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駕馭大數(shù)據(jù)：先學(xué)會取舍 后做分析
2016-02-23
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駕馭大數(shù)據(jù)：先學(xué)會取舍 后做分析

關(guān)于大數(shù)據(jù)曾經(jīng)轟動一時的案例大概是某超市通過分析一位女顧客的購物數(shù)據(jù)，根據(jù)分析結(jié)果給這名十七歲的女孩寄來了孕嬰童試用品，盡管這一舉動讓該女顧客的父親非常生氣，但這確實是通過對其購買記錄進行分析而形成的真實案例。對此,我們不禁感嘆，大數(shù)據(jù)有時像是一個偵探家，能夠撥開重重迷霧，獲得”別有洞天”的大價值。而這關(guān)鍵在于，你是否真正懂得如何去駕馭大數(shù)據(jù)，讓它為我們服務(wù)。

面對如此浩瀚的數(shù)據(jù)海洋中，企業(yè)該怎樣駕馭?在Teradata天睿公司全球合作伙伴計劃首席分析官Bill Franks所撰寫的《Taming the Big Data Tidal Wave》中可以找到答案。

有效駕馭大數(shù)據(jù)

該書英文版于2012年4月出版，成為美國亞馬遜的大數(shù)據(jù)主題圖書中銷量最好的新書，而它的中文版《駕馭大數(shù)據(jù)》也已由人民郵電出版社在今年年初出版發(fā)行，在國內(nèi)各大網(wǎng)絡(luò)書店和新華書店等熱銷。

目前，市面上有很多關(guān)于大數(shù)據(jù)的書籍都是側(cè)重于大數(shù)據(jù)管理，如何將大數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫或者數(shù)據(jù)倉庫中，或如何將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化和分類等，而《駕馭大數(shù)據(jù)》這本書的側(cè)重點卻有所不同，它主要是關(guān)于大數(shù)據(jù)的有效分析，而不是大數(shù)據(jù)管理本身，它從數(shù)據(jù)開始，所有的內(nèi)容均圍繞如何做整體決策，如何構(gòu)建卓越的數(shù)據(jù)分析中心，以及如何構(gòu)建數(shù)據(jù)分析文化等主題。

大數(shù)據(jù)的價值不在數(shù)據(jù)本身，而是如何通過數(shù)據(jù)的整合、探索，從而轉(zhuǎn)化為行動，最終為業(yè)務(wù)服務(wù)帶來價值。在新書發(fā)布會上，Bill Franks表示，“我認(rèn)為有必要撰寫一本以業(yè)務(wù)為中心的大數(shù)據(jù)著作，將大數(shù)據(jù)相關(guān)的重要議題集納在一起，其形式應(yīng)該讓業(yè)務(wù)人員和分析專家都容易理解。我希望通過本書中提供相關(guān)的洞見，同時輔以行之有效的建議和行動步驟，讓大數(shù)據(jù)源和大數(shù)據(jù)分析為企業(yè)服務(wù)?！?

加工增值大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)的意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有價值的數(shù)據(jù)進行處理，通過數(shù)據(jù)的“加工”實現(xiàn)數(shù)據(jù)的“增值”。隨著大數(shù)據(jù)的到來，Hadoop、MapReduce等技術(shù)也被廣泛被使用，曾有業(yè)界專家表示，任何一個單一的產(chǎn)品不能完整解決用戶所面臨的大數(shù)據(jù)問題和挑戰(zhàn)。的確，大數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度難以想象，Bill Franks介紹道，大數(shù)據(jù)之所以錯綜復(fù)雜是由四個因素造成的，即大數(shù)據(jù)通常由機器自動生成，而且通常是全新的數(shù)據(jù)源，假設(shè)會有格式設(shè)計，這些格式根本也不友好，大數(shù)據(jù)中很大部分可能并沒有多大的價值。

Teradata天睿公司全球合作伙伴計劃首席分析官Bill Franks

由于大數(shù)據(jù)的復(fù)雜性，企業(yè)在做數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘時就要制定相應(yīng)的策略，在《駕馭大數(shù)據(jù)》整本書中，Bill Franks指出:許多大數(shù)據(jù)其實并沒有用，如何過濾掉無效的數(shù)據(jù)才是真正重要的。他在采訪時也表示，“在處理大數(shù)據(jù)時，應(yīng)該有所取舍，拋棄大部分?jǐn)?shù)據(jù)，將其減少到能夠駕馭的數(shù)據(jù)規(guī)模，以便能夠快速取得大數(shù)據(jù)分析成果，至于哪些數(shù)據(jù)需要拋棄取決于公司自身的需求?！?

Bill Franks還建議，處理大數(shù)據(jù)需要改變流程和文化，能夠?qū)崿F(xiàn)文化的轉(zhuǎn)變，允許拿出少量的預(yù)算、人力資源、技術(shù)資源等做試點，做一些存在一定風(fēng)險和結(jié)果尚未確定的小實驗。“駕馭大數(shù)據(jù)最困難的事情不是技術(shù)手段的盤點，而是取決于采用什么樣的方法來更好的發(fā)揮大數(shù)據(jù)的價值，并且能夠改變它的流程。”

　泡沫時代之后的大數(shù)據(jù)

研究表明，“大數(shù)據(jù)”炒作已經(jīng)接近預(yù)期最高值，“大數(shù)據(jù)泡沫”即將破滅。在Bill Franks看來，大數(shù)據(jù)的炒作確實已經(jīng)到了頂峰，但是要關(guān)注的是在炒作背后的數(shù)據(jù)價值。正如上世紀(jì)九十年代的互聯(lián)網(wǎng)泡沫一樣，待互聯(lián)網(wǎng)泡沫破裂后，還是會有很多有價值的企業(yè)影響著各個行業(yè)，使得經(jīng)濟快速發(fā)展?！霸掝}的炒作會冷卻，但是大數(shù)據(jù)分析的價值會繼續(xù)下去，重點是如何采取正確的策略、流程和方法去從大數(shù)據(jù)分析中獲得價值?！?

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