22岁的某一天，我坐在学校图书馆外的空地上，准备打个电话，看看有没去研究中心实习的机会。室外的气温不冷也不热，灰蒙蒙的云朵覆盖了天际，膝盖上躺着一本书，书的主题是数据挖掘。
对的，数据挖掘，当时还没有“大数据”这么高大上的名词，干这行的大体就是数据挖掘。流行的案例是沃尔玛把销售数据做了统计后发现，超市的啤酒和炸鸡——哦，不，是啤酒和尿布——放在一起，销量异常地好。至于为什么，超市专家也不知道。通过事后诸葛亮的分析，结论大概是年轻的爸爸们被老婆交代出门买尿布时都会异常地烦躁，然后顺便拿起啤酒犒劳自己。这就是非线性的统计学的魅力，未来肯定大有可为。
这门技术也是我报考的研究中心的专业方向之一，还可以跟人工智能、模糊数学之类听起来很有趣的领域结合在一起。所以特地借了这方面的书来看看，没想到被作者浇了一头冷水。这本书的大意是，这门技术好处多多，数据可以横着挖竖着挖，上天入地无所不能，只是有个前提，你得先建立起数据仓库，而建立数据仓库的前提是你得有海量的数据，冷冰冰的现实是国内企业基本没有海量数据，除了银行和电信运营商。换句话说，工作不太好找。
当时我没想到，多年以后，自己偏偏就进入了电信运营商。那个作者也不知道，在他写书的同时，淘宝正准备快速崛起，互联网将带来“羊毛出在狗身上，让猪来买单”的千亿产值数据市场。而他看好的银行和电信运营商，在数据应用方面，也许还真比不上互联网企业的境况。半年前，我曾兴致勃勃地参加技术部门的会议，研讨大数据分析项目。没探讨几分钟，话题就从“要怎么分析数据”转到“有没办法拿到准确的数据”上了，而且结论是——没办法。
没错，运营商是积累了大量用户数据，规模大、维度多，算是个数据的富矿。但是有个致命的干扰因素，那就是KPI指标考核。为了这神秘的考核指标，各级单位会做出许多奇葩的事情，比如给猪肉注水、在荒山上刷绿油漆、各省GDP总合超过全国GDP……做这种数据的分析，纯粹是个脏活累活。个中心酸，只有统计局的朋友才能理解。
对于同一个数据，要套用哪种口径，学问也很大。有时你想统计的要素A偏偏不单独体现在数据中，而是和要素B、要素C混杂在某个口径的维度里。或者要素A成分很复杂，有不少以次充好、以假乱真的东西装作要素A，就和历史书里的写的一样，19世纪的英国商船，运着中国茶叶，为了多赚钱还往里面塞了不少柳树叶、锯末、花瓣和羊粪，你叫大家还怎么愉快地玩耍？
而且，数据分析也不完全等同于大数据。只是这个名词被提出以后，短短一两年间，就经历了从脱俗到通俗，从通俗到庸俗的过程，直到所有和数据有关的东西，都被挂上大数据的羊头。真正的大数据，按照《大数据时代》的定义，大概就是人类科技文明进步了，电脑越来越快了，以前这么多数据需要搞抽样统计的，现在统统不需要，全部硬算！这种简单粗暴的风格倒是挺符合电信运营商的老子天下第一的思维，所以后来我附庸风雅买了本《大数据营销》，那作者也在津津乐道英国电信的案例，通过分析海量通信数据，很厉害地拓展了N多潜在客户，而且还给出了运算的思路。结合长期和注水猪肉打交道的经验，我只能呵呵冷笑几声了。
不过，这不是运营商一家的问题。有个大数据的博客，博主在阿里巴巴的从事数据分析工作，而且也在美国亚马逊的实习过。在这两家成熟的公司，数据清洗依然占据着70%的工作量，这还仅仅是多源的数据转化、填补遗漏数据、消除异常数据、平滑噪声数据这些简单工作，碰到人为因素或天生缺失部分维度的数据，恐怕要大吐一口老血了。
而且，很多数据的分析是相当依赖行业经验的。今年上级单位发了一个号码清单给我们，说这些客户都是忠诚客户，长期稳定不离网，请大家分析原因，分享经验，继续做好存量保有工作。我看了一会清单，笑了。不用什么算法分析，肉眼都能看出来，这些号码都是隶属于几个本地GPS公司的，不是普通人用的手机卡，而是用于车载GPS设备通信的，当然离网率低忠诚度高了，只要卡不坏掉基本不会换的。这种情况，如果由毫无市场运作经验的数学家来分析，肯定要大费周章，牛头不对马嘴。
所以，大数据不是一把神奇的万能钥匙。奇怪的是，你在各种场合下又经常能见到它，这就是所谓流行吧。上周参加了咨询公司办的讲座，关于传统企业如何转型做O2O。本来主题是移动互联网，说着说着又落到数据分析去了，毕竟客户还需要深度运营、定制化服务，这些都属于大数据的范畴。同理，那些时髦的名词，互联网思维、粉丝营销、物联网、智慧城市，背后也有大数据的一席之地。也许，现代商业的前沿领域，都是互相跨界的，创新的业务模式才会在这种氛围中逐渐涌现出来。然后，也有些听起来比较靠谱的点子慢慢成为现实。
美国有家创业公司叫Curebit，帮助线下的连锁商超做口碑营销，具体方法是请消费者在结账的同时，给自己的朋友发“红包”。红包其实是优惠券，由商家免费提供，朋友收到后购物时可以享受折扣优惠。一方面，有个口碑营销的效果，精准投放，节省大量的广告投入；另一方面，消费者的购物信息与Curebit共享后，该推荐什么、打多少折扣，这些就是数据分析的强项了，也是这类型公司的核心竞争力。同理，国内在BAT之外，也有做线上购物推荐的第三方公司。专注一个行业积累数据和经验，不断修正模型，建立自己的保护性技术壁垒，这种前景，想想也还蛮令人激动的。
只是，22岁的我没能预知到这些。
电话拨通后，传来一个慈祥的声音，问我考了多少分后，说应该可以来实习了，那么我想选择哪个研究方向呢？我看了看那本数据挖掘的书，想了想毕业后找工作的前景，毫不犹豫抛弃了即将烂大街的大数据，选择了另一个孤高特立的方向，叫Web服务。
结果，后来它也有了个烂大街的新名字——云计算。
