大數(shù)據(jù)運(yùn)作機(jī)理與趨勢分析_數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)運(yùn)作機(jī)理

大數(shù)據(jù)的機(jī)理是什么?這個(gè)概念會(huì)更加模糊，更加具有不可定性。以至于，絕大多說的人至今還有找到其源頭。

打個(gè)比方：

現(xiàn)某大型電商的電子統(tǒng)計(jì)圖里清晰的顯示出，全國各達(dá)地區(qū)出現(xiàn)食鹽緊缺的旺盛需求，按照此需求的增長速率，此電商必須立即補(bǔ)貨。否則，食鹽就會(huì)缺貨。作為此電商的決策人，你是補(bǔ)還是不補(bǔ)?

首先，我們要明白一點(diǎn)，照常態(tài)來說，食鹽這種商品是沒有理由出現(xiàn)大規(guī)模銷量暴漲的，但是，系統(tǒng)匯總?cè)珖脩舻馁徺I信息繪制的銷售圖示是沒有錯(cuò)的。這時(shí)候，問題就出現(xiàn)了，如果按照銷售圖來預(yù)判未來趨勢采購食鹽，如果銷售突然下滑，那么付出的物流以及成本損失該如何計(jì)算。

就在這個(gè)小案例中給我們透露出什么訊息?大數(shù)據(jù)在運(yùn)作的過程中，有它的弊端。而這個(gè)弊端是什么?是因?yàn)樗€不夠“大”。就像案例所說的，常態(tài)情況，食鹽是沒有理由大規(guī)模的銷量暴漲的，但你的銷售系統(tǒng)提供的報(bào)表，清晰的顯示如此，以及預(yù)測未來的食鹽銷量趨勢將會(huì)不斷增長。而你僅僅只看到了數(shù)據(jù)，就輕易的做出的采購的決定。為什么，銷售提供的報(bào)表是一個(gè)可能增長的信息，但這違背了你腦袋中的預(yù)判邏輯。所以，你對你的判斷也是是是而非，不確定。而能解決這一問題，就只有當(dāng)你的數(shù)據(jù)“大”到一定程度，以至于把全部變量全都覆蓋，而那些影響因素都在其中，此時(shí)的預(yù)測就可以足令人信服。

又例如：工信部調(diào)查，中國人均工資每年上漲7%，勉強(qiáng)應(yīng)對通貨膨脹。而且鏗鏘有詞的指出，經(jīng)過系統(tǒng)精心計(jì)算。

如果你看到上面的信息，你會(huì)有什么樣的感受?如果你不是政府官員，只是一個(gè)打工的，相信你十有八九會(huì)覺得，這是在放屁。為什么，因?yàn)槟阍诤醯牟皇枪べY上漲的百分比的統(tǒng)計(jì)，而是關(guān)心的是自己的工資上漲的幅度。而事實(shí)，卻不是我們想象的那樣。

通過上面的案例，能透露出什么?透露出大數(shù)據(jù)的相對“無效性”。即使你用大數(shù)據(jù)能得到一些東西，但是你得出的東西對我來書毫無價(jià)值。這時(shí)，你想到什么?管你大數(shù)據(jù)還是小數(shù)據(jù)，多看一眼都是浪費(fèi)時(shí)間，甚至有時(shí)候是誤導(dǎo)。這就談到了我在上一篇博客中談到的大數(shù)據(jù)的缺陷。

一、 如果某個(gè)事務(wù)的關(guān)聯(lián)信息不能完全融入到“大數(shù)據(jù)”系統(tǒng)，則大數(shù)據(jù)的可靠性，實(shí)用性就有待商榷。

二、 很多東西，我們根本不需要大數(shù)據(jù)來告訴我們。因?yàn)槲覀儽旧砭褪菍?shí)驗(yàn)者，本身就知道。我們苦惱的，是入股解決當(dāng)下面臨的困境。而大數(shù)據(jù)顯然無法在中短期給我們提供幫助。

因此，一定程度下，我們可以說：大數(shù)據(jù)，也就是一個(gè)參考價(jià)值相對更高的一丁點(diǎn)數(shù)據(jù)而已。如果你所處在的行業(yè)變數(shù)太多或成本就是早已知道原因，只不過能力不足才面臨的困境。大數(shù)據(jù)對你而言，其實(shí)沒有那么大的價(jià)值。

當(dāng)我們把案例僅僅聚焦到商人在貨源采購上的單項(xiàng)的判斷上，并沒有涉及其他諸如競爭對手信息，以及當(dāng)?shù)剡\(yùn)營成本等因素。這意味著什么?意味著即使大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用，但也局限在相對的“變量”不多的局部的層面。否則，它的的能效就遠(yuǎn)遠(yuǎn)配不上“大數(shù)據(jù)”的稱謂。

我們無意在本身上潑一些冷水，而是在某種程度上告誡我們，大數(shù)據(jù)即使在未來會(huì)越來越顯示出價(jià)值，但由于涉及面太廣。所以，除了部分部門，多數(shù)商人或個(gè)人其實(shí)沒有必要那么緊張大數(shù)據(jù)。除非你想借用，大數(shù)據(jù)分析獲得客觀的效益，否則，在相對細(xì)分的行業(yè)，不能說雞肋，但想要起到非常大的作用，是很難的。

但是我們又無所適從嗎?來吧，看看下面的變化!

從起步，到加速

IDC(國際數(shù)據(jù)公司)估計(jì)，全球2012年產(chǎn)生數(shù)據(jù)總量約2.8澤字節(jié)。有人計(jì)算，這相當(dāng)于3000多億部時(shí)長2小時(shí)的高清電影，連著看7000多萬年也看不完。而這還只是序曲。更大的浪潮在后頭。IDC預(yù)測，未來幾年，全球數(shù)據(jù)量每隔兩年翻一番，2020年達(dá)到40澤字節(jié)。大數(shù)據(jù)是推動(dòng)這場大變革的重要?jiǎng)恿?，將成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型新的關(guān)鍵資源。搜集、分析和運(yùn)用指數(shù)級增長的龐大數(shù)據(jù)，將催生創(chuàng)新，為各行各業(yè)提供新的發(fā)展機(jī)遇，給人們?nèi)粘Ｉ顜砀淖儭?

星巴克有意推出的“大數(shù)據(jù)咖啡杯”就是個(gè)小小的例子。美國媒體報(bào)道，這家咖啡連鎖巨頭打算試驗(yàn)在一些咖啡杯中裝上傳感器，收集?？秃瓤Х人俣鹊葦?shù)據(jù)，從而為喝咖啡較慢顧客提供保溫效果好的杯子，提高其滿意度和忠誠度。

大數(shù)據(jù)的本質(zhì)還不在于“大”，而是以嶄新的思維和技術(shù)去分析海量數(shù)據(jù)，揭示其中隱藏的人類行為等模式，由此創(chuàng)造新產(chǎn)品和服務(wù)，或是預(yù)測未來趨勢。

大數(shù)據(jù)被視為創(chuàng)新和生產(chǎn)力提升的下一個(gè)前沿，正成為國家競爭力的要素之一，在世界范圍內(nèi)日益受到重視。多國政府加大了對大數(shù)據(jù)發(fā)展的扶持力度，甚至上升到國家戰(zhàn)略的高度。2013年，圍繞大數(shù)據(jù)的國際競爭繼續(xù)加碼。

咨詢公司研究顯示，全球?qū)Υ髷?shù)據(jù)項(xiàng)目投資總額2012年已達(dá)45億歐元(約60億美元)，預(yù)計(jì)2013、2014兩年均會(huì)保持約40%的增長速度。

在美國，大數(shù)據(jù)已由熱點(diǎn)詞匯變成重點(diǎn)項(xiàng)目。2012年3月，美國政府已公布2億美元的《大數(shù)據(jù)研究發(fā)展計(jì)劃》，2013年11月再度公布涉及各級政 府、私企、科研機(jī)構(gòu)的多個(gè)大數(shù)據(jù)研究項(xiàng)目。美國國家衛(wèi)生研究院、國家科學(xué)基金會(huì)等都參與其中，有評論稱之為美國大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略2.0版。在英國，雖然經(jīng)濟(jì)不景氣、財(cái)政緊縮，但政府依然為大數(shù)據(jù)一擲千金。2013年初，英國商業(yè)、創(chuàng)新和技能部宣布將注資8億英鎊發(fā)展8類高新技術(shù)，其中1.89億英鎊(約3億美元)用于大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。

大數(shù)據(jù)在中國也已啟動(dòng)駛?cè)搿翱燔嚨馈保?、企業(yè)和科研院所正多方位布局。工信部的物聯(lián)網(wǎng)“十二五”發(fā)展規(guī)劃，將信息處理技術(shù)作為四項(xiàng)關(guān)鍵創(chuàng)新技術(shù) 工程之一，其中包括海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)挖掘等。

英國雜志2013年3月刊登的研究發(fā)現(xiàn)，只要有4個(gè)時(shí)間點(diǎn)和位置的數(shù)據(jù)就能確定一個(gè)人身份，準(zhǔn)確率高達(dá)95%。這表明，大數(shù)據(jù)足以將一個(gè)人“描畫”清晰，現(xiàn)有法律手段和核心技術(shù)對個(gè)人隱私的保護(hù)正在逐漸失效。

大數(shù)據(jù)專家喜歡用莎士比亞“凡是過去，皆為序曲”來形容大數(shù)據(jù)分析的必然，但大數(shù)據(jù)提供的也只是參考答案而非最終答案。無論在小數(shù)據(jù)時(shí)代還是大數(shù)據(jù)時(shí)代，探索和創(chuàng)新精神都不應(yīng)放棄，正如林肯所言，“預(yù)測未來最好的方法就是去創(chuàng)造未來”。而這一切切的改變說明：正能量。它能做的更好。

引進(jìn)大數(shù)據(jù)?

讓我們追到遠(yuǎn)古的需求，展現(xiàn)盡美。 

在經(jīng)過瘋狂的一年概念炒作，我們開始進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域。它到底是什么，為何要引進(jìn)大數(shù)據(jù)。在許多客戶的咨詢過程中，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)引入的必要性和價(jià)值意義的深層挖掘到底是什么?？蛻粲袛?shù)據(jù)，有平臺(tái)，但不知道要不要上大數(shù)據(jù)，怎么上，為何要上大數(shù)據(jù)以及大數(shù)據(jù)究竟能給我們帶來哪些價(jià)值和意義。

1、突破技術(shù)瓶頸

傳統(tǒng)輿情分析模式、大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟、RDBMS的局限。

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)催生出了大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)形態(tài)有四大特點(diǎn)：

一、數(shù)據(jù)量巨大，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的超大規(guī)模和增長占總數(shù)量的80%到90%，相比于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)快10到50倍;

二、數(shù)據(jù)的異樣和多樣性，比如圖片、新聞、微博、博客、微信、買賣消息記錄，比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)更重要更具數(shù)據(jù)復(fù)雜性，有時(shí)甚至大數(shù)據(jù)中的小數(shù)據(jù)如一條微博就可以具有顛覆性的價(jià)值;

三、價(jià)值密度低，大量的不相關(guān)信息，需要沙里淘金;

四、傳播速度快，因襲需要實(shí)時(shí)分析而非批量式分析。

大數(shù)據(jù)時(shí)代，面對海量快速更迭的信息，純手工監(jiān)測、分析、判斷互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)不太現(xiàn)實(shí)了。自動(dòng)化輿情軟件成為大數(shù)據(jù)環(huán)境下輿情監(jiān)測和分析的引擎。在2012年底，國家成立兩個(gè)大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室，一個(gè)在中科院，一個(gè)在北航。有幸接觸到在中科院大數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的蘭艷艷老師，他們現(xiàn)在正在做的就是新聞輿情監(jiān)測。輿情監(jiān)測可以設(shè)定一些和自己機(jī)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)、范圍相關(guān)的關(guān)鍵詞。這里可以包括競爭者或是合作伙伴，然后要放在特定的網(wǎng)絡(luò)媒體中進(jìn)行搜索。所有“信息碎片”搜集完畢，開始聚合信息，判斷哪些和產(chǎn)品先關(guān)，哪些和地區(qū)相關(guān)，哪些跟自己相關(guān)。根據(jù)不同的因素，設(shè)置不同的維度。把這些信息進(jìn)行精確地采集和過濾，進(jìn)一步加工，分析，包括傳播統(tǒng)計(jì)和分析(涉及媒介分析、主體分析，傳播路徑分析，源頭分析)，敏感度輿情，輿情信息傳播趨勢分析，與判所收集輿情信息的未來趨勢。在此基礎(chǔ)上產(chǎn)生輿情簡報(bào)，日報(bào)或周報(bào)，對階段性監(jiān)測到的輿情進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析，包括輿情分布，熱點(diǎn)輿情排行，負(fù)面輿情排行，正面輿情排行等情況。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的自身的特定也決定我們將面度巨大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的壓力，同時(shí)面臨海量數(shù)據(jù)信息的過濾，數(shù)據(jù)加工，數(shù)據(jù)分析和平臺(tái)運(yùn)算瓶頸。要想突破傳統(tǒng)技術(shù)的約束，我們必須開始關(guān)注大數(shù)據(jù)技術(shù)，必須引進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)。

2、擺脫成本枷鎖

服務(wù)器硬件成本、操作系統(tǒng)成本、應(yīng)用軟件成本。

在面臨海量數(shù)據(jù)的到來，我們想到的第一問題，如何利用，如何處理。這在談到的大數(shù)據(jù)技術(shù)，我們必須要明白一個(gè)道理，當(dāng)我們手上有了可以稱之為大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)之前。我們這些數(shù)據(jù)收集之前，已經(jīng)開始探討這個(gè)問題了。所以，還有還有人在擔(dān)心，大數(shù)據(jù)技術(shù)如何實(shí)現(xiàn)的問題，已經(jīng)是落后別人幾大截了。Google在2009年初，就利用大數(shù)據(jù)思維，把5000萬條美國人最頻繁檢索的詞條和美國疾病控制中心在2003年至2008年間季節(jié)性流感傳播時(shí)期的數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較，就已經(jīng)成功預(yù)測H1N1流感病毒的爆發(fā)。在搜索引擎技術(shù)上會(huì)談到分而治之的思想，Map和Reduce。Map的過程就是把大批量的任務(wù)分開成多個(gè)相同或不同的小份子，然后分發(fā)給不同的機(jī)器進(jìn)行處理。而Reduce的過程可以簡化理解成，小份子復(fù)合的過程。當(dāng)我們數(shù)據(jù)大到，我們的機(jī)器、服務(wù)器已經(jīng)沒有辦法進(jìn)行處理的時(shí)候，我們首先想到的就是Map/Reduce，而Google早已經(jīng)在第一代搜索引擎中提出這個(gè)思想，早已經(jīng)是、運(yùn)用在各個(gè)方面。所以，當(dāng)我們在和別人談到，如何利用數(shù)據(jù)的時(shí)候，首先，明確，現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)業(yè)界已經(jīng)存在相當(dāng)成熟的經(jīng)驗(yàn)，已經(jīng)運(yùn)用到大型互聯(lián)網(wǎng)公司。其次，我們必須要考慮的就是業(yè)務(wù)，沒有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)也是毫無價(jià)值，建立在業(yè)務(wù)基礎(chǔ)上的大數(shù)據(jù)挖掘才能產(chǎn)生數(shù)據(jù)的價(jià)值。在這里，業(yè)務(wù)需求，已經(jīng)建立在技術(shù)和數(shù)據(jù)之上的首要位置。而且這一點(diǎn)，常常是我們最容易忽視。

在基于傳統(tǒng)模式的輿情分析和歷史數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，是建立在高性能服務(wù)器硬件和昂貴的關(guān)系型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的。一方面，硬件技術(shù)掌握在幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭手中，服務(wù)器的性能是以昂貴的成本為支撐的;另一方面，硬件基礎(chǔ)之上的操作系統(tǒng)、應(yīng)用軟件和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫也同樣掌握在幾大巨頭手中，同樣價(jià)格不菲。此外規(guī)模的擴(kuò)展、軟件的升級和每年的服務(wù)費(fèi)也是異常昂貴。在面臨上面的問題時(shí)候，傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)公司、電信公司等如何享用這些技術(shù)，如何利用這些技術(shù)在自己的業(yè)務(wù)上產(chǎn)生價(jià)值。

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)之上發(fā)展起來的大數(shù)據(jù)，以開源的Hadoop、HBase為基礎(chǔ)，以Hive、Sqoop、Pig、Flume等軟件為工具，建立在傳統(tǒng)X86-PC服務(wù)器上和開源Linux操作系統(tǒng)之上(接下來我們會(huì)更深入探討這些技術(shù)背后的原理)。一方面是的硬件成本得以降低。另一方面無須為操作系統(tǒng)和應(yīng)用軟件支付昂貴的License費(fèi)用?？梢哉f，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，人人都可以玩大數(shù)據(jù)，人人都可以玩的起大數(shù)據(jù)，人人都可以在很大程度上擺脫傳統(tǒng)IT廠商巨額的成本依賴。開源，使這一切開始變得簡單起來，不再是那么遙遙不可及。

3、促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新

業(yè)務(wù)拓展的需求、客戶服務(wù)的需求。

在上面，我們已經(jīng)談到了，“業(yè)務(wù)”已經(jīng)超越在技術(shù)和數(shù)據(jù)的地位之上。為什么我們把業(yè)務(wù)看的這么重要。因?yàn)?，一、業(yè)務(wù)是直接和用戶打交道，第一時(shí)間了解用戶所需，只有根據(jù)用戶所需，我們才能提供針對性的客服服務(wù)。二、業(yè)務(wù)是直接產(chǎn)生價(jià)值的。用戶是支付的初始，為什么用戶愿意支付?，愿意買?這已經(jīng)涉及到銷售與客戶關(guān)系管理方面。當(dāng)業(yè)務(wù)提出需求，后面才是數(shù)據(jù)的分析與利用，技術(shù)的支持與共享。拋開業(yè)務(wù)而談大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，已經(jīng)是本末倒置，南轅北轍了。但，兩者之間又是相互依存，相互利用，技術(shù)提供更好的用戶體驗(yàn)，數(shù)據(jù)來提供更精確的用戶群體。同時(shí)，通過大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以衍生出新的服務(wù)，新的產(chǎn)品，促進(jìn)業(yè)務(wù)與產(chǎn)品的創(chuàng)新。

企業(yè)大數(shù)據(jù)分析：趨勢

隨著企業(yè)用戶越來越多地需要連續(xù)不斷地訪問數(shù)據(jù)，好的大數(shù)據(jù)工具集將以最低的成本和接近實(shí)時(shí)的速度提供可伸縮的、高性能的分析。通過分析這種數(shù)據(jù)，企業(yè)可得到更大的智能以及競爭優(yōu)勢。接下來我們介紹一下，Hadoop和大數(shù)據(jù)專業(yè)廠商MapR共同創(chuàng)始人和首席執(zhí)行官約翰·施羅德(John Schroeder)對2014大數(shù)據(jù)市場的預(yù)測。

開始我們商業(yè)與技術(shù)之旅。這里只讀概念定義簡易介紹，后續(xù)的博客將持續(xù)更新對相關(guān)技術(shù)的概述。我們拭目以待吧!

1. SQL擁有大數(shù)據(jù)的最大潛力

基于Hadoop(分布式計(jì)算)的SQL的發(fā)展能夠讓商業(yè)分析師利用自己的技能和選擇的SQL工具執(zhí)行大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。開發(fā)人員可以選擇Hbase、Hive、Drill和Impala等Apache項(xiàng)目，以及選擇Hadapt、HAWQ和Splice Machine等公司的專有技術(shù)。已經(jīng)基于實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理的Storm系統(tǒng)，可以用實(shí)時(shí)推薦系統(tǒng)以及相關(guān)要求實(shí)時(shí)性高的系統(tǒng)。Hadoop集群下，同樣衍生出，另一種大數(shù)據(jù)分析框架，Spark，基于內(nèi)存的下一代大數(shù)據(jù)分析框架。還有熱門的Splunk 機(jī)器數(shù)據(jù)搜索引擎下的大數(shù)據(jù)分析。這一切都給我們打開了大門。

2. 盡管如此SQL還面臨挑戰(zhàn)

SQL需要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。而集中的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可引起延遲并且需要人工管理。SQL還限制分析類型。過分強(qiáng)調(diào)SQL將延遲機(jī)構(gòu)全面利用其數(shù)據(jù)價(jià)值的努力和延遲反應(yīng)。這就引發(fā)了Nosql(非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫)的到來。而在《NoSql精粹》里談到，持續(xù)增長的海量數(shù)據(jù)，催生了一種名為NoSql的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。該技術(shù)可以構(gòu)建出更高效、更易擴(kuò)展且更易編碼的系統(tǒng)。

3. 身份識(shí)別是主要的數(shù)據(jù)安全問題

隨著Hadoop(分布式計(jì)算)中提供的接入控制能力的猛烈攻擊，機(jī)構(gòu)迅速認(rèn)識(shí)到線路級身份識(shí)別是必要的基礎(chǔ)。沒有充分的身份識(shí)別，任何更高級的控制都很容易被繞過，妨礙預(yù)定的安全計(jì)劃。

4. 數(shù)據(jù)錯(cuò)誤變成學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)

2014年機(jī)構(gòu)將出現(xiàn)許多數(shù)據(jù)錯(cuò)誤。數(shù)據(jù)錯(cuò)誤將表明基礎(chǔ)的來源系統(tǒng)的問題嗎?數(shù)據(jù)錯(cuò)誤是在下游分析中出現(xiàn)偏差導(dǎo)致的數(shù)據(jù)提取問題嗎?數(shù)據(jù)錯(cuò)誤將表明定義差異或者缺少跨部門和業(yè)務(wù)部門的一致性嗎?2014年將看到解決數(shù)據(jù)異常問題。

5. 出現(xiàn)可運(yùn)行的Hadoop

2014年將看到Hadoop在各個(gè)行業(yè)中的生產(chǎn)部署顯著增加。這將顯示出Hadoop在運(yùn)營中的實(shí)力。在那里，生產(chǎn)應(yīng)用與分析結(jié)合在一起能夠提供可以衡量的商業(yè)優(yōu)勢，如在客戶化零售建議、詐騙檢測和試驗(yàn)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范的維護(hù)等應(yīng)用中提供這些優(yōu)勢。

6. 更多的數(shù)據(jù)倉庫將部署企業(yè)數(shù)據(jù)中心

數(shù)據(jù)中心把數(shù)據(jù)提取處理和數(shù)據(jù)從企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫卸載到Hadoop。作為一個(gè)核心的中心企業(yè)中心，數(shù)據(jù)中心要便宜10倍，能夠?qū)︻~外的處理或者新的應(yīng)用進(jìn)行更多的分析。

7. 新的以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用將成為強(qiáng)制性的

利用大數(shù)據(jù)的能力將在2014年成為競爭的武器。更多的公司將使用大數(shù)據(jù)和Hadoop準(zhǔn)確地針對個(gè)人消費(fèi)者的偏愛追逐賺錢的追加銷售和交叉銷售的機(jī)會(huì)，更好地緩解風(fēng)險(xiǎn)以及減少生產(chǎn)和開銷成本。

8. 數(shù)據(jù)成為數(shù)據(jù)中心的核心

機(jī)構(gòu)將從開發(fā)者過渡到大數(shù)據(jù)計(jì)劃中。IT部門將越來越多地?fù)?dān)負(fù)定義支持多種應(yīng)用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的任務(wù)，把重點(diǎn)集中在部署、處理和保護(hù)一個(gè)機(jī)構(gòu)的核心資產(chǎn)所需要的基礎(chǔ)設(shè)施方面。

9. 搜索將成為非結(jié)構(gòu)化的查詢語言

2013年有大量的用于Hadoop的SQL計(jì)劃。2014年將是這種非結(jié)構(gòu)化查詢語言成為重點(diǎn)的一年。把搜索集成到Hadoop將為查找重要信息的企業(yè)用戶提供一種簡單和直觀的方法。搜索引擎還是包括推薦引擎在內(nèi)的許多發(fā)現(xiàn)和分析應(yīng)用的核心。

10. Hadoop將獲得地位

Hadoop將繼續(xù)取代其它IT開支，顛覆企業(yè)數(shù)據(jù)倉庫和企業(yè)存儲(chǔ)。例如，甲骨文的主要營收目標(biāo)在過去的10個(gè)季度里有5個(gè)季度沒有實(shí)現(xiàn)。Teradata在過去的5個(gè)季度有4個(gè)季度沒有實(shí)現(xiàn)營收和利潤目標(biāo)。

11. Hadoop仍需要幫助才能成為主流應(yīng)用

更多的機(jī)構(gòu)認(rèn)識(shí)到Apache Hadoop本身還沒有準(zhǔn)備好在企業(yè)應(yīng)用。ApacheHadoop不是為系統(tǒng)管理或者災(zāi)難恢復(fù)等統(tǒng)一企業(yè)IT流程設(shè)計(jì)的。企業(yè)將繼續(xù)推進(jìn)混合的解決方案，把架構(gòu)技術(shù)創(chuàng)新與ApacheHadoop的開源軟件結(jié)合在一起。

開啟另一扇窗

2013年12月19日，在亞馬遜AWS(Amazon Web Services)宣布通過“前店后廠”模式落地中國的第二天，亞馬遜云全球最高領(lǐng)袖、亞馬遜全球高級副總裁Andy Jassy高管一行來到北京航空航天大學(xué)。這場行程，似乎不僅是與北航校長，軟院院長就云計(jì)算之間的洽談以及合作交流，而是在背后又預(yù)示著基于云存儲(chǔ)技術(shù)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，且已經(jīng)落地實(shí)處。（文章來自：CDA數(shù)據(jù)分析師）

大數(shù)據(jù)的終結(jié)點(diǎn)在哪里，我們無從談起，但第一步要解決的問題是，存儲(chǔ)的問題。而云存儲(chǔ)似乎解決了這一難題。緊隨其后的是，云端一體，單機(jī)與集群與云存儲(chǔ)服務(wù)器之間的交互，這為我們再一次披上神秘又令人興奮的面紗。我們期待這與變革同步產(chǎn)生的興奮與愿景。讓我們趕上這個(gè)時(shí)代，打開礦山，揭開隱藏在內(nèi)部金子。