【編者按】隨著服務器愈加的廉價，集群計算框架愈加成熟，大家似乎已經完全把眼光放到海量的數據上，算法的精心調校似乎已成為某些領域或者某些公司才去鉆研的事情。那么，數據為王的時代，算法真的已無用武之地？下面我們一起看看Rio和鄧毅的辨析。
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以下為原文：
谷歌的強不是強在 PageRank 算法，而在于它是第一個在排名時把鏈接——而不只是文字和標題——考慮進去的。又以自己教的數據挖掘課為例。他讓學生以 Netflix 用戶對一萬八千多部電影的打分為基礎數據，寫程序為她們推薦別的電影。其中有組學生的算法較優，另外一組學生算法一般，但使用了外部數據——IMDB 對電影類型的歸類。結果第二組的結果勝過了第一組。
那么到底是數據重要還是算法重要呢？
來自Rio的觀點：
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雖然不能這么絕對的判斷一定誰比誰重要，但在實際應用中很多時候的確是數據更加重要。有幾方面的原因：
在很多問題中，算法的“好壞”在沒有大量有效數據的支撐下是沒有意義的。換句話說，很多算法得到的結果的質量完全取決于其和真實數據的擬合程度。如果沒有足夠的數據支撐、檢驗，設計算法幾乎等于閉門造車。
很多算法會有一堆可調參數。這些參數的選擇并沒有什么標準可依，無非是扔給大量數據，看參數的變化會帶來什么樣的結果的變化。大量、有效的數據成為優化這類算法的唯一可行方法。
更極端的例子是，算法本身很簡單，程序的完善全靠數據訓練。比如神經網絡。
對于很多成熟的算法，優化算法的增量改善通常遠小于增大輸入數據（這是個經濟性的考慮）。
比如問題中舉例的 Google。在它之前的搜索引擎已經把基于網頁內容的索引算法做得很好了，要想有更大的改善需要換思路。PageRank 算法的采用大大增加了輸入的數據量，而且鏈接數據本身對于網頁排名相當關鍵（當然他們也做了大量算法的優化）。【插話：在這樣的思想指導下，Google 想要插手社交網絡或微博也不足為奇了吧？實時搜索、排名沒有真人的互動怎么可能。】
Netflix 挑戰賽的例子中，Netflix 本身的推薦算法也是優化到極致了。再從算法本身去找改進之處，投入產出比太低。引文中的學生僅僅是加入了 IMDB 數據庫關于電影分類（從而更加明確觀眾的偏好）就能帶來比復雜算法更加顯著的改善，試想如果他們能拿到 Rotten Tomatoes 的數據會怎樣？
When people are equally smart, big data wins。這個結論的悲摧之處在于，在類似行業中，今后小的創業公司想要打敗巨頭就不那么容易。要么要改變思路，要么要改變策略。指望靠小聰明扳倒大象會很成問題。
當然這也不是絕對的。比如典型的反例（算法比數據重要）是 Google 剛被批準收購的 ITA Software。這家牛 B 烘烘（估計是現存最大的 Lisp shop）的公司的機票搜索引擎驅動著世界各大航空公司、票務中介的后臺系統。它的數據來自一個各大航空公司授權的公司，其他競爭者也可以花錢（雖然不便宜）買到同樣的數據。但它的牛 B 之處在于能從同樣的數據里比別人更快挖出更好的結果。
來自鄧毅的觀點：
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程序 ＝ 數據結構 ＋ 算法，數據結構用來干啥的，裝數據的呀。
數據能干啥？數據是信息的源泉，沒有足夠的數據，就沒有信息，信息技術沒有信息啥都沒有。
算法能干啥？把數據中信息提取出來，不經過提取，數據還是數據，變不成有用的信息。
這倆不是并列的關系，而是一體的，如何能說誰重要呢？腦子重要還是心臟重要，你給我說說。
此外，數據的好壞如何衡量？不是越多越好，當然數據越多往往所蘊含的信息越大，這個容易看得出來；算法的好壞如何衡量？不是越復雜約好，能從海量的垃圾中找到有用的信息的算法就是好的算法，雖然不這么復雜，不是所有的人都能看到這點。
我最想說的是什么？如果不是事不關己的旁觀者，數據往往是自己能拿到最多的數據，然后根據自己的這些數據去找最合適的算法。
原文鏈接： 糾結，到底是數據重要還是算法重要呢？)
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