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大數(shù)據(jù)科學新發(fā)展展望:四大趨勢不可阻擋
2018-08-05
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 大數(shù)據(jù)科學新發(fā)展展望:四大趨勢不可阻擋

但無論技術熱點如何變換,我們能看到的是,隨著行業(yè)沉下心來進行實質(zhì)的落地,大數(shù)據(jù)生態(tài)也越來越細分。今天就我和大家來談談大數(shù)據(jù)領域的一些新變化、新趨勢。
就發(fā)展趨勢而言,這個可以放在第一位來講講。
多年來,數(shù)據(jù)已經(jīng)在企業(yè)中不斷快速積累。物聯(lián)網(wǎng)(IoT) 更是不斷加速數(shù)據(jù)的生成。
對于許多企業(yè)來說,大數(shù)據(jù)的解決方案就是利用類似于開源的Apache Hadoop等技術作為基礎支持,創(chuàng)建數(shù)據(jù)湖(Data Lake),即創(chuàng)建整個企業(yè)的數(shù)據(jù)管理平臺,用于以本機格式存儲企業(yè)的所有數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)湖將通過提供一個單一的數(shù)據(jù)存儲庫來消除信息孤島,整個組織都可以使用該存儲庫來進行業(yè)務分析、數(shù)據(jù)挖掘等各種應用。當有了數(shù)據(jù)湖之后,大家會傾向于認為這東西將會成為一個全方位和萬能的大數(shù)據(jù)集,例如點擊流數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等都會被要求進入這個湖中,而這些數(shù)據(jù)很難處理的問題卻會被忽略。
但是,除非你知道數(shù)據(jù)湖里具體有什么,并且能夠訪問到合適的數(shù)據(jù)進行分析,否則數(shù)據(jù)湖再大也沒有意義。因此,最后大家都會意識到許多數(shù)據(jù)湖是表現(xiàn)不佳的資源,人們不知道其中存儲著什么內(nèi)容,如何進行訪問,或者如何從這些數(shù)據(jù)中獲取洞察力。
但是,方便地找到想要的東西、同時管理好權限并不容易。除了數(shù)據(jù)湖以外,治理的另一個主題是以安全的、可審計的方式為任何人提供對可靠數(shù)據(jù)的便捷訪問。
所以,站在管理并使用好公司數(shù)據(jù)資產(chǎn)的角度而言,數(shù)據(jù)治理猶如公司的頂層制度和宣言一樣需要被重視,并且用相應的策略、流程等來進行落實。最終目的是通過實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理,來提升數(shù)據(jù)管理、確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、形成開放共享的新局面等。此外,數(shù)據(jù)治理也是決策、職能以及操作流程有機組合的系統(tǒng),并且人們對這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)承擔責任。
在大多數(shù)大型企業(yè)里,大數(shù)據(jù)的采用是從少數(shù)獨立項目開始的,個推也是如此:譬如這里做一點Hadoop集群,那里用一用分析工具,跑一個簡單業(yè)務模型,以及意識到需要設立一些新的職位(數(shù)據(jù)科學家、首席數(shù)據(jù)官)等等。
現(xiàn)在,業(yè)務場景越來越豐富,異質(zhì)性也越來越突出,各種各樣的工具在整個企業(yè)范圍內(nèi)得到了使用。在公司的組織范圍內(nèi),集中化的“數(shù)據(jù)科學部門”正在逐漸讓位于更加去中心化的組織,原因在于集中化的部門越來越走向瓶頸,也更容易造成資源的流失。
這個由數(shù)據(jù)科學家、數(shù)據(jù)工程師以及數(shù)據(jù)分析師組成的群體,正日益嵌入到不同的業(yè)務部門里。因此,對于平臺來說需求已經(jīng)很明顯了,那就是要讓一切都能協(xié)作到一起來,因為大數(shù)據(jù)的成功正是建立在設立一條由技術、人以及流程組成的裝配線基礎之上的。
因此,一些全新的協(xié)作平臺類型(譬如 Jupyter等)正在加快出現(xiàn),引領著所謂的DataOps(與DevOps對應)領域的發(fā)展。
數(shù)據(jù)科學家(Data Scientist)依然是市場上炙手可熱的爭奪對象。但是我們在周圍卻很少見到這類人,哪怕是財富前1000強的公司也為無法招到更多“數(shù)據(jù)科學家”而感到困擾。而在一些組織里,數(shù)據(jù)科學部門正在從使能者演變?yōu)槠款i。
與此同時,AI的大眾化以及自服務工具的蔓延使得數(shù)據(jù)科學技能有限的數(shù)據(jù)工程師,甚至是數(shù)據(jù)分析師在執(zhí)行一些基本操作時變得更加容易了,而這些操作直到最近仍然是數(shù)據(jù)科學家的領地。在自動化工具的幫助下,企業(yè)大量的大數(shù)據(jù)工作,尤其是那些簡單枯燥的工作,將由數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)分析師進行處理,而不必麻煩有著深厚技術技能的數(shù)據(jù)科學家。當然,即便如此,數(shù)據(jù)科學家目前還不需要太過“恐懼”。
在可預見的未來里,自服務工具和自動化模型將會“增強”數(shù)據(jù)科學家而不是消滅他們,會解放他們,讓他們把焦點放在需要判斷、創(chuàng)造力、社會化技能或者需要垂直行業(yè)知識的任務上,那樣才能更加體現(xiàn)科學家的名號。
大數(shù)據(jù)管理員(BDA)也對標于數(shù)據(jù)庫管理員(DBA),雖然兩個英文字母只是變換了一下順序,但是其內(nèi)涵相差甚遠。一個非常明顯的趨勢是,企業(yè)將對一個新崗位角色產(chǎn)生需求,即大數(shù)據(jù)管理員。DBA大家已經(jīng)非常熟悉,但它與大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)管理員,有非常大的差別。
數(shù)據(jù)管理員處于數(shù)據(jù)使用者和數(shù)據(jù)工程師之間。為了取得成功,數(shù)據(jù)管理員在進行大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的維護工作之外,還必須了解數(shù)據(jù)的含義以及掌握應用于數(shù)據(jù)中的一些技術。
數(shù)據(jù)管理員需要清楚整個組織內(nèi)需要執(zhí)行的數(shù)據(jù)分析類型,哪些數(shù)據(jù)集非常適用于這項工作,以及如何將數(shù)據(jù)從原始狀態(tài)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)使用者執(zhí)行這項工作所需的形態(tài)和形式。數(shù)據(jù)管理員應使用像自助服務數(shù)據(jù)平臺這樣的系統(tǒng)來加快數(shù)據(jù)使用者訪問基本數(shù)據(jù)集的端到端流程,而無需制作無數(shù)的數(shù)據(jù)副本。
以上四個方面是數(shù)據(jù)科學在實踐發(fā)展中提出的新需求,誰能在這些方面得到好的成績,誰便會在這個大數(shù)據(jù)時代取得領先的位置。
從2012年開始,幾乎人人(至少是互聯(lián)網(wǎng)界)言必稱大數(shù)據(jù),似乎不和大數(shù)據(jù)沾點邊都不好意思和別人聊天。從2016年開始,大數(shù)據(jù)系統(tǒng)逐步開始在企業(yè)中進入部署階段,大數(shù)據(jù)的炒作逐漸散去,隨之而來的是應用的蓬勃發(fā)展期,一些代表成熟技術的標志性IPO在國內(nèi)外資本市場也不斷出現(xiàn)。轉(zhuǎn)眼間,大數(shù)據(jù)幾年前經(jīng)歷的泡沫正在無可爭議地轉(zhuǎn)移到人工智能身上。可以說,在過去的一年,AI所經(jīng)歷的共同意識“大爆炸”與當年的大數(shù)據(jù)相比,有過之而無不及。最近風口又轉(zhuǎn)移到區(qū)塊鏈上了,某種程度上也成為業(yè)內(nèi)人士焦慮的一種誘因了。


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