当下的中国乃至全球，能真正看清“大数据”的真正面目，并通过数据革命引领产业创新的优秀人才屈指可数，到是人云亦云、跟风弄潮者确实不少。可以不夸张地说，全球范围类，类似Perntland(MIT)、Norvig(Google)、Geoffrey Hinton(Google)、鄂维南(北大)、Andrew Ng吴恩达(百度)这样的大数据专家，全球也不过二三百人，而赴其后尘者的新锐大数据专家，估计全球不过千人左右。
所谓的大数据专家，不单是计算机及信息系统领域的专家，也不是行业及专业领域里的权威，而是善于把应用诉求端与数据技术服务端，用大数据思维整合到一起的复合专家，通俗来讲，是市场行家、产业及产品专家、有效数据资源识别及配置高手的复合体。大数据专家既可以是一位在某个行业领域里具有这三项功能的复核人才，比如：MIT的Perntland、谷歌的Norvig、百度的吴恩达等大牛，也可以是具有这三项功能的人形成的“人才组合Team”，比如亚马逊的物流物联研究小组。真正的大数据专业人才之所以太稀少，是因为他们的思维细微深深扎根于市场，他们是从市场上“野蛮”生成的，绝非闭门于高等学府可以修炼出来的。
上述的这些大数据专家到底隐身潜伏在哪里呢?俗话说：大隐隐于市。他们就隐身于一流的科技公司埋头钻研。纵观全球，百分之七八十的优秀大数据专业人才，都就职于全球顶尖的科技公司，在高等学府和基础研究机构的大数据专家的确很少。苹果、亚马逊、谷歌、高通、SaaS、思科、华为、腾讯、阿里、百度等等全球前50家顶尖企业，几乎垄断了大数据专家，然而，他们未必意识到自己就是一流的“大数据”专家。相反，有不少深居高等学府、科研机构和咨询公司的一般的计算机及网络技术专业人士，却自诩为“大数据专家”，在全球范围内混吃混喝。
今天的中国，我们看到的是不少伪专家一方面给企业家、投资人灌迷糊汤，一方面给政府官员贴膏药。有些所谓的大数据专家，头顶不少学术桂冠，虽然立项后拿到了政府和投资人的项目经费，却老虎吃天不知如何下口，索性关起门来，只停留在“Excel”的基础上闭门坐车，盲目地捣鼓数据库。值得警惕的是：投机心态驱使下的一些缺乏实战经验的“学术权威”，正在编制“大数据”陷阱，政府及投资人如果不能认清“大数据”的真面目，很容易就掉入“陷阱”，盲目投资。
3.中国要振兴“大数据产业”得先做好两件事
很多人在玩弄新概念和时髦名词方面，似乎有天生的优越基因。现在，不少人开始大肆忽悠“大数据”产业，其中不乏别有用心的投机者和半生不熟的技术官僚。从目前情形看，围绕“大数据”产业，正在形成技术官僚“小圈子”。在有些人看来，名利双收的机会又来了。很显然，从中央到地方，政府财政对大数据产业的研究及扶持资金，规模空前且不断增多;市场投资人也越来越青睐大数据概念及其应用的产业。但是，针对大数据的研究成果，全世界尚没有考核标准和评价办法。对此，应当引入“泾渭分明”的透明机制，并重点向骨干企业、有应用价值及创新技术含量的企业倾斜。可谓“泾渭分明”?就是：应用研究与基础研究分轨运行---针对企业，侧重于大数据产业的应用投入;针对高等院校、科研机构，重点支持与大数据关联的基础领域的研究。切记不要被不熟悉市场、不了解产业特征、知识结构老化的“技术官僚”所把控。
中国作为全球经济产出体量最大、消费需求规模最大的新型经济体，大数据产业对推动各个产业领域的创新发展，具有不可估量的发展空间。但是，振兴“大数据”产业，既不能盲目受产业领域专家的影响，也应当突破“技术官僚”的小圈子，面向市场、面向一流的科技企业、面向年轻的技术队伍。大致来说，应当在两个方面发力：
一是加速大数据应用的系统工程建设。这是最主要的、也是见效最快的，此举需要具备“乔布斯式的组合混搭思维”加速推进中国的大数据产业发展，即：用大数据思维模式把行业、产业专家与数据专家有机结合起来，直面各个行业领域的产业转型及业态创新。
二是加速基础数据工程建设。这是一项基础研究，是慢功夫，需要在西方现有的技术软件基础上创新研发，短期内要有突破性的成果还比较难，但要舍得投入。这方面应当由数据技术专家领衔和主导，在高等院校和对应的科研机构完成。从长远看，此举是提升国家大数据技术水准的战略举措。