“通过严苛的认证规范，从而帮助客户全面考察大数据产品的功能和特性，从而让客户更好地选购和使用大数据产品。”这是工信部指导下，大数据产品测试规范的出发点。
该认证覆盖了功能、运维能力、多租户、可用性、安全性、扩展性、兼容性等七个维度，共38个指标，要经过严格的资料审查、技术测试、厂商互评和专家评审四个环节。目前该认证已由数据中心联盟标准上升到行业实际标准。看上去：出发点和立意高尚，发起单位权威，更有行业标准的高度，套用一句流行语：“哎呦 不错哦”!
但这真的有用吗？为此，我也希望了解更多的技术细节，但很遗憾，看不到有关38项指标更多的内容。都已经行业标准了，是不是也应该有些权威的解读？对于用户大数据应用，38项指标的必要性和必然性在哪里？运维能力、多租户、可用性、安全性、扩展性和兼容性，看上去唬人，但对大数据应用，真的重要吗？
动不动就把问题上升到标准、规范、认证、法律的高度，这不仅是思维定式，也容易沦为谋取私利的工具，似乎离开了这些条件的保障，就没有办法做事情了，真的是这样吗？标准也好，规范也好，很多都是在商业化推广过程中逐步发展而形成的，并不是一蹴而就的。很多时候，标准、规范和认证都是相关利益群体相互妥协的产物，并不是最优实践。在市场上，会有所谓的事实标准，当某个产品或者品牌占据了主要市场份额的时候，它的技术、规范就成为了标准，这样的例子不胜枚举。
我们是不是总要从顶层设计的高度，制定一套标准？即便制定了出来了，也是希望通借助政府权力来宣标、贯标，典型的计划经济的维。如今，政府减少了行政对市场的干扰，从实践的经验看，相关“国家级”评奖、推优，也属被摒弃的方法。
较之行政机构，联盟、学会、协会等属于半官方团体，其优势在于专业化程度上，对于市场应该有更加敏锐的观察，因此即使进行认证，也应该采用商业化的手段而不是手中的权力来进行市场推广。从参测厂商的对外宣传，可以看到这样的描述：“从3月14日确认报名参与，到4月25日完成认证，团队只用了一个月左右，而通常这一过程需要2个月。”这样的认证，真的专业吗？
如何提升大数据的应用水平？如何让政府公共数据互联、开放、共享落到实处？如果解决不了这些大的问题，其实也可以更加关注：如何让大数据创造价值？这是急所。不是吗？认证，不认证，真的那么重要吗？
