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關于大數(shù)據(jù)你需要看清楚的十大事實

 haosunzhe 2014-11-29

無論您青睞還是拒絕,大數(shù)據(jù)都已經成為一種事實?,F(xiàn)在我們要追溯事實,探索真相

大數(shù)據(jù)是當今一個最熱門的話題,我們每一個人都無法置身其外。就像幾年前出現(xiàn)的云計算一樣,大數(shù)據(jù)已經引起市場的廣泛關注;同樣,企業(yè)迫切需要對大數(shù)據(jù)下定義。大數(shù)據(jù)缺少一個標準且普及性的定義,至少不像NIST對云的定義那樣,能被人們廣泛接受。

大數(shù)據(jù)的定義是:一種新一代的技術和架構,具備高效率的捕捉、發(fā)現(xiàn)和分析能力,能夠經濟地從類型繁雜、數(shù)量龐大的數(shù)據(jù)中挖掘出色價值。

大數(shù)據(jù)已經成為各類大會的重要議題,管理人士們都不愿錯過這一新興趨勢。毫無疑問,當未來企業(yè)嘗試分析現(xiàn)有海量信息以推動業(yè)務價值增值時,必定會采用大數(shù)據(jù)技術。

另一方面,正如其它新興趨勢一樣,也有很多人懷疑大數(shù)據(jù)的效用。事實上,當一種技術成為廣泛爭論的焦點時,必定會招致一些質疑和批評。

關于大數(shù)據(jù)的重要價值有兩種截然不同的觀點。不過雙方的共同之處在于,兩種觀點都對大數(shù)據(jù)存在一些誤解,并對大數(shù)據(jù)的本質模糊不清。


誤解1:大數(shù)據(jù)僅意味著數(shù)量龐大


大數(shù)據(jù)的名稱本身就帶有誤導性,好像數(shù)據(jù)庫的大小就是問題所在。但是這并非唯一的因素。英特爾歐洲、中東與非洲地區(qū)(EMEA)戰(zhàn)略市場推廣總監(jiān)AlanPriestley認為,大數(shù)據(jù)還有其它要素,最明顯的是數(shù)據(jù)類型繁雜,且數(shù)據(jù)要求快速交付。此外,企業(yè)還需要第一時間了解數(shù)據(jù)是否準確。


誤解2:社交媒體最重要


很多關于大數(shù)據(jù)的討論都集中在社交媒體數(shù)據(jù)對企業(yè)的影響。人們持有這種觀點并不難理解:多數(shù)媒體的關注重點是獲取客戶最新信息這一傳統(tǒng)業(yè)務。而現(xiàn)在,則意味著查找社交媒體互動,諸Twitter、Facebook、Insta-gram等等。但是,Priestley指出,企業(yè)最常見的還是機器生成的數(shù)據(jù),包括網絡日志、數(shù)據(jù)中心日志以及其它信息等。


他表示:如今航空業(yè)也可以借助大數(shù)據(jù)的強大力量。例如,他們可以利用并分析航空旅行數(shù)據(jù)以預測可能存在的問題。而在過去,他們只能在數(shù)小時的飛行或發(fā)生故障之后檢查引擎。誰也不希望故障發(fā)生,但要是等到故障發(fā)生以后才檢查引擎,就已經太晚了。借助大數(shù)據(jù)分析,他們可以跟蹤引擎的振動。通過檢查生成的數(shù)據(jù),他們能夠在數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)異常時及時發(fā)出告警,安排檢查引擎。


作為示例,Priestley還介紹了寶馬公司是如何成功利用大數(shù)據(jù)的。寶馬公司的大量汽車均可以通過3G技術接入互聯(lián)網。通過使用大數(shù)據(jù)和相關分析能力,寶馬公司可以跟蹤這些汽車并聯(lián)系車主。當然,相關示例還有很多,例如信用卡公司可以實時核對詐騙交易,確保遠程購買交易合法,而所有這些操作僅需數(shù)秒鐘。英特爾自身也是大數(shù)據(jù)技術的重要用戶。公司使用大數(shù)據(jù)控制晶圓制造工廠的效益,大幅地降低了成本,減少浪費。


誤解3:大數(shù)據(jù)就是Hadoop


很多大數(shù)據(jù)的討論都集中在Hadoop。Apache項目的知名度當然最高,它也是首個能夠分析并存儲非結構化數(shù)據(jù),以從中獲取價值的工具。但是,它并不是唯一的工具。Priestley表示:有人認為只要開始使用Hadoop就萬事無憂了,其實不然,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫依然有存在的空間。人們需要保留現(xiàn)有的IT基礎設施。


Priestley指出Hadoop的吸引力在于,企業(yè)只需比較小的開銷就可以獲得大量信息。他補充說:你可以在Apache下載Hadoop,它是一款免費軟件并可在標準服務器上運行。其它替代方案就是購買OracleTeradata等公司的集成解決方案。但對于很多企業(yè)而言,這可能不是一個可行的選擇,除非他們能夠充分意識到通過分析數(shù)據(jù)可獲得的優(yōu)勢。


誤解4:希望量化投資回報(ROI


企業(yè)都喜歡硬性數(shù)字。首席信息官(CIO)一般喜歡這樣說:遷移至大數(shù)據(jù)的成本是X,將能夠在三年內節(jié)省Y。事實上,大數(shù)據(jù)并非如此。從大數(shù)據(jù)計劃中獲得清晰的投資回報(ROI)是非常難的。正如Priestley指出的,大量的大數(shù)據(jù)實施是假設信息,很難界定。


客戶關系管理(CRM)等對企業(yè)的影響可以快速測量得出。但與此不同的是,計劃采用大數(shù)據(jù)的企業(yè)必須接受這一差別。此外,企業(yè)針對重大項目的投資回報(ROI)的思維方式也似乎正在發(fā)生變化。以前企業(yè)認為ROI始終是一種可以輕松測量的有形資產,并且業(yè)務優(yōu)勢必定會超過支出成本。但現(xiàn)在情況開始有所轉變。


最近,Claranet針對企業(yè)的云遷移方式進行了一項調查。調查結果表明,超過四分之一的受訪者視ROI為決策因素之一,而79%的受訪者認為ROI計算并不能真實反映業(yè)務優(yōu)勢。雖然該調查主要針對云遷移,但是由此可以合理推測,大數(shù)據(jù)遷移的情形也不會有太大差別。這二者均代表著一次未來的技術飛躍。


誤解5:結果不可保證


大數(shù)據(jù)是個未知數(shù)。您正在做的就是分析無法估量、難以確定的數(shù)字。從本質上來說,大數(shù)據(jù)是不容易理解或者是抽象的。否則,您也就無需大數(shù)據(jù)技術了。因此,企業(yè)必須認識到他們無法保證結果的準確性。企業(yè)試圖獲得結果和找到假設的支持數(shù)據(jù)是徒勞無益的。在上述示例中,航空公司可能希望飛機每50萬飛行小時維護一次,但是如果飛機每20萬飛行小時就從空中墜落的話,航空公司的設想就將毫無意義。


如果說人們對大數(shù)據(jù)存在一些誤解,那么,有關大數(shù)據(jù)的一些關鍵事實則需要不太看好大數(shù)據(jù)的企業(yè)去認真理解。


關鍵事實1:需要不同技能


多數(shù)觀察家都認同數(shù)據(jù)科學家短缺這一點。麥肯錫公司預測,到2019年,全球將缺少高達19萬可處理大數(shù)據(jù)的科學家。原因不難發(fā)現(xiàn)。處理大數(shù)據(jù)項目需要完全不同于處理現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫實施的技能。而且它還不僅僅限于數(shù)據(jù)處理,還要求能夠將數(shù)據(jù)轉換為可執(zhí)行的建議。


“Hadoop中有一個稱為MapReduce的工具。它需要Java編程技能,而這并不是當今很多數(shù)據(jù)分析師具有的技能。”Priestley舉例說到。而事情還不止如此。處理大數(shù)據(jù)的理想人員還需要了解業(yè)務流程、Java和統(tǒng)計知識,甚至還可能需要一些SQL技能。這是個大問題,因此很多人也認為數(shù)據(jù)科學家的短缺將成為大數(shù)據(jù)技術采用的一個重要阻礙。


關鍵事實2:明確您的目標


雖然企業(yè)不應當試圖探究確定的結果,但是他們應當明確企業(yè)目標,一個需要實現(xiàn)的目標。例如,大數(shù)據(jù)可提高績效的途徑之一是收集更加準確的信息,包括個人數(shù)據(jù)、客戶行為和購買決策等。

麥肯錫公司發(fā)現(xiàn),數(shù)字之大令人震驚。這家企業(yè)咨詢公司聲稱,如果美國醫(yī)療產業(yè)采用大數(shù)據(jù),全美醫(yī)療費用將削減8%。另外,麥肯錫公司提到,通過減少詐騙訴訟和增加稅收,歐洲公共部門在運行效率方面可節(jié)省一千億歐元。


關鍵事實3:人是推動因素


大數(shù)據(jù)項目需要有人推動。技術并非關鍵問題。這不是指那些具有上述數(shù)據(jù)科學家技能的一些人,而是指那些能提出明確目標與需求,并能執(zhí)行決策的一些人。


這些人并不需要特殊的管理技能。這些責任可能落在首席財務官(CFO)、首席信息(CIO\甚至首席執(zhí)行官(CEO)的肩上,但最終,需要有一個人擔負此重任。正如Priestley所指出的:大數(shù)據(jù)不僅僅是技術挑戰(zhàn),它還是業(yè)務挑戰(zhàn)。企業(yè)需要了解這一點。對此,使用模式很重要。而在此方面,企業(yè)可以有很多種模式,并以不同方式進行建模。


關鍵事實4:不僅僅是數(shù)據(jù)


大數(shù)據(jù)分析有三大要素:數(shù)據(jù)本身,數(shù)據(jù)分析,以及結果的呈現(xiàn)。擁有數(shù)據(jù)本身并沒有實際意義。數(shù)據(jù)本身就已存在。重要的是如何處理、分析數(shù)據(jù)并呈現(xiàn)重要信息,以將數(shù)據(jù)轉變?yōu)橹匾獌r值。開展大數(shù)據(jù)項目需要周密規(guī)劃。最好是從小規(guī)模起步,先實施單個項目,然后逐步擴展規(guī)模。數(shù)據(jù)采集之后需要進行詳細的結果分析。


關鍵事實5:大數(shù)據(jù)涉及所有人


很多關于大數(shù)據(jù)的討論都聚焦在大型組織上,對于這些龐大的官僚機構來說,令人窒息的海量數(shù)據(jù)已經制約了組織的有效運行。很多率先采用大數(shù)據(jù)技術的組織都屬于這一范疇,不過它們并不是唯一的受益者。


各類企業(yè)都希望獲得評估隱藏數(shù)據(jù)并歸納模式的技能。有些小型企業(yè)需要處理大量工業(yè)數(shù)據(jù)。例如,FormulaOne設計公司的規(guī)模不大,但是管理的數(shù)據(jù)量十分龐大,因此即使是很小的企業(yè)也可以通過在日常工作中使用大數(shù)據(jù)而獲益。


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