點數據：離散的孤立數據

隨著數據大爆炸時代的到來，全球數據總量急劇增長。國際數據公司發布的《數字宇宙研究報告》顯示，預計到2020年，全球的數據總量將超過40ZB，相當于地球海灘上全部沙粒數量的57倍。規模龐大的數據獨立存在，沒有連接橋梁，于是形成了一個個離散的孤立點數據。點數據具有數量大、分散化和獨立性的特點，它是大數據的重要來源。

但是，點數據的價值小于數據集合的價值。相互孤立的點數據的價值是非常有限的，而且其價值受數據年限的制約。在數據方向研究的先行者VoltDB創造性地提出了一個新的概念——數據連續性，這個概念明確指出，時間就是數據的敵人。在連續的時間軸上，隨著時間的推移和數據年限的增加，點數據的價值呈下降趨勢，而數據集合的價值卻在逐漸增加。

 比如，一個用戶于2017年10月1日在網上購買了一部手機。這個交易數據對用戶本人、手機生產廠家和物流公司來說都有很高的價值，它可以保證該交易的順利完成。但是當貨物送達用戶手中之后，用戶本人、手機生產廠家和物流公司可能不會再關注本次交易的數據（如物流信息、發貨地址、收貨地址等）。此時，這次交易數據的個體性價值已經大大降低。但是如果6個月之后，手機生產廠家將無數條類似的交易數據進行匯集、挖掘和分析，獲取數據背后隱藏的信息，就可以明確公司下一步的產品布局和發展戰略。

條數據：單維度下的數據集

將某個行業和領域內的點數據進行整合就形成了條數據，條數據在點數據的基礎上實現了數據的聚集。從傳統企業存儲的會員卡數據、互聯網企業存儲的電子商務數據到傳統金融業存儲的交易數據、互聯網金融業存儲的行業數據，再到政府部門信息化管理存儲的衛生、教育、交通等民生數據，通過對點數據進行串聯，條數據實現了特定領域或行業內縱深數據的集合，使人們能夠更高效、更有價值地利用海量數據。

條數據是數據的指向性集聚，這種集聚實現了同類數據的關鍵，有利于人們清晰地掌握某個行業或領域的整體狀況和最新動態，進而提高預判的精準性，降低生產生活成本，將數據的應用提升到一個新的層次。同時，條數據與企業的生產、營銷等商業活動緊密相連，因此條數據的累積和分析更有利于企業掌握自身狀況以及發展中存在問題，對企業管理者做出精準性發展預判和戰略規劃有重大的指導意義。

但是，條數據本身也具有很多缺陷，制約了數據價值的最大化。一方面，條數據是特定領域、部門或行業的數據，各個領域和行業之間的數據不能相互連接，因此形成數據孤島。另一方面，條數據容易被少數的企業、行業或部門壟斷，阻礙數據資源的共享、開放及其價值的發揮。此外，由于條數據是特定領域的有限數據，人們在根據數據做預測時容易以偏概全，導致數據預測失真，甚至出現重大偏差。

塊數據：特定平臺上的關聯聚合

而相對于條數據，塊數據，就是以一個物理空間或行政區域形成的涉及人、事、物的各類數據的總和。塊數據是從數據到“數聚”的過程，這是塊數據的起點。數據是分散的、分割的、碎片化的，當這些分散的、分割的、碎片化的數據聚合在一起的時候，就開始產生“塊”。那么，這種“塊”是一種什么東西呢？“塊”就是一個多維的無限的變量。這個多維是思維范式，無限是跨界，變量是一種不確定性和不可預知性，這是大數據時代我們認識世界的基礎，也是改造世界的方法。

如果還覺得抽象，再以例子來說明。比如，一個百貨商場每天賣出許許多多的商品，每個商品有從原材料到加工成商品的生產過程的數據，也有品牌設計、廣告營銷和銷售數量的銷售數據，以及產品售后服務、商戶反饋等服務數據，這些都是以產品為中心的“條數據”，而百貨商場銷售的商品種類、數量，男女老少在商場的購物、娛樂情況，天氣、公交和停車場對商場經營情況的影響等等，事實上，商場的影院播映一部聚人氣的大片時，商場的銷售量也會隨之上升，這些數據可以稱為塊數據，這個“塊”是指這個商場，商場這個物理空間產生的數據總和就是商場的塊數據。當塊擴大到社區和城市層面時，在這個塊上形成的數據總和就是所指的塊數據。

塊數據的關聯聚合是在特定平臺上發生的，并不局限于某個行政區域或物理空間。這個平臺既包括特定的物理空間，也包括操作環境、虛擬空間等。塊數據的關聯性聚合可以實現不同領域、不同類型數據的跨界集聚，進而改變信息的生產、組織、加工和傳播方式，打破傳統的信息不對稱和信息流動的限制障礙，為各行各業的發展注入新的驅動力，推動社會的革新和發展。