近几年，随着技术的突飞猛进，从前的小数据、零碎数据摇身一变成了热门的大数据，很多人认为，大数据是一个神奇的魔法棒，可以给个人管理、组织运营带来跨越性的改变。数据管理相关的岗位也成了香饽饽，机会颇多，薪酬可观。
但是，实际上，人类很早就开始使用和记录数据，数据只是信息的一种，大数据也只是对数据的一种更好的管理方式，和过往的小数据存在很多的差异，也有一定的相同点。
那么，数据管理的价值是什么，它有哪些优缺点呢？本文试图进行一定的解释和说明。
大数据和小数据的主要差异是什么？
大数据最主要的优势在于量大（包括来源多样化、数据量庞大）、维度多、获取方式和路径差异大、数据量增长快、时效性高。当数据量足够大时，我们在进行数据分析时，就能摆脱样本量的束缚，降低小样本随机采样导致的不精确性，对于分析对象形成更为细致、精确、全面的认识。
数据管理是什么？
数据管理是获取、存储、分析、挖掘、应用数据，以及保障数据的安全。数据管理决定了需要哪些数据、数据与目标之间的关系、数据的来源。
数据管理的价值是什么？
数据管理的最终目的是通过对过去和现在更准确的认知，掌握事物运行、发展的一般规律，以便对未来进行准确度更高的预测，进而做出更优的决策。
历史总是惊人的相似。事物的运作往往存在一定的规律，而事物的发展变化往往是渐进式的。数据管理就是试图更好地理解事物运作的规律，通过这种掌握去判断下一步采取怎样的策略，更有可能使事物朝着我们预期的方向发展。
数据管理可以帮助我们认识自己：应用各种自我量化的工具，我们可以记录关于自身的各种数据，了解身体和心理的变化，进而更好地进行自我管理和调整，更好地适应外在的世界；
数据管理可以让我们更好地认知世界：比如使用物联网，在事物中植入芯片、传感器和通信模块，可以更好地掌握物质的来源、状态、变化；比如通过对交通路况的掌握，可以更好地评价区域的经济、人口状况，了解失业率、零售额信息。
通过对自我和世界的更好地认知，就能够更准确地把握规律，以便总结正常现象和规律，提升预测的有效性，使得个人、组织采取的策略更有可能匹配未来的环境，以利用有限的资源产生更多的价值。比如分析客户流失、付费、续费、响应营销活动的可能性等，对最有可能采取行动的用户进行精准运营、交叉销售、精准营销；对客户进行分析、分类，了解用户的访问路径、行为习惯，以优化产品的功能，去除不必要的功能点，增加必要的功能点；
同时，也能更好地识别异常的现象：及时发现有问题的行为（如欺诈）、现象、高危用户，进而更快地采取措施止损，降低成本。比如金融领域使用FICO信用评分系统，预测借款人是否有意愿、有能力偿还债务，进而决定给借款人提供的资金额度、利率、期限，以便降低借款人发生不良行为时给组织带来的伤害。
但是，数据只是观察世界的一个角度，复杂的世界中有很多东西无法数据化，比如人的冒险性、突发性的事件、自然变化等等。现实世界中，只有5%的数据是结构化且适用于传统数据库的，剩下的95%是非结构化的数据，利用现有的技术还无法进行有效管理。通过大数据、数据管理只是在一定程度上提升了我们认识世界的能力，却并没有赋予我们完全掌控世界的能力。
但是，数据管理的一系列进步，也有可能会给我们带来伤害。
丰富廉价的存储空间，便于传播、提取、检索的数字化信息，使得人们在一定程度上失去了对自身信息的控制，成千上万的人都可能查看到关于你的数据，让不法分子的破坏力更强；
对于规律的掌握和控制，可能减少了错误带来的可能性：各种推荐工具为了迎合我们的喜好，可能使我们的选择越来越局限、越来越同化；各种资讯渠道通过迎合我们的口味，可能使我们听不到使我们感到不舒服，推动我们走出舒适圈的不同见解，让我们变得更加狭隘，自大，让我们看到的世界越来越狭窄；
不当的数据管理，会让企业付出沉重的成本：数据越多，占用的存储空间、服务器越多。没有明确目标的数据管理，会造成企业资源的浪费，导致大量的数据冗余。进行数据管理时，首先要具备充分的行业、业务知识和经验，知道对哪些数据进行管理可以有效地解决问题、推动公司实现运营目标。
凡事都有两面性，对于数据管理，我们应该更为理性地分析它的优缺点，以便更好地利用优点，规避缺点，而不是被它的光环迷惑。
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