本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。
“大数据已死。”
说这话的，正是来自Google十年员工，数据分析产品BigQuery创始成员之一，Jordan Tigani。
在最新发布的一篇博文中，他表示——
大数据概念在十多年前开始兴起，时至今日，销售们仍用“海量数据带来指数级增长曲线”说法，来勾起（唬住）客户为相关服务买单的欲望，否则就将被数字时代抛弃。作者自己也曾是其中之一。
但现在，Jordan Tigani不仅认为这种说法行不通，还称——“数据大小根本不是问题所在。”
那么问题在哪？他认为，我们已无需担心数据大小，而应专注于如何使用数据来做出更好的决策。
如此言论之下，也吸引了不少业内人士的围观和热议。
他的上述观点有何依据？
不妨从证明过程看起。
值得注意的是，作者表示，证明过程中相关图表曲线并不是严格参考了数据，而是凭记忆手绘的，这位资深从业者强调——重要的是曲线形状趋势，而非确切数值。
“恐吓”客户的话术出问题了
Jordan Tigani先从一张PPT聊开去。
这是一条数据量随时间增长，呈现指数级增长的曲线，在过去十年，几乎每个大数据产品推销都从该曲线开启。他曾就职的谷歌、SingleStore都不例外。
亮出曲线后，销售们会顺势鼓吹产品，告诉客户——大数据时代来了！你需要我手里的产品服务！
但Jordan Tigani认为，多年来的事实已证明，处理数据的老方法已经行不通了，且大多数应用程序也不需要处理大量数据。
一个佐证是近些年传统架构的数据管理系统复兴，诸如SQLite、Postgres、MySQL都增长强劲，与之对比，“NoSQL”甚至“NewSQL”增长却停滞不前。
一个明显例子是MongoDB，它是排名最高的NoSQL类数据库，也同样是最火的横向扩展类数据库，此前几年MongoDB增长势头强劲，但最近规模却小幅下降，且与MySQL等主流数据库仍存差距。
Jordan Tigani认为——如果大数据真是未来，那情况应该不一样。
鼓吹大数据时代就在眼前的另一个说法是——每个人都会被产生的数据淹没。
但Jordan Tigani在研究客户中发现绝大多数客户总数据存储量不超过1TB，即便大型企业，其数据量级也soso。
根据他的从业经验，所服务的最大客户数据存储量是第二大客户的2倍，第二大客户又是第三位的2倍。
这样一来，客户数据大小与数量服从幂律分布。
只有极少数客户拥有PB级数据，成千上万客户每月存储费用不超过10美元，而他们服务客户存储资源使用的中位数，连100GB都不到。
不仅作者本人这么认为，Gartner、Forrester等机构分析师及其他从业者也表示，大部分企业的数据库量级都小于1TB，且100GB是常态。
拿一家超千名客户的公司举例，即便每个客户每天下一个订单，里面包含100项数据，每天生成数据仍小于1字节，三年后是1GB，而要达到1TB，这家公司得做几千年生意。
另一个例子是之前作者接触了一家E轮独角兽公司，且还在快速成长中，但即便这样，他们的财务数据、客户数据、营销跟踪数据及服务日志加起来，也只有几GB。
就这，能叫大数据？
还不算完，即便看“已有”部分，也有问题。
由于现代云平台将存储与计算分开，两部分利用量级也有很大差距，即——数据存储增长速度，远大于计算资源需求增速。
具体来说，企业数据的存储量随时间推移，肯定是线性增加的，但大部分分析计算需求是针对近期数据，不可能一遍又一遍反复读取旧数据。因此，计算需求不会同步迅速增加。
Jordan Tigani的一个客户就是这样。
作为全球头部零售商，他们原有100TB本地数据，迁移到云上后，数据量变成了30PB，增加了300倍，如果计算资源需求也随之拉满，那他们在数据分析上的花费将达几十亿美元，但事实上，他们只花了很小一笔费用。
作者认为，大量计算服务不被需要，也就意味着前沿架构不太有必要，甚至分布式处理也Duck不必。
与之类似，分析数据的工作负载也远小于数据体量。
多数时候，人们往往只会查询前1小时、前1天或上周数据，较小的表会被频繁查询，但大表就不一定了。
在作者本人BigQuery工作经历中，数据量巨大的客户几乎从不查询大量数据，除非他们正在生成一些报告。
这种需求，也不要求性能优先，且仅是企业一周几十万个查询中的极少数。
正如下图，90%查询任务涉及的数据量级不超过100MB，仅1%超过10GB，且即便查询巨型表，数据库也可通过一定处理，减少计算量和延迟。
一个侧面佐证是——业内符合原本“大数据”定义的产品也在变少。
在当初，大数据的定义之一是“任何单机无法处理相关任务/场景需求”，比如00年代，数据工作负载对于单个商业计算机来说，带不动是常态。
但今天，一个AWS的标准实例所用到的物理服务器包含了64核及256GB RAM，如果为优化实例再多掏一点钱，又能在原基础上增加2个数量级RAM，这几乎覆盖所有工作负载需求。
既然大数据时代结束了，那是不是说，相关从业者要下岗了？
作者也提出了自己的看法——
结束了，但没完全结束。
具体来说，作者认为，大数据的另一重内涵是“当数据保存的支出小于其挖掘价值，那就应该放弃”，因而，我们需要判定哪些数据需要及时清除，以及背后的原因，这将成为数据工作的重要部分。
这当中，也包括不同时期同一数据以不同字段存储，需要有人来加以维护和留有记录。
此外，基于相关监管规定，很多类型数据（比如涉及个人隐私的电话号码）也需要定期清除。
再有，便是一些公司需要定期判断哪些旧数据要清理，以避免未来可能的法律风险。（手动狗头）
ChatGPT老板有不同看法
对于Jordan Tigani上述观点及论证，有网友表示支持，还联想到之前类似的工作经历。
