大數(shù)據(jù)進行時：聚光燈后的四大推手
“大數(shù)據(jù)”這一話題在國內(nèi)從今年起受到投資者追捧，也不斷有高技術(shù)人才選擇這個方向創(chuàng)業(yè)；但實際上國外對于“大數(shù)據(jù)”，已經(jīng)走過了概念炒作階段，出現(xiàn)了實際的應(yīng)用，產(chǎn)生了實際的效益。周文哲這篇投稿，為我們詳細揭示了大數(shù)據(jù)盛行背后的原因，以及大數(shù)據(jù)在國外發(fā)展的情況。
推手一：數(shù)據(jù)的迸發(fā)
大數(shù)據(jù)的概念或許大家并不陌生，“大”字不僅意味著數(shù)量的龐大，還代表著數(shù)據(jù)種類繁多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，變化的速度也非?？?，這些特征的出現(xiàn)與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展息息相關(guān)。從搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)的普及到今天人手皆是的移動終端，互聯(lián)網(wǎng)上的信息總量正以每年 50% 的增速不斷膨脹，其中 90% 的信息來自近三年，包括每個月 Facebook 上分享的 30 億條內(nèi)容，每天 12 TB 的 Twitter 信息，每天淘寶上超過 30 億條店鋪、商品瀏覽紀錄及上千萬的成交、收藏紀錄等等。據(jù) IDC 統(tǒng)計，2011 年全球所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)總量是 1.8 ZB（10 的 21 次方），如果把這些數(shù)據(jù)刻錄到 CD 碟片中，其摞起來的高度等于地球到月球的距離！
數(shù)據(jù)不僅在“量”上瘋狂的增長著，在“源”上也不斷的豐富著。目前世界上產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，有近 80% 是由個人用戶產(chǎn)生的；據(jù)估計，到 2020 年全球?qū)⒂?500 億個設(shè)備連入網(wǎng)絡(luò)，地理位置、網(wǎng)絡(luò)瀏覽行為、健康數(shù)據(jù)、甚至基因信息等，都成為技術(shù)為個體服務(wù)的有效資源，這也意味著商家對每一個用戶都將有精準的了解，真正做到與客戶的“零距離”接觸。正是這種巨大的商業(yè)利益的驅(qū)使，使得大數(shù)據(jù)成為國際一流企業(yè)競相投入使用的競爭利器。
推手二：應(yīng)用的普及
今年年初，美國一名男子闖入了他家附近的 Target 店鋪（Target 是一家美國零售連鎖超市）?！澳銈冊趺茨苓@樣！”男人向店鋪經(jīng)理大吼到，“你們竟然給我 17 歲的女兒發(fā)嬰兒尿片和童車的優(yōu)惠券，她才 17 歲啊！”店鋪經(jīng)理不知道發(fā)生了什么，立刻向來者道歉，表明那肯定是個誤會。然而，經(jīng)理沒有意識到，公司正在運行一套大數(shù)據(jù)系統(tǒng)。一個月后，這個憤怒的父親打來電話道歉，因為 Target 發(fā)來的嬰兒用品促銷廣告并不是誤發(fā)，他的女兒的確懷孕了。
諸如此類的應(yīng)用，在國際零售行業(yè)巨頭中已屢見不鮮，我們以 Target 作為首例，是因為它的案例的確留給人強烈的印象：數(shù)據(jù)的力量，不僅讓商家提升了自己的業(yè)績，還讓客戶為之心甘情愿買單。Target 創(chuàng)建了一套女性購買行為在懷孕期間產(chǎn)生變化的模型，不僅如此，如果用戶從他們的店鋪中購買了嬰兒用品，Target 在接下來的幾年中會根據(jù)嬰兒的生長周期情況定期給這些顧客推送相關(guān)產(chǎn)品，使這些客戶形成長期的忠誠度。
實際上，諸如沃爾瑪、Tesco（英國零售巨頭）等巨頭已從數(shù)據(jù)中獲得了巨大的利益，也因此鞏固了自己在業(yè)界的長盛不衰。以 Tesco 為例，這家全球利潤第二大的零售商從其會員卡的用戶購買記錄中，充分了解一個用戶是什么“類別”的客人，如速食者、單身、有上學(xué)孩子的家庭等等，并基于這些分類進行一系列的業(yè)務(wù)活動，比如，通過郵件或信件寄給用戶的促銷可以變得十分個性化，店內(nèi)的上架商品及促銷也可以根據(jù)周圍人群的喜好、消費的時段來更加有針對性，從而提高貨品的流通。這樣的做法為 Tesco 獲得了豐厚的回報，僅在市場宣傳一項，就能幫助 Tesco 每年節(jié)省 3.5 億英鎊的費用。
在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，大數(shù)據(jù)更是為電商、廣告商們提供了豐厚的回報。雅虎于 2008 年初便開始啟用大數(shù)據(jù)技術(shù)，每天分析超過 200PB 的數(shù)據(jù)，使得雅虎的服務(wù)變得更人性化，更貼近用戶和客戶。它與雅虎 IT 系統(tǒng)的方方面面進行協(xié)作，包括搜索、廣告、用戶體驗和欺詐發(fā)現(xiàn)等。AOL 也設(shè)立了 300 節(jié)點的服務(wù)器集群，將在其下屬系列網(wǎng)站（如 AOL.com、Huffington Post、MapQuest 等）中每天 500TB 的用戶瀏覽信息收集起來，分析和預(yù)測這些用戶的行為，以便有針對性的為每個月 1.8 億獨立用戶進行個性化廣告服務(wù)。
于亞馬遜（Amazon）而言，數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用更是為其成為一家“信息公司”，獨占電商領(lǐng)域鰲頭奠定了穩(wěn)定的基礎(chǔ)。為了更深入的了解每一個用戶，亞馬遜不僅從每個用戶的購買行為中獲得信息，還將每個用戶在其網(wǎng)站上的所有行為都記錄下來：每個頁面的停留時間，用戶是否查看 Review，每個搜索的關(guān)鍵詞，每個瀏覽的商品等等，在亞馬遜去年 11 月推出的 Kindle Fire 中，內(nèi)嵌的 Silk 瀏覽器更是可以將用戶的行為數(shù)據(jù)一一記錄下來。這些數(shù)據(jù)的有效分析使得亞馬遜對于客戶的購買行為和喜好有了全方位了解，對于其貨品種類、庫存、倉儲、物流、及廣告業(yè)務(wù)上都有著極大的效益回饋。
數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用不僅在零售和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)獲得極大回報，其帶來的經(jīng)濟價值使得各行業(yè)均為之“競折腰”。在能源行業(yè)，Opower 使用數(shù)據(jù)來提高消費用電的能效，并取得了顯著的成功。作為一家提供 SaaS 服務(wù)（軟件服務(wù)）的創(chuàng)新公司，Opower 與多家電力公司合作，分析美國家庭用電費用并將之與周圍的鄰居用電情況進行對比，被服務(wù)的家庭每個月都會受到一份對比的報告，顯示自家用電在整個區(qū)域或全美類似家庭所處水平，以鼓勵節(jié)約用電。Opower 的服務(wù)以覆蓋了美國幾百萬戶居民家庭，預(yù)計為美國消費用電每年節(jié)省 5 億美元。
最值得一提的是生物信息行業(yè)。生物信息是繼互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)之后數(shù)據(jù)迸發(fā)最迅速的行業(yè)，并將遠遠超過互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)：人類用 0 和 1 創(chuàng)造了虛擬世界，而造物主用 A/C/T/G 四種元素創(chuàng)造了萬物生靈，生命的產(chǎn)生、發(fā)展、消亡的奧秘盡在其中。隨著測序技術(shù)的發(fā)展，全基因組的測序價格由十年前的上億美元降至今天的數(shù)千美元，這使得更多人、物種的 DNA 信息的獲取成為可能。個體全基因組信息的獲取，使得個性化診療服務(wù)成為可能。在美國華盛頓大學(xué)，研究人員通過對一位白血病患者的基因信息進行分析，成功的找出了導(dǎo)致癌細胞迅速擴散的致癌基因，并發(fā)現(xiàn)了能夠阻止該基因產(chǎn)生作用的藥物，有效的延長了患者的生命。
諸如以上的應(yīng)用，在悄無聲息的進行著，是數(shù)據(jù)帶來的市場價值推動著一切的進行，亦構(gòu)成了“引爆”大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的第二個推手。
推手三：技術(shù)的發(fā)展
技術(shù)與應(yīng)用之間從來就是相輔相成的關(guān)系：應(yīng)用的實現(xiàn)需要技術(shù)的支撐，而技術(shù)的進步能推動應(yīng)用的普及。在以上實例應(yīng)用的背后，是大數(shù)據(jù)技術(shù)讓一切成為了可能。本文中，我們所指的大數(shù)據(jù)技術(shù)，主要是以 Hadoop 為代表的非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)及分布式運算架構(gòu)，在這一部分，我們將簡要介紹其發(fā)展背景。
上世紀 60 年代末關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)的出現(xiàn)使得數(shù)據(jù)能按照固定的結(jié)構(gòu)進行存儲，方便用戶根據(jù)數(shù)據(jù)屬性進行查詢的同時，也使得管理大為簡便。然而，數(shù)據(jù)量的爆發(fā)增長和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的多樣性，不僅要求能快速錄入、提取海量數(shù)據(jù)信息；還要求數(shù)據(jù)庫隨著數(shù)據(jù)量的增加而靈活擴展、數(shù)據(jù)存儲不局限于固定的結(jié)構(gòu)。這時，傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)已無法滿足這些需求，于是，NoSQL 技術(shù)在上世紀末期開始出現(xiàn)。
然而，非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)一開始并未得到廣泛應(yīng)用，直到 2009 年，在搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用盛行使得數(shù)據(jù)量迅猛增加后，才開始為人們所重視并投入使用。發(fā)展到今天，NoSQL 技術(shù)已經(jīng)形成了一系列不同用途的數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，如 BigTable、Amazon DynamoDB、Hadoop/Hbase、Cassandra 等列族存儲系統(tǒng)（Wide Column Store），MongoDB、CouchDB 等文件存儲系統(tǒng)，Neo4J 等圖形數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。由于列族存儲系統(tǒng)支持多種類型的數(shù)據(jù)存儲，目前應(yīng)用的范圍最為廣泛。
2004 年初，Google 開始研發(fā) BigTable 非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，它是建立在 Google 文件系統(tǒng)之上的一種壓縮的、高擴展的數(shù)據(jù)庫技術(shù)，可以讓 Google 對于自身新增業(yè)務(wù)處理進行低成本的擴展。8 個月后，BigTable 開始投入內(nèi)部使用，后來被廣泛應(yīng)用于一系列的 Google 應(yīng)用中，如 Google Reader、Google Earth、Google Maps、Gmail、YouTube 等等。為了解決海量信息的計算問題，Google 又研發(fā)了 MapReduce 的并行計算技術(shù)架構(gòu)，使得 T 量級以上的數(shù)據(jù)可以并行處理，并通過 BigTable 來存儲和更改資料，有效的支撐了 Google 日益增長的數(shù)據(jù)處理任務(wù)。而 BigTable 這一模型，啟發(fā)了眾多“后來者”的數(shù)據(jù)技術(shù)。
Hadoop 便是其中一員。這個由 Yahoo！ 的前員工 Doug Cutting（現(xiàn)任職于 Cloudera 公司）最初負責開發(fā)的項目，已成為大數(shù)據(jù)行業(yè)的技術(shù)中心。Hadoop 是由一系列開源技術(shù)組成的分布式架構(gòu)，包括 Hbase 列數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、MapReduce 并行計算框架、HDFS 分布式文件系統(tǒng)、Mahout 算法庫等等，由于其擴展性高、數(shù)據(jù)種類靈活、成本低，Hadoop 被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，包括互聯(lián)網(wǎng)、生物信息、物聯(lián)網(wǎng)，甚至美國宇航局 NASA 也用 Hadoop 來處理從宇宙望遠鏡中傳回海量無線電數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)量達到每秒鐘 700TB!
2008 年成立的 Cloudera 是最早將 Hadoop 商用的公司，為合作伙伴提供 Hadoop 的商用解決方案，其中包括 IBM、甲骨文（Oracle）、微軟EMC、Teradata 等行業(yè)領(lǐng)先的數(shù)據(jù)解決方案提供商，使得 NoSQL 技術(shù)成為現(xiàn)存 SQL 數(shù)據(jù)解決方案的強有力補充；眾巨頭紛紛推出相應(yīng)產(chǎn)品，來適應(yīng)其客戶數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的爆發(fā)增長，如 IBM 的 InfoSphere BigInsights，甲骨文的 BigData Appliance，EMC 的 GreenPlum 等等。Cloudera 公司的產(chǎn)品使得開源技術(shù)有效的為商業(yè)客戶提供服務(wù)，而其創(chuàng)始人 Jeff Hammerbacher 亦被福布斯評為美國 30 位 30 歲以下科技領(lǐng)域的明日之星之一。
目前，Hadoop 技術(shù)以及被廣泛應(yīng)用了各大互聯(lián)網(wǎng)公司，包括 Facebook、亞馬遜、蘋果、AOL、Ebay、Twitter、Netflix、淘寶、百度等等；在生物信息行業(yè)中，也初步得到了應(yīng)用，如大型制藥公司提供研究服務(wù)的 NextBio 公司，設(shè)立了 100 個節(jié)點的 Hadoop 集群來幫助制藥公司進行基因研究。先進技術(shù)的發(fā)展為企業(yè)提供了高效使用數(shù)據(jù)的便捷工具，是促進大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的第三大推手。
推手四：金融與政策的鼓勵
行業(yè)的發(fā)展，除了市場需求的驅(qū)動、技術(shù)水平的進步，還離不開資本與政策的矚目。據(jù)麥肯錫報道，大數(shù)據(jù)已經(jīng)實現(xiàn)了顯著的經(jīng)濟價值：為美國的醫(yī)療服務(wù)業(yè)每年節(jié)省 3000 億美元，為歐洲的公共部門管理每年節(jié)省 2500 億歐元，為全球個人位置數(shù)據(jù)服務(wù)提供商貢獻 1000 億美元，幫助美國零售業(yè)凈利潤增長 60％，幫助制造業(yè)在產(chǎn)品開發(fā)、組裝等環(huán)節(jié)節(jié)省 50% 的成本等等。大數(shù)據(jù)體現(xiàn)的巨大經(jīng)濟價值，成功地獲得了金融界和政界的親睞。
2011 年 11 月，曾投資 Facebook、DropBox、Cloudera、沃爾瑪?shù)?200 多家公司的硅谷著名風(fēng)投機構(gòu)阿克塞爾合伙人公司（Accel Partners），宣布成立一個金額 1 億美金的大數(shù)據(jù)基金，專注于投資兩種類型的數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司：建設(shè)包括存儲、安全和管理在內(nèi)的新型架基礎(chǔ)構(gòu)類公司，以及在基礎(chǔ)架構(gòu)之上進行如 BI、行業(yè)應(yīng)用、移動應(yīng)用等開發(fā)的公司。這樣的投資方向讓我們看到，大數(shù)據(jù)的爆發(fā)增長使得數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)制勝成為必然，那些能夠解決這個過程中因數(shù)據(jù)而產(chǎn)生的各種問題的創(chuàng)業(yè)公司，將在市場上得到自身價值的回饋。
今年 4 月，成立于 2003 年的數(shù)據(jù)軟件公司 Splunk 在納斯達克以 16 億美元的市值上市，給大數(shù)據(jù)行業(yè)打了一管興奮劑。Splunk 提供的軟件產(chǎn)品可以用于監(jiān)控、分析實時及歷史的機器數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以是日志、配置文件、消息和告警等。Splunk 可以幫助企業(yè)的 IT 管理員集中監(jiān)控分布部署在多個數(shù)據(jù)中心的成千上萬臺服務(wù)器，免去了錯誤發(fā)生時需要逐個排查糾錯的苦惱。從創(chuàng)立至今，Splunk 的客戶數(shù)量已接近 4000 家，財富 100 強的大部分成員皆為其客戶，包括瑞士信貸、美國銀行、Comcast、Salesforce、Zynga、LinkedIn、T-Mobile、Swisscom、Shutterfly、Heroku 以及美國勞工部和能源部等。
與此同時，政府也將大數(shù)據(jù)列入了國家發(fā)展戰(zhàn)略。今年 3 月底，奧巴馬政府宣布，白宮將投入 2 億美金的研發(fā)費用來推動大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，其主要目標是為了讓大數(shù)據(jù)技術(shù)更好的服務(wù)于科研、環(huán)境、生物醫(yī)藥、教育和國家安全領(lǐng)域。同時，奧巴馬政府對于投資的核心技術(shù)領(lǐng)域，也作出了明確的表示，將主要用來鼓勵那些在數(shù)據(jù)采集、存儲、管理、分析和共享等方面的技術(shù)研發(fā)。
綜上所述，我們可以看到，大數(shù)據(jù)成為今天眾人矚目的焦點，是經(jīng)過了在市場、技術(shù)、資金、以及政府多方因素推動的結(jié)果。在文章的最后，我們列出三個關(guān)鍵詞來總結(jié)大數(shù)據(jù)技術(shù)在實際應(yīng)用中的特性，希望幫助讀者對于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有一個概覽性的了解。
人才。人才是大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠真正發(fā)揮其價值的首要因素，也是最大的挑戰(zhàn)。據(jù)麥肯錫調(diào)查，至 2018 年，美國市場將出現(xiàn)近 20 萬深度大數(shù)據(jù)分析的專業(yè)人才、150 萬能夠進行數(shù)據(jù)解析的職業(yè)經(jīng)理人的職位缺口。大數(shù)據(jù)專業(yè)人才不僅需要多年的數(shù)學(xué)知識積累，還需要有編程、業(yè)務(wù)知識等綜合能力，是稀缺的復(fù)合型人才；而對于聘用企業(yè)來說，也很難有合適的職位適合此類人才。
用戶為中心。大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，可以幫助企業(yè)從業(yè)務(wù)的整體設(shè)計角度，發(fā)展到針對客戶的個性化服務(wù)，例如，零售企業(yè)對于過剩的庫存會進行整體促銷，如果對于用戶購買數(shù)據(jù)進行分析，就可以針對用戶的喜好進行個性化促銷，同時也根據(jù)用戶的購買行為對庫存進行準確的調(diào)配，以減少浪費。
行業(yè)化。在基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)采集、存儲及查詢方面，各行業(yè)所通用的技術(shù)架構(gòu)并無顯著差異；但由于每個行業(yè)的屬性及需求各異，數(shù)據(jù)分析將具有較強的行業(yè)性。例如，生物信息行業(yè)中，進行基因診斷所用到的比對數(shù)據(jù)庫需要專業(yè)的生物知識來進行翻譯，更為深入的致病基因鎖定則需要用到一系列專業(yè)算法及實驗設(shè)計；在能源行業(yè)，智能電網(wǎng)中的電力調(diào)度，則需要通過無數(shù)的傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測下一時刻電網(wǎng)中各節(jié)點的配電需求，這就要求系統(tǒng)對于實時海量數(shù)據(jù)的高效處理能力，以及預(yù)測算法的精準。
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