机器驱动的无限量数据和独立于应用与IT基础架构的无限期数据，为洞察大数据价值提供了必要条件，但也带来了数据取舍、存储能耗、数据析权等新的恐慌。
　　—— 本报记者 张建设
　　日前，在HDS公司的CIO峰会上，公司COO（首席运营官）Brian Householder提到，大数据主要来源于三个方面：一是业务驱动的数据，即基于企业ERP、CRM、OA等既有信息化基础的数据；二是人为驱动的数据，即基于电子邮件、社交网络等新媒体的数据；三是机器驱动的数据，即基于工业互联网、物联网而产生的诸如卫星地图、M2M日志等数据。
　　目前，人们更多地关注前两类数据，并将它们应用于精准营销和精益管理。而在Brian Householder看来，大数据的真正价值蕴涵在机器驱动的数据里，而且，未来的数据将独立于应用和IT基础架构而无限期地存在。
　　机器驱动的无限量数据和独立于应用与IT基础架构的无限期数据，为洞察大数据价值提供了必要条件，但也带来了数据取舍、存储能耗、数据析权等新的恐慌。
　　无法遗忘的恐慌。无穷无尽堆积的大数据，不仅记录了历史，综合了现在，而且可以洞悉未来，最终模糊了时空的界限。正如大数据鼓吹者维克托·迈尔-舍恩伯格的预言：遗忘已经变得昂贵而又困难，记忆反而便宜又容易。一个无法遗忘的未来正在向人们走来，在遗忘中取舍、在取舍中决策将成为历史，记忆将不堪重负，取舍将无从下手。
　　无处存储的恐慌。从智慧地球到工业互联网，机器驱动的数据将成百倍地增长。从移动终端到可穿戴计算，加上印象笔记和GoogleKeep等服务，每个人都产生着无穷的数据。将这些数据转化为实时信息，本身就需要庞大的计算能力和存储空间。无论是传统的磁带，还是风起云涌的数据中心、云计算中心和大数据基地，散热、能耗和二氧化碳排放等都将是一个世界难题。难怪有CIO调侃将大数据运营中心建在南极，建进海底，建入地下。
　　无法析权的恐慌。以美国通用电气公司的工业互联网战略为例，其实质是建构大数据分析平台，将云计算中由大型工业机器产生的数据转化为实时信息，通过提供实时数据管理、分析以及机器与运营平台的连接，致力于推动从“工业运营”模式转向“预测模式”。一种颠覆商业领域既得利益的力量正在集聚，一种牵涉大数据物权的“牛鞭效应”必将显现——数据获取设备及数据初始源的物权似乎是明晰的，而数据反复重组的形态及其价值却无从析权。