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大數(shù)據(jù)分析最佳實踐案例分享
2016-02-08
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大數(shù)據(jù)分析最佳實踐案例分享

以前，人們對于數(shù)據(jù)的認識不夠深，不懂得如何運用大數(shù)據(jù)技術(shù)，隨著互聯(lián)網(wǎng)飛速的發(fā)展，人們對于大量大數(shù)據(jù)分析有著深刻的認知，各行各業(yè)對數(shù)據(jù)分析師人才更加重視。

TDWI九月中旬發(fā)布的最佳實踐報告正是調(diào)查大數(shù)據(jù)的分析狀況。

今 年年初翻譯了TDWI關(guān)于操作型數(shù)據(jù)倉庫的最佳實踐報告，對他們這種最佳實踐報告的套路已經(jīng)比較熟悉。一般來說是：一下 定義；二看現(xiàn)狀；三分長短；四談趨勢；最后還有個廠商介紹。這種報告多少還是有點商業(yè)利益的影子在里面，所以，后來覺得做此類翻譯沒什么意思。還是自己看 原文吧。

同樣，這份報告一開始也是定義了big data這個術(shù)語。顧名思義，大數(shù)據(jù)就是數(shù)據(jù)量很大吧！不僅僅是，報告總結(jié)了3V，翻譯過來，可以說是“量類時”，volume、variety、 velocity。不光是有大數(shù)據(jù)量，TB級以上甚至PB級，還有講究數(shù)據(jù)類型的多樣性，不光是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)文本語音，皆出大數(shù)據(jù)。不光是量 大、類型多樣，還有時效，已經(jīng)不光是批量倒入，還有準(zhǔn)實時、實時甚至是數(shù)據(jù)流了。
 
要知道，big data其實只是一個概念，是新環(huán)境下，新人群對舊事物的一種稱呼。咱們BI人其實也就是扯大旗，拉虎皮。內(nèi)涵，還是那些東西，ETL、專題分析、可視化、數(shù)據(jù)挖掘。只不過，這個詞的出現(xiàn)意味著BI的理念稍稍普及了而已。

在調(diào)查中，很多企業(yè)其實或多或少在這個名頭下做分析的事情，專題分析，這是我們通常的叫法，或者叫advanced analytics。這是最常見的分析——給定一個業(yè)務(wù)問題（比如學(xué)生市場如何細分），用數(shù)據(jù)給出回答。不過要注意，其實專題分析（或advanced analytics）并非一個嚴(yán)格的術(shù)語，不像OLAP那樣，有維度啊，度量啊之類的概念限制，專題分析似乎只是遵循一種模式而已，問題-數(shù)據(jù)分析-解 答。而至于如何分析，并沒有要求，所以，只要符合這種模式的分析，不論是使用何種分析方法，幾乎都可以說是專題分析，你無法去跟一個分析師說，你只是用了 excel的旋轉(zhuǎn)透視表做分析，就不能叫專題分析。

所以，大概也是因為這個術(shù)語的模糊性，導(dǎo) 致對分析師能力要求不夠具體。從報告來看，可以看到目前大數(shù)據(jù)分析的最 大短板就在于人員的分析技能。這點在我們身邊確實比比皆是。比如我們客戶那兒，早先我們了解到每個地市公司都有自己的分析團隊，每個團隊大概也就是一兩個 人吧。我們曾經(jīng)問省公司，他們是否要進行日常的專題分析？回答說當(dāng)然會做，而且做得快得很。后來去了解，確實也在做，大概一星期一個，主要就是接領(lǐng)導(dǎo)的需 要，分析一下這個，分析一下那個，主要工具用excel，透視一下，作圖，貼到ppt里面完成。至于分析的深度，確實，在如此的時間內(nèi)，對深度也不好意思 要求了吧，大體上是用數(shù)據(jù)呈現(xiàn)一下現(xiàn)狀而已。那時我們才知道，雖然我們大家都在說專題分析，可對這個東西的要求并不完全一致，我們的分析團隊對此有更嚴(yán)格 的要求。這種要求可能是“必須有業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)”。

不過這種要求顯然也難以衡量，什么叫業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)？這是對結(jié)論的要求，可對過程的要求呢？問題以何種形式定義；分析邏輯如何編排；采用什么樣的分析方法，配備什么形式什么周期的數(shù)據(jù)。這些可能都需要做要求。

當(dāng)我們?nèi)匀皇褂脤ｎ}分析、高級分析這類術(shù)語時，就必定仍然在模糊分析工作。未來，也許會有一天，會有一個新的術(shù)語，新的具備更清晰概念內(nèi)涵的術(shù)語，來替代它們。

在四談趨勢環(huán)節(jié)，列舉了很多跟大數(shù)據(jù)分析相關(guān)的技術(shù)，報告用一個二位矩陣來表示這些技術(shù)的應(yīng)用度和潛力。橫軸是應(yīng)用潛力，縱軸是應(yīng)用度（越大當(dāng)然就是指現(xiàn)在實際用得多的）?；痉殖闪怂膫€群體。
1、應(yīng)用但沒啥潛力的：如olap、手寫sql、統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)分析集市；
2、應(yīng)用不少，有點潛力的：如數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)庫內(nèi)分析、分析數(shù)據(jù)庫、DWA、私云、分析沙盒；
3、應(yīng)用不多，但很有潛力的：如MapReduce、Hadoop、No-SQL數(shù)據(jù)庫、SaaS…
4、極具潛力應(yīng)用也不錯的：如專題分析（高級分析）、高級分析可視化、預(yù)測分析、實時儀表盤、文本挖掘、內(nèi)存內(nèi)分析、可視化分析
 
看，基本上只有第3群對BI來說是新東西，嗯，其實也沒多新。

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