大數(shù)據(jù)項(xiàng)目產(chǎn)品選型的五個(gè)建議

數(shù)據(jù)如今對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)可謂是頭等大事。使用欺詐檢測(cè)來(lái)降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)或是建設(shè)推薦系統(tǒng)來(lái)改善用戶(hù)體驗(yàn)，都需要數(shù)據(jù)來(lái)為企業(yè)解決這些日益復(fù)雜的問(wèn)題提供支撐。
　　既然數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的重要元素，那我們這幾年在數(shù)據(jù)這個(gè)領(lǐng)域都學(xué)到了什么？市面上有多種不同的軟件模式，包括私有專(zhuān)屬軟件、云端SAAS軟件和開(kāi)源軟件，因此，現(xiàn)在開(kāi)展大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，開(kāi)發(fā)者、架構(gòu)師及數(shù)據(jù)科學(xué)家要在眾多軟件中進(jìn)行選型，某些軟件可能需要昂貴的前期投資或需要投入龐大資源，當(dāng)然也有一些工具恰到好處，既容易部署又為構(gòu)建原型(prototype)提供了廣泛的支持。
　　尋找合適的工具對(duì)提高項(xiàng)目成功率及避免落入常見(jiàn)陷阱至關(guān)重要。以下為在大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中進(jìn)行產(chǎn)品選型的五個(gè)建議：
　　從簡(jiǎn)單的小規(guī)模起步
　　企業(yè)構(gòu)建數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目常見(jiàn)的最大錯(cuò)誤往往是貪大求全。特別是如果項(xiàng)目是從上往下推，執(zhí)行團(tuán)隊(duì)很有可能會(huì)被要求構(gòu)建一套既沒(méi)有明確成效卻又十分復(fù)雜的解決方案，造成項(xiàng)目成本高昂且工期很長(zhǎng)。
　　企業(yè)不如從規(guī)模較小的項(xiàng)目起步，讓決策者很快可以看到成效，提升他們對(duì)同類(lèi)項(xiàng)目的信心。利用現(xiàn)代化開(kāi)源技術(shù)，企業(yè)不但不用作大量的前期投資，更可以讓開(kāi)發(fā)者迅速投入工作，在幾天或幾周內(nèi)就能構(gòu)建出所需的應(yīng)用程序或是原型。
　　及早考慮可擴(kuò)展性
　　即使只是構(gòu)建一個(gè)框架，也應(yīng)盡早測(cè)試其可擴(kuò)展性。很多項(xiàng)目之所以失敗，全因應(yīng)用程序在構(gòu)建時(shí)并沒(méi)有測(cè)試其擴(kuò)展性，也可能是因?yàn)槠渌x技術(shù)并不是為處理大數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的。
　　確保性能測(cè)試不是事后的事。先預(yù)計(jì)在這段時(shí)間內(nèi)將會(huì)產(chǎn)生多少數(shù)據(jù)，并進(jìn)行測(cè)試和評(píng)估，構(gòu)建合適的架構(gòu)，同時(shí)確保當(dāng)數(shù)據(jù)量增加并需要橫向擴(kuò)展時(shí)，也不會(huì)影響業(yè)務(wù)。
　　數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性很重要
　　我們都經(jīng)歷過(guò)應(yīng)用程序或網(wǎng)站沒(méi)反應(yīng)或是緩慢的那種痛苦，時(shí)至今日，任何不能實(shí)時(shí)響應(yīng)的事情我們都不能接受。如果有一個(gè)請(qǐng)求沒(méi)有被及時(shí)處理，用戶(hù)可能很快就會(huì)因缺乏耐性而離開(kāi)該網(wǎng)站或程序，從而導(dǎo)致客戶(hù)流失及營(yíng)收下降。
　　企業(yè)要確保所用的軟件不但能處理大量數(shù)據(jù)，還要有能力實(shí)時(shí)響應(yīng)這些請(qǐng)求。建議使用具備聚和與地理位置分析功能且能與實(shí)時(shí)搜索相結(jié)合的數(shù)據(jù)分析軟件。
　　采用靈活的數(shù)據(jù)模式
　　現(xiàn)今的系統(tǒng)主要包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但不要被那些為結(jié)構(gòu)化圖表及數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)所限制。這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)很難被加上索引，解析、搜索及分析這些日積月累的大量數(shù)據(jù)往往很難。
　　企業(yè)應(yīng)采用具備通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的軟件。很多用于數(shù)據(jù)分析的軟件包括NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)及Elasticsearch等均采用JSON作為數(shù)據(jù)格式，支持文字、數(shù)字、字符串、布爾值、數(shù)組和哈希等結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類(lèi)型。
　　挑選開(kāi)發(fā)者易于使用的工具
　　現(xiàn)今數(shù)據(jù)流量之多讓企業(yè)或開(kāi)發(fā)者在應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時(shí)，很難去使用不包含開(kāi)放API接口的軟件。 API接口被用作數(shù)據(jù)錄入、索引及數(shù)據(jù)分析，這些數(shù)據(jù)一般來(lái)自不同的數(shù)據(jù)源或是業(yè)務(wù)系統(tǒng)本身的數(shù)據(jù)。
　　企業(yè)應(yīng)提供給開(kāi)發(fā)者一套擁有豐富、開(kāi)放及資料完整的應(yīng)用程序API接口，讓他們更快速有效地解決問(wèn)題。久而久之，當(dāng)項(xiàng)目壯大時(shí)，開(kāi)發(fā)者亦能不斷創(chuàng)新及改進(jìn)這套應(yīng)用程序。
　　總結(jié)
　　基于以上五點(diǎn)為大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目挑選最適合的工具，將有助改善項(xiàng)目的價(jià)值時(shí)間，并確保企業(yè)已為長(zhǎng)遠(yuǎn)的成功作好準(zhǔn)備。很多如華為、聯(lián)想、BBC、高盛集團(tuán)、英國(guó)衛(wèi)報(bào)等大企業(yè)均已采用這方式，挑選如Elastic Stack這樣的開(kāi)源軟件來(lái)解決其關(guān)鍵項(xiàng)目。只要方法正確，企業(yè)所需的數(shù)據(jù)分析其實(shí)可以很迅速、簡(jiǎn)單及劃算。