
大數(shù)據(jù)分析范圍正變得更寬廣
越來(lái)越多的企業(yè)都早已超越了開(kāi)始與大數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)分析打交道的第一階段。他們開(kāi)始需要形成銳化的見(jiàn)解,企業(yè)的營(yíng)銷人員已經(jīng)不再滿足于僅僅獲得一線消費(fèi)者的一般性的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)(例如,消費(fèi)者的住址、年齡分段、性別比例)。他們想要進(jìn)一步的了解更多能夠誘發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)買行為的復(fù)雜的元素——哪怕這些消費(fèi)行為是他們?cè)谟^看球賽轉(zhuǎn)播時(shí)發(fā)生的。
如果IT部門是為了支持這些深層次的分析,那么更多相互關(guān)聯(lián)的因素的存在便是為了市場(chǎng)上的相關(guān)工具,這些工具可以在大數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上在其數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行定位,所以可以以新的創(chuàng)新方法質(zhì)疑這些數(shù)據(jù)。
到目前為止,ApacheHadoop已經(jīng)成為一種事實(shí)上的非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)整理排序的標(biāo)準(zhǔn)。Hadoop善于分析多服務(wù)器并行處理器大數(shù)據(jù)的線程,并快速處理這個(gè)數(shù)據(jù)。不過(guò),Hadoop不擅長(zhǎng)的是記錄正在處理的數(shù)據(jù)塊之間的連接關(guān)系。換句話說(shuō),如果你企業(yè)的系統(tǒng)只使用了Hadoop,要得出英國(guó)球迷的妻子們往往在她們的丈夫玩游戲時(shí)去網(wǎng)上購(gòu)物的結(jié)論則可能需要花費(fèi)一些時(shí)間了。
針對(duì)這種類型的分析,社會(huì)化媒體已經(jīng)開(kāi)始使用新的工具了。一個(gè)典型的例子便是Facebook。某一天,當(dāng)我登錄到我Facebook的主頁(yè)時(shí),我立刻收到了該網(wǎng)站的新的數(shù)據(jù)庫(kù)工具圖片介紹。圖形工具為廣大用戶推出了新的大數(shù)據(jù)情報(bào),如“點(diǎn)擊此鏈接,尋找同樣在西雅圖喜歡騎自行車的人”、或“點(diǎn)擊此鏈接查看您的朋友最近訪問(wèn)過(guò)的倫敦的餐廳”。事實(shí)上,這些非常精準(zhǔn)而又高度復(fù)雜的大數(shù)據(jù)似乎發(fā)掘出了類似于上文所提到的球迷的妻子在球賽期間瘋狂網(wǎng)上購(gòu)物之間的聯(lián)系。
為了更好的分析這種大數(shù)據(jù)間的關(guān)系,F(xiàn)acebook使用了HBase,HBase是Apache的另一款產(chǎn)品。HBase使用他們自己獨(dú)特定義主鍵的一組設(shè)置好的表格。每個(gè)表都是一個(gè)系列,包含表的主鍵的屬性。例如,如果表的主要關(guān)鍵是一個(gè)人(例如,“約翰·史密斯”),表列中的關(guān)鍵屬性就可能包含興趣愛(ài)好(例如,“喜歡騎自行車”)或居住地(例如,“在西雅圖生活”)。HBase可以像Hadoop一樣執(zhí)行大數(shù)據(jù)處理產(chǎn)品的能力,以更快、更精細(xì)的方式分析不同數(shù)據(jù)之間的連接類型(以及這可能意味著什么)。
那么,企業(yè)的IT部門要注意什么?
很簡(jiǎn)單,隨著您的企業(yè)的大數(shù)據(jù)分析日趨成熟,你也應(yīng)該開(kāi)始尋找新的軟件和數(shù)據(jù)庫(kù),以便可以解決更復(fù)雜的需求。Hadoop是大數(shù)據(jù)部署的一個(gè)很好的開(kāi)端,但這個(gè)過(guò)程絕沒(méi)有結(jié)束。
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