最近，《国家大数据标准将出台，企业建设大数据之路如何走？》一文在我的朋友圈里流传。
据说是我的朋友的朋友写的。
文中观点，比如“顶层设计”、“数据标准应该只管理核心数据定义”、“数据标准要持续更新”等，我很赞成。不过，这不是“大”数据标准，还只是常规的数据标准。
我尊重朋友，也尊重朋友的朋友，但我要表达不同意见。
我认为，表达我的真实意见，坦诚相见，不论这个意见是否支持他的观点，这都是对朋友、对事业最大的尊重。
如有冒犯，也请海涵吧。
这几句话我前几天给旭东的新书写序时说过了，今天也适用。
我的观点仅代表个人，希望大家批评指正。
如果你也想尊重我和我们共同的事业与梦想，那就请你说真话，特别欢迎不同意见！砖头多了才能盖大房子。
先谢谢大家！
我认为：
（1）大数据不宜像常规数据那样制定严苛的标准，大数据的标准也不等于常规的数据标准。
（2）大数据的标准应更跳得更高一些，更外围一些，更虚一些，要更侧重于语义层面，不要太多干涉具体内容。大数据标准宜“巨”不宜“细”。
（3）大数据标准不是要制定出来，而是要自组织出来。
现在的大数据，可以说是数据层面的因特网。
因特网是组织+自组织起来的，我们应该借鉴。
我们回顾一下因特网的历史。看看什么是组织+自组织。
借鉴一下因特网成功的经验，可用于今天的大数据。
因特网主要是依靠自组织出来的，当然组织力也发挥了重要作用，但那是在自组织之后。也就是说，要先有自组织，再有组织。
在ARPANET阶段，只是几个大学网络互连，协议也比较简单，可以说这是自组织、自标准阶段。只是几个科学家的自组织、自标准。
这就像雨滴的形成过程：云中的几个水分子先自组织地结合成一个小水团（系统的涨落），这个小团比单个的水分子具有更大一点的引力。这就是雨滴系统的吸引子。
这个小水团有两种命运：
一是被重新撕碎，解体了。
二是，挺住了，并以其微弱的引力优势吸引其他水分子向它聚集。
这是一种正反馈 —— 体积越来越大，引力也越来越大，再促进体积增大。正反馈循环。
最后，大到一定程度，落了下来。
这就是雨滴。
雨滴的自组织，ARPANET和这个差不多。
两所大学的成功联网就如同两个水分子结合了，形成了系统吸引子。
ARPANET拥有了相对优势的吸引力，因特网的系统吸引子诞生了。
有了吸引子，其他计算机和网络就向它聚拢，ARPANET得以逐渐长大，初步具备系统规模。
这时，关于IP、域名等标准出来了，完善了。TCP/IP成熟了，成为事实标准，干掉了竞争者，也彻底干掉了ISO-OSI 7层协议。
如果，一开始就要求以ISO-OSI 7层协议为标准，TCP/IP可能就不会有了，也可能到现在因特网也建不成。
我们再来看今天的大数据。
大数据的价值丰度低，体量大，边际成本也非常低。这就要求大数据要在流动共享中发挥其价值。所以，说大数据是数据层面的因特网，也就是指要动起来。
当前，大数据的ARPANET还没有出现，大数据还基本处于混沌状态。虽然些许的局部有序也存在，系统的涨落时刻不停，但还没形成强有力的系统吸引子。
我们当前应该做的是，促进这个吸引子的形成。
然后再去想怎么规范。
为此，我们应该采取的策略是搞热闹它，加催化剂，创造条件，可以引导，但不要直接上手，不要给它定框子。
我想起了四川火锅。
火锅中的格子使得火锅更有序了，但阻碍了它的创造性。
北方的蒙古火锅没有格子，四川的火锅一开始也应该没有格子，是有人创造性地、自组织地用了格子，后来被大家认可而成为标准了。也形成了四川火锅，这是个较为固定的形式。
除了四川火锅，基于最早的蒙古火锅又形成了无数的形式。
火锅之所以有那么多花样，就是因为没有太多限制，比较自组织。
正是这不太严格的标准，火锅一族才这么壮大。
大数据，更像火锅，而不太像比较规范的佛跳墙。
佛跳墙当然好，可是太贵了，规模上“大”不起来，只能“小”。
写这个帖子的同时，我和袁满教授、胡德平总、石玉琢总等在智能数字油田开放论坛里讨论这个话题。
袁教授说，大数据标准要重点关注语义标准，要普适。我很同意。
语义标准也不要给它太多限定，要先让它们自组织地产生、成长，让它们去PK，最后我们选优推进完善形成标准。
这个标准要简洁高效，要只关注最核心的部分。
我们搞标准的都知道，标准总是落后于现实，我们感觉到无奈。
其实，我们不应该报这样的态度。
可以说，标准落后于现实，就是实事求是的，是正常的，甚至是“正确”的！
也只有这样，才给了自组织以机会，才更客观，才使得基于自组织而组织起来的标准更有生命力。
今天的大数据标准，也一样。
过去，对待常规标准，我们已经处于疲于应付的局面。
今天，大数据，继续老套路弄标准，会让我们根本就束手无策！
只有让自组织力发挥作用，让标准自然生成，自然成长，我们去优选优化，才有出路。
为大数据“制定”标准，是我们过于自信了，是在冒充上帝，是对神的“僭越”，是对大数据的“强奸”。
领导们，专家们，对于大数据，还是先 let it go 吧，合适时机再来规范它吧，不要把孩子管傻了，甚至管死了。
对待大数据，必须要有大系统观！
总之，对大数据标准，我反对“制定”，支持“引导”。
那么，我们应该干什么呢？
可以制定一些有促进作用的宏观上的规则、协议， 比如大数据价值计量规则、大数据产权交易与共享协议、安全规则、激励政策、引导加速策略、比较统一的工具、描述语言与规范，等等。
反正不能定义大数据模型结构什么的。
我看连大数据的定义也不必太较真。
请大家批评指正！
作者：大庆油田信息中心副主任王权
数字油田概念的主要提出者、理论奠基人和积极实践者。多年来一直活跃在油田信息化领域，对油田企业信息化建设都丰富的经验和深邃独到的见解。主持过大庆油田A1、DQMDS等多个大型信息化建设项目，提出和完善了自标准数据、大系统观等创新理念。
