以前有奈米、雲端和 .com，近年大數據充斥一堆「冬蟲夏草/經紀人/月下老人」之類的事務，只是ㄧ個樞紐分析就要冠上大數據吸引閱讀效果。社媒行銷則善用很多這類句型：「因為她做了這三件事，所以30歲賺進人生第一個一千萬。」社會科學有許多學術論文，使用大量跨國百年資料庫，深入探索的些許發現，都沒有宣稱大數據研究了。現在一個簡單的資料樞紐比對，再計算平均數就醉醺醺不知所云。
金融科技呢？數十年前的「販賣債務的銀行」和「卡奴事件」，莊家將換成金融科技公司。科技型剝削，儼然成形。極小化交易成本，不一定是效率。唯快不破嗎？貨幣幻覺沒消失前，就完成支付，這樣的經濟活動，泡沫連連。時髦的字眼紛紛出籠，區塊鏈，深層學習，人工智慧排名居首。
只要在特定場合講話，嘴角不帶到這些字眼，就不是現代人。甚至許多人把區塊鏈等同於金融科技，認為區塊鏈是一個神奇的鏈加上奇妙的區塊，這和經過某某開山法師加持過的項鍊手環一模一樣。
第一．目前手上的資料庫，即便容量不大，但是分析者串連「多樣」的資料，讓數據維度（Dimension）變大了。以繁星為例，資料庫不論多大，若只是Excel式的樞紐分析，並構不成大數據分析；舉例說明，大數據分析的例子可以是這樣：以繁星資料庫為基礎，串接了學生的社交網路或中小學資料，在「多樣」這一面，擴大了數據維度，再探索出新發現。也就是說，資料科學家面對手上的繁星資料，有兩條思路：一個是傳統的資料庫樞紐分析，一個是大數據分析。
第二．大數據要有大思維，大數據分析不是一個SOP的事情。科學家和工程師差別何在？資料科學之稱為科學，就不只是資料挖掘工程。大數據分析需要分析者面資料時，跳脫SOP框架，以創意的設計方法去透析。檢而言之，不是一個把資料丟進軟體的遊戲。
舉例而言，透過金融市場的毫秒資料，我們發現股市巨幅漲跌前1分鐘，會有一個交叉的重要訊號。這種發現，就是面對一大堆沒頭沒腦的資料時，研究人員必須有創意和巧思，設計研究方法，從不同的頻寬中萃取有價值的訊號。所以，只要遇到一個號稱大數據分析的成果，可以這樣檢視：這種結果，事先需要什麼特殊的想法嗎？這樣的成果，何大之有？挖出「繁星生課業表現優」這樣的結論，何大之有？