提要：目前大数据的火热程度可见不一般，大数据真的创造如此高的价值吗？或者说创造价值的范围有那么广吗？以置于在很多三线城市的运营商都在做大数据项目。实践经验中发现，实际投入成本远远大于其中收益。还是说有非直观的，隐性的价值？
如果是泡沫，还能持续多久，破灭后会是一翻什么行业景象？
来自知乎网友何明璐的解答：
这个问题要分布对待，里面有泡沫，但是也有实实在在取得业务价值的案例。那这个问题如何来诊断和分析。
我们看到，对于大数据这个概念没有出来之前，其实对于大型电商平台，电信运营商，包括大的金融行业已经在做类似大数据方面的事情，以解决海量异构数据下的实时性问题。这些都有明确的业务场景驱动，用传统的一些技术解决起来困难，针对这些有明确业务场景驱动的项目本身并没有太多的泡沫。可以看到的是大型的电商平台，运营商或金融机构立项或研究做的，解决内部大数据场景下问题的的项目，基本还是有实际的业务参考价值。
还有一种就是完全是迎合大数据概念的，本身就不存在需要大数据的业务场景，由于大数据炒的火热，原来存在的各种应用都冠以大数据的名头。但是当仔细分析后发现一个是本身不存在大数据标准的业务场景，一个是我们提出的目标本身就是虚拟的并不是真实客户需要的目标。对于这类项目存在极大的泡沫。
来自VC Kevin Sure的回答：
有一定泡沫.
Michael Jordan（不是打篮球那个）的答案
先说说他讨论这个问题的资格。作为IEEE fellow，伯克利的Jordan教授是机器学习世界范围内最被尊敬的专家之一，在2013年还被邀请在美国国家研究委员会对相关领域的报告里作序总结。
这里有全文：Machine-Learning Maestro Michael Jordan on the Delusions of Big Data and Other Huge Engineering Efforts
他观点的骨架：
1. 目前的大数据给出的结果可靠性太低，如果急于应用到实际中，就好比是土木工程都没学好就开始造桥，结果只能造出“豆腐渣工程”。
- 一大波“false positive”（假阳性）正在接近，因为数据增长的速度不够支撑我们把大数据到处乱用的欲望
- 作为一个科学，不够严谨（原文是“没有error bar”）。不像造桥的土木工程，经过多年的积累，明确地能告诉我们什么样的情况可以造，什么不可以。而大数据没有。
2. 目前在computer vision领域进展还很小
- 只能在非常有限的范围内识别，比如人脸识别这样非常具体的引用（虽然这个不是直接说大数据，但是可以看出，作者认为真正做到万物都sensor还很远，大数据的采集能力终究还是有限的）
3. neural network根本和人脑的neural network不是一回儿事，我们对大脑的理解根本没到可以引用到计算机科学的程度
- 现在deep learning所采用的back propagation技巧，明显不是大脑的运作方式
- network的结构都完全不同，什么对数据的模糊性处理已经达到人脑的境界云云，主要是媒体扯谈
对他观点的总结：
有些媒体为了让公众容易理解打了些比方，但是这种比方造成了太多误解，进而造成了太多hype（夸张的大肆宣传）。大数据还是一个没有足够严谨程度的科学，可能有一定的概率做出一些有用的预测，但是使用不当，过分过早地依赖，则会造成灾难性的后果。
很多时候大家过早对一个技术爆发热情，寄希望她可以改变世界，如果短时间没有成果，有可能热情一下子转冷又觉得这是个错误，加速抽离给这个技术的资源。显然Michael很担心现在公众对这个技术的热情，并不是基于对这个技术的理解，从而有可能会经历这样的态度转变。但是他认为这个领域是现实存在的，很多重要的应用，假以时日，是会创造价值的。但是现在很多媒体宣传，甚至投资行为，都是泡沫。
最后他觉得，如果他有10亿美元，一定会投入到natural language processing里面去。毕竟这是人机互动很重要的一个方面。
