小妹是键盘big data专家、温拿、30cm、E cup、高富帅、胜利组，
Big data与云端计算是现今经费汇聚的所在。
八卦是也有人认为big data被炒作了（但不是像下面报导的原标题认为big data是妄想，感谢2楼
bmka大）。
麦可乔丹（Michael Jordan）是美国国家科学院、美国国家工程院、美国文理科学院院士，以下节录他的
访谈：
http://spectrum.ieee.org/robotics/artificial-intelligence/machinelearning-maestro-michael-jordan-on-the-delusions-of-big-data-and-other-huge-engineering-efforts
缩网址：http://tinyurl.com/kdq9pgd
Michael Jordan:
... if people use data and inferences they can make with the data without any
concern about error bars, about heterogeneity, about noisy data, about the sampling
pattern, about all the kinds of things that you have to be serious about if you’re
an engineer and a statistician—then you will make lots of predictions, and there’s
a good chance that you will occasionally solve some real interesting problems. But
you will occasionally have some disastrously bad decisions. And you won’t know the
difference a priori. You will just produce these outputs and hope for the best.
麦可乔丹：
如果人们使用从资料衍伸的资料和推论，却毫不在意误差、异质性、杂音、取样方法、与工程师
和统计学家必须在意的各种事情，那么你将会做出许多预测，有很大的机会你偶尔会解决掉一些
真正有趣的问题，但你也偶尔会做出灾难性的决策，而你事先无法分辨这两者，你只能产生种种
预测，然后祈祷。
And so that’s where we are currently. A lot of people are building things hoping
that they work, and sometimes they will. And in some sense, there’s nothing wrong
with that; it’s exploratory. But society as a whole can’t tolerate that; we can’t
just hope that these things work. Eventually, we have to give real guarantees. Civil
engineers eventually learned to build bridges that were guaranteed to stand up. So
with big data, it will take decades, I suspect, to get a real engineering approach,
so that you can say with some assurance that you are giving out reasonable answers
and are quantifying the likelihood of errors.
而这就是我们的现况了。很多人打造许多东西，希望他们可以运作，而有时候它们真的能，某种
意义上，这并没有错－这是探索，但整个社会不能容许这样，我们不能只是希望事情自然顺利，
我们最后总是要给出一些真正的保证。土木工程师最终学会如何建造保证不垮的桥，我预期对big
data来说，我们还要再经过几十年才能得到真正工程上的方法，以使你能够某种程度地保证你给
出了合理的答案、并量化了错误的可能性。
... [恕删]
Spectrum: What adverse consequences might await the big-data field if we remain on
the trajectory you’re describing?
IEEE Spectrum：若我们持续在您说的轨道上前进，对big data领域可能会带来什么不利的后果？
Michael Jordan: The main one will be a “big-data winter.” After a bubble, when
people invested and a lot of companies overpromised without providing serious
analysis, it will bust. And soon, in a two- to five-year span, people will say, “The
whole big-data thing came and went. It died. It was wrong.” I am predicting that.
It’s what happens in these cycles when there is too much hype, i.e., assertions not
based on an understanding of what the real problems are or on an understanding that
solving the problems will take decades, that we will make steady progress but that
we haven’t had a major leap in technical progress. And then there will be a period
during which it will be very hard to get resources to do data analysis. The field
will continue to go forward, because it’s real, and it’s needed. But the backlash
will hurt a large number of important projects.
麦可乔丹：主要是big data的漫长冬天。当人们投资了、许多公司在没有认真分析下过度吹嘘了
，就会爆。很快地，在接着的两到五年内，人们会说“Big data这个东西来了又走了，它死了，
它是错的”，这是我的预测。这是炒作过度后的循环，炒作是指所做的断言不是基于对真实问题
的理解、未了解到解决这些问题将需要数十年，而我们的确有稳定进展，但非技术上的跳跃式进
展。之后会有一段时间很难拿到资料分析的资源挹注，整个领域仍会持续前进，因为它是真的、
被需要的，但反作用力将伤害许多重要的计画。
※ 引述《google8494 (好男人不做吗？)》之铭言：
: 1.媒体来源:
: 联合报
: 2.完整新闻标题:
: 东吴签约国研院 研究大数据
: 3.完整新闻内文:
: 东吴大学的巨量资料管理学院今年9 月正式开课，将成为全世界第一个培养分析巨量资料
: 人才的学院。东吴除了已和法国达梭公司、美商赛仕电脑软件产学合作外，昨天也与国家
: 实验研究院签约，双方将就提升毕业生就业率、灾害风险管理等议题，进行巨量数据库分
: 析，为政府提供建言。
: 东吴校长潘维大表示，从商业经营、政府决策，甚至台风预测、传染病源分析等，都需要
: 用巨量资料分析来降低伤害，国研院是国内唯一的大数据整合平台，双方产学合作对教学
: 、研究都会有突破性贡献。
: 国研院院长罗清华说，国研院积极与大学校院产学合作，在大数据研究方面，东吴是第一
: 家，将为国内研究开创里程碑。
: 巨资学院执行长许晋雄则指出，东吴将先与国研院高速网络与计算中心合作，以巨量资料
: 及政府开放资料（Open Data）研究，再结合国网中心的高速运算、资料储存空间，朝“
: 青年就业”、“高龄化社会”、“灾害保险”3个方向投入研究，协助政府解决问题。
: 4.完整新闻连结 (或短网址):
: http://udn.com/news/story/6904/643102
: 5.备注:
: 东吴好好搞它的文法商就好了，弄个自己根本没能力弄的东西何苦咧？