模數據所產生的錯誤。曾經有觀察過該問題的人說過，對于數據科學家而言，在訓練集中數據偏少意味著他們更容易受到多個模型風險的影響。首先，數據規模偏小可能會導致用戶忽視關鍵的預測性變量。同時，用戶選擇沒有代表性的樣本導致模型出現偏差的幾率變大。此外，用戶可能會找到一些虛假關系，如果用戶擁有能夠揭示實際發揮作用的基本關系的完整數據，那么他們就能夠識別出這些虛假關系。
規模非常重要
所有的人都認為，一些數據類型和使用案例比能夠帶來新洞察力的數據更有幫助。
我近期偶然看到了一篇名為《大數據的預測模式：越大就越好嗎？》文章，文章對數據的一個特定范疇——稀少的細分行為數據進行了詳細闡述。在這方面，數據規模通常能夠提升預測成績。文章的作者Junqué de Fortuny、Martens和Provost稱：“這類數據集的一個重要問題是它們通常都比較稀少。對于任何給定的實例，絕大多數特征都沒有價值，或是價值沒有表現出來。”
最值得關注的是（作者通過引述豐富的研究來支持他們的論點）(+微信關注網絡世界)，這類數據是許多以客戶分析為重點的大數據應用的核心。社交媒體行為數據、Web瀏覽行為數據、移動行為數據、廣告反應行為數據、自然語言行為數據都屬于這類數據。
作者認為，“實際上，對于大多數預測分析型的商業應用，例如金融業和電信業的定向市場營銷、信用評分、損耗管理等應用，用于預測分析的數據都非常相似。這些產品的特點都集中于個人的背景特征、地域特征和心理特征，以及諸如優先購買行為等一些通過統計總結出來的特定行為。”
“更大的行為數據集往往會更好”的關鍵原因非常簡單，作者認為“沒有大量的數據，一些顯著的行為可能就無法被有效地觀察到。”這是因為在零散的數據集中，行為被記錄的人可能只會展示次數有限的行為。但是當你放眼整個人群時，每一種特定類型的行為你可能會觀察到至少一次，或者在特定的環境中觀察到多次。如果數據偏少，那么所觀察的目標和觀察到的行為特征也就會偏少，這將導致你會忽略許多東西。
預測模型所依靠的正是源行為數據集的豐富性。為了在未來的更多場景中預測更為精準，數據規模通常是越大越好。
當越大等同于越模糊時
盡管如此，該文的作者也提到了一些場景。在這些場景中，越大越好的假設不成立，那么我們就不得不使用特定行為特征的預測價值。這時候，權衡取舍就成為了預測行為模型的基礎。
預測模式中每一個增加的行為特征，應該與所做的預測充分地聯系起來，以提升模型的學習收益和預測能力，克服不斷拉大的差異，即過度擬合和預測錯誤，因為這通常會產生更大的特征集。正如該文章作者所說的那樣，“大量不相關的特征只是增加了差異和過擬合的機率，而沒有相應地提升學習到更好模型的機率。”
顯然當“大”妨礙到了獲取預測性洞察力時，越大并非越好。用戶不希望自己的大數據分析努力成為數據規模擴張的犧牲品。數據科學家也必須充分了解應該何時調整數據模型的大小，以適應手中的分析任務。
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