現在我們已經無法尋找到最早將Metaverse翻譯成元宇宙的人，但是元宇宙相對於最早的元界一詞更能表達其代表的場景，這也是中文的美妙之處，簡單直接但又賦予極深的內涵與蘊意。
從技術發展的視角看，元宇宙是實現了完全互聯互通的網路的終極理想，也是網際網路發展到一定階段的必然，這是前提，然後才是在這張網中所包含的技術要素與場景。當然，從更廣泛的意義裡，元宇宙也應當有思想，生活方式等內容，這就是為什麼很多人試圖從一個簡要的視角詮釋元宇宙，發現越探究越容易陷入觀點互搏的境地，所以就元宇宙本身而言，你只能從全場景中思考區域性，從更高的視野中觀察具體，這也是瞭解元宇宙的方式。
國內，個體線上化被稱之為網際網路的上半場，而企業、產業的線上化被稱為網際網路的下半場，無論是上半場還是下半場面對的都是非常宏大的場景，有趣的是在更大的場景裡，我們終究需要面對與概括個體線上化後的資料與下半場的產業線上化後的整體網際網路定義，這就是元宇宙的前生今世。
1.1智慧的資料，虛擬化的數字世界
巧合的是數字化轉型這個詞與元宇宙的出現緊密相連，兩者間隔的時間不過一年的時間。2020年疫情剛開始出現的時候，數字化成為科技行業最重要的關鍵詞，並推動了企業向數字化體系靠攏，2021年元宇宙出現，成為承接數字化程序的重要技術場景。所以，我們有的時候不得不驚歎時代發展的偶然與必然。
更早的時候，當網際網路的下半場這個詞出現時，人們只聯想到產業網際網路時代開啟，但是僅僅是時隔一年，全真網際網路成為科技圈最為關注的名詞。
所以，我們想要完全理解元宇宙就不得不理解數字化所帶來的影響，以及它對元宇宙的深入影響，其中最重要的一項就是資料智慧化與模型化。雖然大規模的資料探勘與分析行為在更早的時候就已經發生，或者說在商業中已經被普遍使用。直觀的就是幾乎所有的自媒體平臺都增加演算法推薦這一模式，即便是最保守的知乎最終也選擇演算法推薦的模式。演算法成為主導我們一切的技術要素。你在某電商平臺點選或者在某一件商品停留時間稍微長一點，與此合作的其他平臺就能精準地將關聯性商品依據演算法推薦給你。演算法，深刻影響了我們今天所見的內容與商品分發模式，也衍生出了公域與私域的運營模式。公域像海洋，你需要不斷投入動靜才能獲取到更多的關注，但是你如果想要更持久的關注就需要將流量引到你主導的私域流量池之中。因此，有人將如今網際網路歸納為演算法主導一切的網路，但是演算法主導一起的時代真的能夠持續嗎？顯然，網際網路需要更多的創造，使用者也需要更多，更豐富的創作成果，才能保持持續的關注。
無論是演算法還是數字化，資料成為基礎養料，誰掌握資料誰就主導一切。真相是這樣的嗎？顯然這個說法有失偏頗，靜態化的資料與動態化的資料所產生的價值明顯不一樣。從資訊化時代開始，辦公自動化軟體已經促進人們開始將資料線上化，與今天相比早期的資料更多是透過人力完成的，大量的公式與函式稱為人們必須掌握的技能，也成為衡量人們專業能力高低的標準。今天，大量的數字工具更進一步，不僅僅能夠完成資料的自動收集與整理，還能夠將一切資料視覺化，模型，給個人或者企業提供可參考的運營建議，而我們將這個階段稱之為動態資料時代。
智慧化，則是更進一步，資料處理的高效率時代正式到來，至此大資料時代才真正到來，或者說人聯網所完成大規模資料收集才真正產生巨大的商業價值。
即便是今天，資料的意義仍被很多企業所忽視，我們過去對數字化過程中關於資料的定義簡單分為兩個型別：
（1）靜態資料：儲存在軟體工具中，只是被簡單用來記錄與統計的符號；
（2）動態資料：流動的資料，能視覺化，可以具體到非常詳細的資料看板，也可以發生連結，這些我們定義為動態資料。
我們可以簡單地用一個場景來形容：某企業有10000名高階使用者，這些使用者每個月給企業帶來一百萬營收，這些使用者被記錄在企業的CRM系統之中或者Excel中，系統與表格中的資料量雖然在增加，但是對於企業而言，這些資料就是被用來保證聯絡，或者對賬，再進一步最多是發發禮品，那麼這些資料就是非常典型的靜態資料。如果我們進一步，這10000名使用者再進一步挖掘，彙總出佔比20%的使用者貢獻了80%的收入，其中30%的使用者在一個省份，是高階使用者聚集最多的省份等等，資料轉化為動能，影響企業的決策，這是目前絕大部分企業能夠做到的階段，那麼再進一步，某企業建立使用者分析模型，對關鍵資料進行跟蹤，同時將重點資料視覺化，所有使用者群體的反饋都能及時傳輸到企業運營決策之中，在這個環節中，資料動態化了，這就是動態資料。
數字化程序中，最常提及的還有智慧的資料，如果我們從微觀的層面看：資料的智慧，實際上是藉助數字工具實現終端資料能夠及時與更為龐大的資料彙總，最終實現資料的海洋，再透過資料技術進行挖掘，整理，分析等，形成可用的資料反饋。資料流通的路徑，本身就是一張巨大的網路，中間有細小的節點，也有稍微大一點的節點，而這些節點在更大的網路空間中，都可以定位為終端，這些終端的存在就是為了確保資料流的彙總。某種程度上，資料流的暢通是建立在複雜且成系統的終端體系之上的。
我們在討論資料處理效率時，經常會有這樣一個思考：完全直接的連結與多個終端協作的連結，哪個更具效率。這就像自來水廠到每戶家庭中，中間需要經歷很多的中轉站才能將自來水送到每家每戶。
大資料也是如此，首先是儘可能實現最末端的資料收集，這樣才能實現資料量的最大化，其次才是彙總，反饋在企業端或者是數字平臺，最後才是更大的系統中，也就是從個人，到企業，到服務商，到產業，到國家，最終彙集到雲端，實現最終的統一。
雲的出現，讓大資料處理更具效率。我們談論資料安全時，經常說到資料安全，這個安全不是指原始資料的洩露，因為資料中也存在無效資料，對於不同級別的組織而言，不同的資料也存在不同的商業價值。
《中國智慧城市導刊》中關於雲計算與大資料之間的關係是這麼描述的，如圖1.1所示：
大資料處理大量的結構化，半結構化或非結構化資料，以進行儲存和處理以進行資料分析，大資料有五個方面，透過5V來描述：
（1）數量-資料量
（2）種類-不同型別的資料
（3）速度-系統中的資料流率
（4）價值-基於其中包含的資訊的資料價值
（5）準確性-資料保密性和可用性。
雲計算以按需付費的模式向用戶提供服務。雲計算商提供三種主要服務，這些服務概述如下：
（1）基礎架構即服務（IAAS）：服務商將提供整個基礎架構以及維護相關的任務。
（2）平臺即服務（PASS）：在此服務中，Cloud提供程式提供了諸如物件儲存，執行時，排隊，資料庫等資源。但是，與配置和實現相關的任務的責任取決於使用者。
（3）軟體即服務（SAAS）：此服務是最便捷的服務，它提供所有必要的設定和基礎結構，併為平臺和基礎結構提供IAAS。
Cloud透過可伸縮且靈活的自助服務應用程式抽象了挑戰和複雜性，從而啟用了“即服務”模式。從終端使用者提取海量資料的分散式處理來看，大資料需求是相同的。雲中的大資料分析有多個好處：
（1）改進分析：隨著雲技術的進步，大資料分析變得更加完善，從而帶來了更多的結果。因此，公司傾向於在雲之行大資料分析。此外，雲有助於整合來自眾多來源的資料。
（2）簡化的基礎架構：大資料分析是基礎架構上的一項艱鉅的工作，因為資料量大，速度和傳統基礎結構通常無法跟上的型別。由於雲計算提供了靈活的基礎架構，我們可以根據當時的需求進行擴充套件，因此管理工作負載很容易。
（3）降低成本：大資料和雲技術都透過減少所有權為組織創造和價值。
（4）安全與隱私。
（5）虛擬化：虛擬化技術是大資料的理想平臺，像Hadoop這樣的虛擬大資料應用程式具有多種優勢，這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的，但他簡化了大資料管理。大資料和雲計算指出了各種技術和趨勢的融合，這使IT基礎架構和相關應用程式更加動態，更具消耗性和模組化。因此，大資料和雲計算專案嚴重依賴虛擬化。
圖1.1 大資料和雲計算之間的關係
“虛擬技術使一種透過組合或分割槽現有計算機資源，使得這些資源變現為一個或者多個操作環境，從而提供優於原有資源配置的訪問方式的技術。虛擬化就是把物理資源轉變為邏輯上可以管理的資源，以打破物理機構之間的壁壘。未來，所有的資源都是透明的，虛擬世界執行在各種各樣的物理平臺上，資源的管理都將按照邏輯方式進行，完全實現資源的自動化分配，而虛擬化技術就是實現它的理想工具。”—《科普中國》關於虛擬技術的解釋。
所以，我們今天談論元宇宙，首先需要知道這是現實的對映，是透過虛擬技術構建的虛擬空間，而非是物理的。同樣，也正是因為虛擬的，才可能具備無限的想象與發揮的空間。資料的線上化到大資料技術的挖掘，再到雲端的彙總，基於虛擬技術，才有智慧的可能，技術的發展，可能會在某個時候併線發生，但最終還是在某個場景中實現統一，這就是偶然與必然。
資料的數字化，或者說資料的智慧化，到了元宇宙時代則更進一步，每一個數據不再是冷冰冰的程式碼或者二進位制字串，而是數字通證，甚至代表每一位現實中在元宇宙中的虛擬身份，而這個身份最終演變成了活生生的，活動的數字人或者其他數字生物，物體，這些又共同構建了數字世界，也只有這個階段，這樣的數字世界，才是元宇宙所代表的一切。
元宇宙中的資料，除了是身份，還是資產，甚至是一個虛擬的小世界，也只有到了這個時候資料才真正的是活動的，是聯動的，甚至的是智慧的。
