新闻分析：尽管Google Car原型显示了如何不断分析海量数据以防止无人驾驶汽车撞车，但过度使用的“大数据”一词可能不受欢迎。大数据是用来描述大规模数据分析的过分夸大的术语，它正走向大睡眠。至少那是从5月21日在马萨诸塞州剑桥举行的MIT Sloan CIO研讨会上召集的大数据小组中获得的印象。
“工作中的大数据”一书的作者托马斯·达文波特(Thomas Davenport)表示，在领导小组讨论时，“大数据”这个词“不是很有意义”。替代大数据，还提供了诸如电子知识和聚合数据之类的术语。最后，看来，从您要解决的业务问题开始，然后决定解决该问题所需的数据才是最有意义的。
但是，似乎大数据流行语正走向悬崖，而通过组装大量数据流构建的应用程序却出现在技术领域。5月27日Google展示了其类似bug的无人驾驶汽车，没有比数字数据更能满足物理世界的例子了。
实际上，这辆汽车有点像早期的大众甲壳虫，但由于放弃了方向盘，制动踏板和油门踏板的旧可靠装置，将无人驾驶提升到了一个新的高度。可以通过智能手机应用程序调用汽车，除了坐在车里，乘客不会参与导航。
Google驾驶的汽车可能要经过数年(甚至可能永远没有)，但Google努力使驾驶员脱离驾驶的努力背后的智慧是有道理的。Google的发家致富之举是发动遍及万维网的数字机器人来搜索数字内容，对内容的价值进行排名，然后使所有使用浏览器的人都可以使用Web目的地。
虽然将相关广告与这些结果一起呈现的想法并不是Google真正的想法，但相关广告模型已经很好地为公司服务。Google无人驾驶汽车是Web爬行的进一步扩展，除了在这种情况下，汽车正在爬行物理世界，并且Google正在收集和分析传感器数据(理论上可以防止您在现实世界中崩溃)。
剥离方向盘，制动踏板和油门踏板对于技术世界来说是有意义的，在这个技术世界中，对数字技术的信任胜过对容易犯错的人类判断力的信任。如果灾难迫在眉睫，人类确实会惊慌失措。我猜测Google会找到一种成为无人驾驶导航之王的赚钱方式。
Google汽车的开发是使用正确的，融合的数据的一个很好的例子，而不是简单地填充数据湖，然后试图弄清楚将要处理的所有数据将要做什么。
在麻省理工学院的大数据小组中，小组成员包括数据科学家Puneet Batra和Fidelity Investments的战略投资产品和数据的首席信息官Darrell Fernandes，他们俩都同意将通过数据收集和分析供应商社区进行整合。这些供应商当前提供不兼容的点产品，这些产品缺少简单的集成工具来集成多个数据源。这将是各种数据流的集成，从而产生最大的数据收益。
公司不需要参与诸如无人驾驶汽车这样的遥远项目，就可以重新考虑其对数据和数据分析的使用。由于面向移动应用程序的数据定向是一个巨大的机遇，因此广告界目前正处于转型的痛苦之中。但是，这种转变还需要比台式机和笔记本电脑浏览器更快，更有针对性的数据收集和广告部署。
通用电气等大型工业公司现在正在从事建筑应用程序，以利用以前很少使用的所有传感器数据。现在是时候使用“大数据”这个术语了，开始思考哪种类型的融合数据对您的组织最有价值。