大数据是杂乱的大数据，过程随意，经常漏洞百出、残缺不全。另外，构成大数据的各个小数据集都有自己的特性。
通常科学家们将数据证实某种假设，并行成一个数学理论。大数据探索有时候会被称为“无假设研究”，即人们永远不知道能够从数据中知道什么。过去是科学是因果关系的探索，例如爱因斯坦的相对论，大数据更多的是相关性的探索，例如研究温度上升和海盗数量的关系。因果关系是科学研究的核心意义，当我们有数百个发现而不能解释时，发现就变成了只是为了发现而发现。
在大数据的世界里，大型企业甚至政府拥有最大规模的数据集，他们更关注企业的收入和利润而不是共享数据。学者和科学家在共享问题上也是如此。
学者和科学家为了得到数据，开始不断地接触工程师、产品经理甚至高级主管，但最后的结果都免不了律师的介入。
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本文标题：大数据的问题
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