導讀：全局數據解讀環繞呆板、將來、宇宙碰撞出很多許多聯想，但全局數據并不是離我們很遠的觀念，它與我們客觀世界的糊口出產，息息相關。不只僅因為數據是客觀世界的映射，更因為它已經成為一種重要的出產力敦促社會厘革。然而在這個以數據為焦點破局點的當下，僅僅接頭BIG DATA，是遠遠不足的。

有時候我們經常嘆息是否真的存在平行時空，是否有另一個本身真實的產生某些行為。事實上因為移動互聯、云存儲、大數據等新興技能的呈現，簡直映射出一個現實世界的縮影，它就是數據世界。

假如把我們真實可感知的世界稱為客觀世界，那么理論上來說，大量數據的集成可以映射出客觀世界的部門，形成數據映像。映像是差異體系按照差異需求對客觀世界的數據化抽取和沉積，這種抽取和沉積中自己已包括了一種邏輯（映射自己即算法），而映像這個薈萃，其實是由多個帶有某個溝通要素的場景所構成。

譬喻，當你開車利用高德輿圖時，組成了導航的場景；吃個飯搜個公共點評，組成了美食的場景；玩累了查查四周的旅館，組成了住宿的場景；躺在床上曬曬照片聊談天，組成了社交的場景……這些場景的配合點是“你”是所有事件的施動者，，成為串起所有場景的要害要素。而這些場景組合在一起，顛末數據化的抽取和沉積，成為“你”某個時段休閑行為軌跡的數據映像。

差異的映像組合組成體系，而差異體系組合交疊成為客觀世界在數據世界的縮影。（究竟不是所有客觀世界的糊口陳跡，都可以被記錄以便基于某種邏輯的抽取和沉積，所以數據映像只能是客觀世界的部門投影，而非全部。）

數據世界與客觀世界的邏輯干系

數據世界的要害在于“數據”。陪伴著互聯網、移動互聯、云存儲、虛擬現實等新技能的呈現，導致人類可被記錄和收集的數據體量爆炸性增長，我們也迎來“大數據時代”，大數據的呈現開啟了用數據摸索世界紀律的新紀元，然而大數據自己也存在諸多問題。

問題一：分手的數據孤島，無法成立毗連，導致數據無法活動印證

大數據最焦點的問題之一，在于數據身分手式的孤島狀，只是在體系內開放，卻不能在體系外暢通印證。最典范的的貿易場景是，在BAT自有體系內，他們的數據量都長短常龐大的。可是，他們只能沉積和應用本身產物體系內的各類數據，不能彼此關聯與開放。

分手的數據孤島，體系與體系間、映像與映像間、場景與場景間都沒有毗連

造成數據孤島的原因來自于方方面面，法令的約束，貿易的壁壘，競爭的計策……而最基本的照舊技能的不完善。

在已往，企業成立一個新項目，從硬件到軟件再搭建網絡，有一套自用的資源系統；比及企業成長了一個階段，又需要新建一個項目，必需從新到尾再走一遍。因為技能有限，企業項目與項目之間的資源系統是煙囪式的系統，自顧自的豎著“冒煙”。企業內部何況如此，想讓一個團體，甚至差異企業/團體之間的數據開放，從而更好地為產物處事，真正做到以工錢本的用戶體驗，無異于蜃樓海市，天方夜譚。

然而技能在成長，從最底部的硬件設施，到最上層的云端存儲，企業已經有了讓本身脫胎換骨的數據挖掘、收集、記錄、開放形式，沖破體系間的數據開放并非不行能。

問題二，體系與體系間存在毗連，但毗連過于粗放或過于細微

上文我們說加入景構成映像，映像是體系的子集，體系又組成數據世界，故而可以把“場景”當成數據世界所記錄的客觀世界最常用的單元（不是最小，但卻最常利用）。 那么我們該如何界說場景？ 一般來說，場景包羅四部門：時間、空間、語義、語境（情緒、社群……），四要素隨機組合組成差異的場景，因而差異場景之間，大概涵蓋部門溝通的要素，也大概每個要素都不溝通。

于此，我們可以直接指出大數據的第二個問題——即便體系間存在毗連，這種毗連將會是過于粗放或細微的毗連，具有恍惚性和不確定性。不足精準，成為大數據難以獲得應用的第二個問題。

過于粗放：體系與體系之間的毗連更多存在于體系間和映像間。但體系由多個映像組成，映像又由差異的場景構成，差異場景又由四要素隨機組合，僅僅毗連體系或映像僅會導致恍惚功效，無法得出精準結論。

過于細微：別的一種大概的傾向是，體系和體系之間的毗連僅是最基本的、分手的數據毗連，這種毗連只能導致管中窺豹的單方面結論。

問題三：數據的質量不高，導致錯誤的場景重現、錯誤的映像，呈現錯誤的毗連和錯誤決定

除了毗連方法存在問題，數據自己的錯亂和質量不高，成為阻礙數據發揮最大效應的基礎因素，甚至發生錯誤的決定。