數(shù)據(jù)猿

那些曇花一現(xiàn)的大數(shù)據(jù)熱詞，現(xiàn)在都去哪了？

大數(shù)據(jù)曾是科技界最響亮的口號之一。

它在過去十多年里不斷變形、裂變、升維，從數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)驅(qū)動到數(shù)據(jù)要素數(shù)據(jù)智能，成為幾乎所有行業(yè)、企業(yè)、政府轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略中的關(guān)鍵詞。每一輪浪潮，都伴隨著媒體狂歡、資本涌入、廠商追捧、政策支持，以及一大批高調(diào)啟動、默默收場的項目。

但今天，當(dāng)我們回望這段喧囂的歷史，會發(fā)現(xiàn)一個有趣的現(xiàn)象：那些曾經(jīng)被熱炒、投入巨資、風(fēng)靡一時的大數(shù)據(jù)概念，有不少已經(jīng)悄然沉寂。

它們有的曾是架構(gòu)師們掛在嘴邊的標(biāo)配，有的是各類廠商方案中的中臺神器，還有的曾被宣稱是改變組織的數(shù)據(jù)解藥。可幾年過去，當(dāng)熱潮退卻，我們只看到留下的數(shù)據(jù)孤島、難以維護(hù)的系統(tǒng)、被遺忘的項目預(yù)算和一地雞毛的幻滅。

這不是某個企業(yè)、某類技術(shù)的失敗，而是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)自身成長周期的一部分。

技術(shù)是有生命史的。任何一個看似強(qiáng)大的風(fēng)口，在狂熱之后都值得一次深度反思為什么曾火爆？為何最終沉寂？哪些是必然，哪些是誤判？而這些沉寂者留下的灰燼，也許正埋藏著當(dāng)下新概念興起時，最值得我們警惕和借鑒的結(jié)構(gòu)性教訓(xùn)。

為此，數(shù)據(jù)猿嘗試回顧大數(shù)據(jù)的幾次重要發(fā)展階段，抽取那些曾火過但最終沉寂的概念案例，從中尋找背后的共性原因，并結(jié)合當(dāng)下再度升溫的數(shù)據(jù)要素化數(shù)據(jù)智能化等新概念，提出一些冷靜的啟示與判斷標(biāo)準(zhǔn)。

這不是一篇舊事重提的行業(yè)年鑒，而是一次關(guān)于技術(shù)周期、產(chǎn)業(yè)認(rèn)知和組織理性的回溯與前瞻。

我們相信，看清沉寂者的命運(yùn)，才能讀懂風(fēng)口真正的方向。

大數(shù)據(jù)發(fā)展四階段簡述從狂熱到重構(gòu)

在討論那些曾火后沉的大數(shù)據(jù)概念之前，我們需要先拉開一張時間軸。

大數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)演進(jìn)，并不是一蹴而就的技術(shù)爆發(fā)，而是經(jīng)歷了四個關(guān)鍵階段，每一階段都有它的代表性口號、技術(shù)范式和失敗教訓(xùn)。

1.萌芽期（2000年以前–2008年）：從報表到BI，大數(shù)據(jù)的胚胎時代

在Big Data正式流行之前，企業(yè)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)更多集中于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫+報表系統(tǒng)。

此時數(shù)據(jù)更多是企業(yè)管理的輔助工具，而非生產(chǎn)資料。技術(shù)上以SQL、數(shù)據(jù)倉庫、ETL、BI平臺為主，代表產(chǎn)品有SAP BW、Oracle BI、Cognos、Teradata等。

這一時期的企業(yè)對數(shù)據(jù)的需求更多是看見而非預(yù)測或驅(qū)動，一切仍是煙霧初起。

2.爆發(fā)期（2009–2015年）：Hadoop點(diǎn)燃浪潮，數(shù)據(jù)規(guī)模成為信仰

真正的大數(shù)據(jù)熱，源自2000年代后期互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，以及Google發(fā)表的GFS、MapReduce等論文啟發(fā)了Hadoop的誕生。

這場以開源基礎(chǔ)設(shè)施+分布式計算為支點(diǎn)的技術(shù)浪潮，很快從科技公司向各行各業(yè)擴(kuò)散。

企業(yè)開始瘋狂部署Hadoop集群，建設(shè)數(shù)據(jù)湖，組織成立數(shù)據(jù)部門，招聘大數(shù)據(jù)工程師。數(shù)據(jù)驅(qū)動一切成為信條，企業(yè)沒有大數(shù)據(jù)等于沒未來成為共識。

但也正是在這個階段，大量泡沫開始累積：系統(tǒng)部署復(fù)雜、運(yùn)維成本高、業(yè)務(wù)場景匹配度低、真正產(chǎn)出有限預(yù)示著熱潮之后的冷卻即將來臨。

3.冷卻期（2016–2020年）：中臺崛起，概念過載，落地焦慮彌漫

當(dāng)Hadoop集群的性價比神話破滅，產(chǎn)業(yè)進(jìn)入深水區(qū)。這個階段的主旋律，是從技術(shù)搭建轉(zhuǎn)向組織轉(zhuǎn)型，于是數(shù)據(jù)中臺數(shù)據(jù)資產(chǎn)化數(shù)據(jù)治理等概念先后登場。

很多企業(yè)斥巨資上馬中臺項目，以為建完平臺就能自動產(chǎn)生價值。數(shù)據(jù)團(tuán)隊在組織中地位上升，分析工具鋪滿全員桌面。但結(jié)果往往是：

平臺建成無人用，數(shù)據(jù)質(zhì)量無法保障，數(shù)據(jù)分析權(quán)限混亂，業(yè)務(wù)部門反感配合，數(shù)據(jù)團(tuán)隊淪為數(shù)據(jù)搬磚隊。

泡沫再次積累，現(xiàn)實(shí)再次反噬。

4.重構(gòu)期（2021年–至今）：AI時代的回歸與再塑

AIGC、大模型、Agent興起，讓數(shù)據(jù)的價值再次被重新審視。

但這一次，大數(shù)據(jù)不再是獨(dú)立主角，而是作為智能的燃料、推理的素材、Agent運(yùn)行的上下文重新回歸。

曾經(jīng)熱得發(fā)燙，如今無人提起的四個典型大數(shù)據(jù)沉寂概念

每一輪技術(shù)浪潮中，都有一些被過度賦予希望的概念。

它們往往在產(chǎn)業(yè)的早期階段被迅速放大，成為政策文件中的高頻詞、咨詢公司PPT的核心標(biāo)題，以及企業(yè)年度規(guī)劃中的重點(diǎn)項目。

但幾年過去，當(dāng)市場冷卻、投入回報不匹配、落地效果不及預(yù)期，它們也悄然從行業(yè)語境中退場。

在大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程中，這樣的沉寂者不在少數(shù)。我們選出其中四個，具備代表性，也具備典型的結(jié)構(gòu)性失敗路徑。

這些結(jié)構(gòu)性問題，并沒有隨著概念的更新而自動消失。

我們也并不認(rèn)為這些概念本身錯誤，而是在特定語境、能力條件、制度背景下被過度簡化、快速投放，最后難以自洽。

這也是我們在分析沉寂者時最重要的視角：失敗并非個體誤判。

新故事下的老問題沉寂的邏輯是否還在延續(xù)？

過去十年，圍繞大數(shù)據(jù)的行業(yè)敘事經(jīng)歷了從造詞、建模，到修正、收縮的周期。

它在今天又回來了，只是換了新的名字：

數(shù)據(jù)要素流通取代了數(shù)據(jù)資產(chǎn)化

工業(yè)智能平臺取代了數(shù)據(jù)中臺

Agent+BI取代了全民數(shù)據(jù)分析

一體化智能數(shù)據(jù)底座取代了Hadoop生態(tài)

這些概念站在AI與政策的交匯點(diǎn)上，再次進(jìn)入企業(yè)的視野，也重新成為廠商產(chǎn)品線的重要增長項。

但如果從結(jié)構(gòu)出發(fā)來分析，這些新故事并不完全新。它們只是提出了一個問題：在大模型成為基礎(chǔ)設(shè)施的當(dāng)下，數(shù)據(jù)系統(tǒng)是否也迎來了一次結(jié)構(gòu)性重構(gòu)？

我們試圖對幾個正在升溫的典型概念進(jìn)行結(jié)構(gòu)性復(fù)盤：

1.數(shù)據(jù)要素市場從盤資產(chǎn)走向通流轉(zhuǎn)，但核心難點(diǎn)仍未消失

數(shù)據(jù)被定義為生產(chǎn)要素已有五年時間。在政策推動下，全國多地成立了數(shù)據(jù)交易所，不少企業(yè)也配合完成了數(shù)據(jù)分類分級、數(shù)據(jù)目錄建設(shè)、隱私治理等基礎(chǔ)工作。

和早期數(shù)據(jù)資產(chǎn)化的不同在于，這一次，交易與流通成為核心目標(biāo)。理論上，這是一個從靜態(tài)資產(chǎn)到可計量生產(chǎn)資料的躍遷。

但交易規(guī)模仍然有限。大多數(shù)交易所數(shù)據(jù)偏少、品類單一，價格機(jī)制尚未跑通。多數(shù)數(shù)據(jù)提供方并未真正建立數(shù)據(jù)產(chǎn)品能力，使用方也缺乏評估機(jī)制與應(yīng)用場景。

本質(zhì)上，要素概念成立的前提是數(shù)據(jù)能在不同主體之間流動，并可作為業(yè)務(wù)行為的輸入。但從確權(quán)到定價再到落地，鏈條中每一個環(huán)節(jié)都不具備完備的支撐機(jī)制。

2.工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺連接了設(shè)備，但未必連接了運(yùn)營

數(shù)實(shí)融合是近兩年制造業(yè)、能源、交通等行業(yè)的政策關(guān)鍵詞，大量平臺產(chǎn)品開始強(qiáng)調(diào)OT+IT邊云協(xié)同多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合。

技術(shù)供給側(cè)已有顯著變化：從單純的時序數(shù)據(jù)存儲，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)建模、異常檢測、預(yù)測性維護(hù)等應(yīng)用能力的組合。

但實(shí)際落地中，問題并不在平臺是否能搭起來，而在業(yè)務(wù)是否能用得起來。隨著系統(tǒng)建設(shè)的深入，不少問題也開始浮出水面：設(shè)備數(shù)據(jù)存在大量非標(biāo)準(zhǔn)化遺產(chǎn)，接入成本高；一線班組缺乏建模與分析能力，分析結(jié)果難嵌入實(shí)際操作流程；平臺歸屬權(quán)不清，甲方內(nèi)部難以主導(dǎo)治理與運(yùn)營；

多數(shù)工業(yè)智能平臺仍主要由乙方交付、系統(tǒng)集成，企業(yè)內(nèi)部只作為接口方存在。

如果不能完成從平臺上線到行為改變的路徑閉環(huán)，工業(yè)大數(shù)據(jù)仍然難以成為運(yùn)營系統(tǒng)，而只能是監(jiān)控面板。

+BI更聰明的問數(shù)助手，是否真的降低了門檻？

生成式AI的普及，讓自然語言問數(shù)成為一個清晰的產(chǎn)品方向。

多個平臺推出了BI Copilot類產(chǎn)品，用戶可以通過問答形式完成數(shù)據(jù)分析、報表生成與解釋。

相比傳統(tǒng)BI工具，Agent類產(chǎn)品的確提升了交互效率，也一定程度降低了工具門檻。

但它并未真正解決分析門檻本身：如果底層數(shù)據(jù)質(zhì)量不高、標(biāo)簽不統(tǒng)一，模型依舊無法給出準(zhǔn)確答案；用戶需要清楚地知道要問什么、結(jié)果代表什么；在組織內(nèi)部，誰來維護(hù)語義層、指標(biāo)庫、反饋機(jī)制，仍是懸而未決的問題。

工具可以進(jìn)化，行為模式難以自動轉(zhuǎn)變。比起工具復(fù)雜性，分析背后的能力分布才是真正的限制因素。

4.數(shù)據(jù)智能平臺系統(tǒng)重構(gòu)之后，是不是更難落地了？

數(shù)據(jù)智能平臺是當(dāng)前多個大廠正在推進(jìn)的新方向。

它通常不是某一個產(chǎn)品，而是一整套系統(tǒng)的抽象組合，涵蓋：數(shù)據(jù)采集→治理→建模→分析→可視化→推理→任務(wù)聯(lián)動，大模型嵌入推理路徑，承擔(dān)部分指標(biāo)解釋、趨勢預(yù)測功能，強(qiáng)調(diào)從底座開始為智能設(shè)計，而非在已有架構(gòu)上加插件。

技術(shù)層面，這是一種比中臺更徹底的抽象方式。

但正因?yàn)橄到y(tǒng)更加一體化，它對組織的要求也更高：數(shù)據(jù)口徑需長期一致，建模/治理/接入全部內(nèi)嵌流程；分析路徑需標(biāo)準(zhǔn)化到可以被AI輔助執(zhí)行；沒有配套機(jī)制，系統(tǒng)一旦停止運(yùn)營維護(hù)，很難被替代性使用。

這種平臺目前大多由平臺型科技公司主導(dǎo)，政企/制造客戶仍處于試點(diǎn)階段。

平臺的抽象層級越高，對組織的執(zhí)行一致性要求就越高。這是從工具堆疊到系統(tǒng)工程的演化，也可能是從易落地到難維護(hù)的轉(zhuǎn)變。

我們是否正在重演？還是正逐步修正？

這些新概念在技術(shù)能力、產(chǎn)品形態(tài)上已有迭代。但回到落地路徑上，我們看到：