大數(shù)據(jù)的多樣性和混雜性_數(shù)據(jù)分析師

大數(shù)據(jù)是一種新的數(shù)據(jù)形態(tài)和實踐，它與當前主流的數(shù)據(jù)應用實踐并存，而非取代;大數(shù)據(jù)也是一種戰(zhàn)略、世界觀和習慣;“數(shù)據(jù)即價值”的價值觀早已存在，Value不是大數(shù)據(jù)專享的屬性，小數(shù)據(jù)照樣有大價值.

1. 大數(shù)據(jù)是一種新的數(shù)據(jù)形態(tài)和實踐，它與當前主流的數(shù)據(jù)應用實踐并存，而非取代。而且，它在相當長的時間內(nèi)仍然是個新鮮事物，即使年復合增長率高達32%，到2016年全球大數(shù)據(jù)技術和服務市場總額也就是240億美金左右（IDC在2012年底的預測）。不切實際、一窩蜂地上大數(shù)據(jù)項目不應鼓勵。明明不算大數(shù)據(jù)，要裝成有，偏要削足適履上馬Hadoop和NoSQL，更不足取。
2. 大數(shù)據(jù)也是一種戰(zhàn)略、世界觀和習慣。即使今天沒有大體量的數(shù)據(jù)，還是可以盡可能自覺、客觀、全面地測量世界，為未來的大數(shù)據(jù)實踐做準備。對于一個企業(yè)或系統(tǒng)來說，挑戰(zhàn)在數(shù)據(jù)采集，而非存儲。微信在設計之初就把數(shù)據(jù)監(jiān)控精細化，并納入基礎框架，這是意識和實力的體現(xiàn)。有多少公司像彭博社那樣“如饑似渴”地采集數(shù)據(jù)？它能夠雇傭一個衛(wèi)星每周對位于俄克拉何馬的美國最大原油儲備庫拍照，根據(jù)油罐浮動頂?shù)年幱伴L度來判斷原油儲備量的變化。成功者有成功的必然性。
3. “數(shù)據(jù)即價值”的價值觀早已存在，Value不是大數(shù)據(jù)專享的屬性，小數(shù)據(jù)照樣有大價值。大數(shù)據(jù)的功勞在于喚醒大家的意識和覺悟。同樣，從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)價值的實踐也由來已久，橫跨數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學和機器學習交叉學科的數(shù)據(jù)分析是大數(shù)據(jù)分析的基礎，但傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析實踐是無法適應大數(shù)據(jù)的發(fā)展的，這一點我會在分析這一部分中細談。
總之，不能神化大數(shù)據(jù)是萬靈藥，也不能矮化大數(shù)據(jù)就是包裝舊概念。對一部分人來說，大數(shù)據(jù)已經(jīng)是個客觀存在和競爭優(yōu)勢；對絕大多數(shù)人來說，大數(shù)據(jù)可以是一種“從現(xiàn)在做起”的世界觀，和未雨綢繆、決戰(zhàn)未來的戰(zhàn)略。本系列確有為大數(shù)據(jù)推波助瀾之意，但不會隨波逐流兜售概念；相反，我會剝開每一個概念，追溯它的源頭和發(fā)展過程，并給出個人的見解。
正文：
上回說到對大數(shù)據(jù)大體量的界定，只有少數(shù)產(chǎn)業(yè)和企業(yè)能夠對大體量感同身受，對更多的憧憬者來說，大數(shù)據(jù)不是進行時，而是未來時。這讓無數(shù)空有一身Hadoop技藝的架構師和程序猿/媛扼腕太息。
且慢，聽聽微軟研究院這位老哥的吐槽：根據(jù)微軟和Yahoo的統(tǒng)計，所有Hadoop任務放一起一平均，輸入數(shù)據(jù)集的大小也就是十幾個GB；即使是Facebook，90%的任務數(shù)據(jù)集小于100GB。這這這？這又讓言必稱ZB的布道者們情何以堪？
說來說去還是要回到大數(shù)據(jù)的定義上來。上回說IDC為業(yè)界巨擘搖旗吶喊ZB時代，旋即又用100TB作為大數(shù)據(jù)的門檻。其實，100TB不是故事的全部。這次好好擺一擺IDC對大數(shù)據(jù)的界定。IDC高手論道，一張圖搞定：

它的三步界定法是這樣講的：
1. 三個數(shù)據(jù)源場景：數(shù)據(jù)要么不小于100TB，要么來自于超高速的數(shù)據(jù)流，或者年增速大于60%。這三者是OR的關系，滿足其一即可。這下好，很多中小企業(yè)可以進入大數(shù)據(jù)的候選隊伍了。王侯將相，寧有種乎？數(shù)據(jù)少但速度可以快，基數(shù)小但增速可以大，只要秉持自覺、客觀、全面測量世界的大數(shù)據(jù)觀。
2. 無論你有哪種或哪幾種數(shù)據(jù)，必須部署在可動態(tài)適應的基礎設施（dynamically adaptable infrastructure）上。IDC專門強調(diào)，此基礎設施并非一定要水平擴展架構（scale-out infrastructure），傳統(tǒng)的scale-up架構也行。更重要的是，這個新名詞把基于云的基礎設施也包括了進去。要做大數(shù)據(jù)并非一定要自己部署Hadoop或NoSQL，把基礎設施的事情留給云，自己專心從數(shù)據(jù)里提煉價值，不亦樂乎？有了Amazon AWS，四個人就可以做一個大數(shù)據(jù)初創(chuàng)企業(yè)Prismatic。
3. 第三步兩個數(shù)據(jù)部署場景：部署中必須有不少于兩個的數(shù)據(jù)格式或數(shù)據(jù)源，或者高速流數(shù)據(jù)源（如點擊流或機器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流）。
好吧，不用執(zhí)念于Volume了，我們接著這第三步講Variety。
自道哥（Doug Laney）開立“三V經(jīng)”伊始，Variety在大數(shù)據(jù)五個大V（前幾天某人又提了第六個V，Viability，以后再表）排名老三，為什么Variety拿到系列第二篇講呢？
在下不是百曉生，自然不敢亂排座次。雖然在下確實自賦過順口溜一句：“大（Volume）、雜（Variety）、快（Velocity）、真（Veracity）、值（Value）”（大雜膾真值），但這萬萬不是Variety排第二的理由。Variety能做老二的最大底氣來自于占大數(shù)據(jù)體量八成以上的非結構化數(shù)據(jù)。天知道這“八成”是怎么算出來的，但既然美林從98年就開始在企業(yè)數(shù)據(jù)市場這么說，十幾年過去應該有增無減。
Variety從本義來說是指數(shù)據(jù)種類的多樣性，我把數(shù)據(jù)質量的多樣性即混雜性（舍恩伯格《大數(shù)據(jù)時代》中對messy的翻譯正好是“混雜”）也放入這一篇講。按理說混雜性也可以放在Veracity篇，但我感覺從方法論上多樣性和混雜性有更多的相通之處。
多樣性
如果一定要把數(shù)據(jù)分類，最簡單的方法是分兩類，結構化與非結構化。再深究下去，非結構化事實上是未必成立的概念。信息里的“結構”是永遠存在的，只不過結構尚未被發(fā)現(xiàn)，或結構變化無定（半結構化或多結構化），或者結構存在但機器卻處理不了。就像最典型的非結構化數(shù)據(jù)—文本，它有語言學意義上的結構（語法和語義），又有敘事意義上的結構（三段式、先破后立等），還具有結構化的元數(shù)據(jù)（作者、標題、發(fā)布時間等），但文本一直是非結構化數(shù)據(jù)的典型。有老學究一本正經(jīng)說：非結構化？此言差矣；應該說非模型化（unmodeled），結構本在，只是未建模而已。早期的非結構化數(shù)據(jù)，在企業(yè)數(shù)據(jù)的語境里主要是文本，如電子郵件，文檔，健康/醫(yī)療記錄。隨著互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，又擴展到網(wǎng)頁、社交媒體、感知數(shù)據(jù)，涵蓋音頻、圖片、視頻、模擬信號等等，真正詮釋了數(shù)據(jù)的多樣性。
從另一個維度上看，數(shù)據(jù)的多樣性又表現(xiàn)在數(shù)據(jù)來源和用途上。拿衛(wèi)生保健數(shù)據(jù)來講，大致有藥理學科研數(shù)據(jù)，臨床數(shù)據(jù)，個人行為和情感數(shù)據(jù)，就診/索賠記錄和開銷數(shù)據(jù)四類。麥肯錫在《大數(shù)據(jù)：創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿》里關于美國衛(wèi)生保健行業(yè)如何利用多樣化數(shù)據(jù)給出了精彩的建議，有興趣的可以去讀一讀。
又如交通領域。北京市交通智能化分析平臺數(shù)據(jù)源來自路網(wǎng)攝像頭/傳感器、地面公交、軌道交通、出租車以及省際客運、旅游、化危運輸、停車、租車等運輸行業(yè)，還有問卷調(diào)查和GIS數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)體量和速度上也達到了大數(shù)據(jù)的規(guī)模：4萬輛浮動車每天產(chǎn)生2000萬條記錄；交通卡刷卡記錄每天1900萬條；手機定位數(shù)據(jù)每天1800萬條；出租車運營數(shù)據(jù)每天100萬條；高速ETC數(shù)據(jù)每天50萬條；針對8萬戶家庭的定期調(diào)查，等等。發(fā)掘這些形態(tài)各異、快慢不一的數(shù)據(jù)流之間的相關性，是大數(shù)據(jù)做前人之未做、前人所不能的機會。更甚者，交通狀況與其它領域的數(shù)據(jù)都存在較強的關聯(lián)性：有研究發(fā)現(xiàn)，可以從供水系統(tǒng)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)晨洗的高峰時間，加上一個偏移量（通常是40-45分鐘）就是交通早高峰時間；同樣可以從電網(wǎng)數(shù)據(jù)中統(tǒng)計出傍晚辦公樓集中關燈的時間，加上偏移量來估計出晚上的堵車時點。國外的研究還發(fā)現(xiàn)了交通事故率與睡眠質量的關聯(lián)，不一而足。
有人說咖啡館的好處是“l(fā)et ideas have sex”，大數(shù)據(jù)產(chǎn)生價值的關鍵是“l(fā)et data have sex”。尤其是對不能坐擁大數(shù)據(jù)的企業(yè)來說，跳出自己的圈子，尋找新的相關數(shù)據(jù)源（如社交媒體，上下游企業(yè)或廣告、應用聯(lián)盟，數(shù)據(jù)市場）是出奇制勝的策略。即使牛如Apple，它也要雜湊Google、Wolfram Alpha、Wikipedia、Yelp等不同的外部數(shù)據(jù)源來讓Siri足夠聰明。
混雜性
我把混雜性作為數(shù)據(jù)質量的一個考量（數(shù)據(jù)質量的問題，在漫談第五個V即Veracity的時候，還要涉及），即數(shù)據(jù)里混有雜質的特性。數(shù)據(jù)的混雜性是不可避免的，既可能有數(shù)據(jù)產(chǎn)生主體的問題，又可能有采集手段、存儲方式的問題。
有人說這不是個新問題，我們很早以前就搞數(shù)據(jù)清洗。話是沒錯，只是在大數(shù)據(jù)時代，我們完全可以用一種更輕松的心態(tài)看待混雜性，并接受它帶來的精確性的問題。
試想，如果雜質是偶然的，它一定會被更多的正確的數(shù)據(jù)淹沒掉；如果噪音存在規(guī)律，足夠多的數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)這個規(guī)律，從而把噪音過濾；如果誤差是內(nèi)在的必然性，更多樣化的數(shù)據(jù)采集和信息融合也必然能糾正誤差。
拿幾個我在Intel做過的項目作為例子：
1. 定位：GPS有幾十米的誤差，但加上了地圖數(shù)據(jù)可以保證你導航無虞；GPS信號在城市環(huán)境里時斷時續(xù)，基于慣性導航的系統(tǒng)可以維持導航系統(tǒng)的工作；基于運動傳感器的室內(nèi)慣性導航有累積誤差，而且辦公室環(huán)境里磁傳感器受干擾嚴重，辦法是跟基于Wifi的室內(nèi)定位和地圖匹配結合起來；通過SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）構建室內(nèi)地圖同樣受慣性導航傳感器精度的限制，但如果有Wifi的幫忙，或者有大量路徑軌跡，完全可以把誤差糾正，等等。
2. 智慧城市里的視覺分析：基于單個攝像頭的車牌抓取和識別可能受光照條件、空氣能見度、車輛運行速度和遮擋情況的影響，但獲得的部分信息（不完整車牌和車輛特征）可以跟其它攝像頭獲取的信息進行對照和相互印證。
3. PM2.5的檢測儀太貴，5000美刀，很準很穩(wěn)定。買個灰塵傳感器，幾十塊人民幣，不準不穩(wěn)定。那兩個傳感器放一起呢，平均、平滑過的數(shù)據(jù)穩(wěn)定了很多。再把這個數(shù)據(jù)跟官方的數(shù)據(jù)做關聯(lián)，跟開放遙感數(shù)據(jù)（MODIS）推測的PM2.5值做關聯(lián)，跟區(qū)域溫濕度、氣壓和風向做關聯(lián)，也許你就有了個200塊人民幣的個人PM2.5檢測儀。
類似數(shù)據(jù)融合的例子有很多，涉及連續(xù)時/空軸的同質數(shù)據(jù)和同一時/空點的異構數(shù)據(jù)。時空關系是最典型的一種上下文語境（context）。在數(shù)據(jù)全集前提下，通過上下文語境來組織、過濾和呈現(xiàn)具有相關性的數(shù)據(jù)集/數(shù)據(jù)流是提升管理和分析效率的一種重要方式。大數(shù)據(jù)采集和存儲盡量要全集，而管理和分析未必是多多益善（以后在分析篇中詳述），抓住context很關鍵。在數(shù)據(jù)管理上，geocoded data或time series數(shù)據(jù)庫就是利用時空語境來組織和優(yōu)化多源數(shù)據(jù)的例子。
對于數(shù)據(jù)擁有者而言，數(shù)據(jù)的多樣性和混雜性具有多重含義：
1. 原始數(shù)據(jù)層面，多樣性是不因意志轉移的事實，必須準備好多種采集和存儲手段，保留這種多樣性。
首先是采集。彭博社近乎偏執(zhí)地采集數(shù)據(jù)，從用戶使用彭博終端的每一次按鍵，到每一個員工的即時位置，從公司創(chuàng)始人每一次訪問家族基金的記錄，到前文所述石油庫存的照片，甚至發(fā)展到丑聞。對絕大多數(shù)企業(yè)來說，除了前面所說的外部數(shù)據(jù)源，仔細研究一下IT系統(tǒng)的日志和歸檔功能，也許無需大動干戈就有意外的收獲。
對于個人來說，基督教有諺云“凡走過必留下痕跡”。大可不必像MIT Geek Deb Roy那樣把自家過日子的分分秒秒都錄下來，也不用像Bell定律的提出者Gordon Bell那樣把生活工作的點滴事無巨細記錄到MyLifeBits里，“Total Recall”（電影《全面記憶》，Bell在2009年寫的一篇文章以此為標題）還太遙遠，但有了手機，我們真的可以更好地記錄自己、量化自我。Small data是Big data的一個有趣側面，以后也許還會述及。
其次是存儲。對于非結構化數(shù)據(jù)，文件系統(tǒng)是主流的存儲選擇，但是在存取、索引以及元數(shù)據(jù)管理上不是最優(yōu)。而結構化數(shù)據(jù)主要依靠關系型數(shù)據(jù)庫，主要問題是結構變化時太折騰，當數(shù)據(jù)在TB級是也太慢。NoSQL數(shù)據(jù)庫應時而生，一是能支持靈活的結構（schema）和非結構化數(shù)據(jù)，二是針對大數(shù)據(jù)體量可擴展性更好。同時，文件系統(tǒng)也得到了發(fā)展，與對象存儲相映生輝，不僅在效率上提升（如Facebook Haystack對小圖片文件），也能更好地支持管理和分析（如支持SQL-like語言來操作）。由于NoSQL數(shù)據(jù)庫和文件/對象存儲不能很好地支持數(shù)據(jù)庫事務（ACID），不但關系型數(shù)據(jù)庫還有用武之地，NewSQL數(shù)據(jù)庫也因此脫穎而出。
2. 數(shù)據(jù)準備層面，怎么對多樣化的數(shù)據(jù)建模，怎么在把多樣化的原始數(shù)據(jù)轉換為元數(shù)據(jù)，怎么在元數(shù)據(jù)里保留數(shù)據(jù)多樣性、又能夠保證數(shù)據(jù)處理手段的統(tǒng)一性。
這是一個很大的課題。數(shù)據(jù)處理前會有大量的時間做數(shù)據(jù)準備（到達80%），涉及到抽取、清洗、轉換和集成，做得不好就只能是悲慘的“garbage in, garbage out”了。對于非結構化數(shù)據(jù)而言，最大的問題是究竟抽取什么出來，是一些特定的低階特征、還是具有高階語義的標記或元數(shù)據(jù)？到頭來，非結構化數(shù)據(jù)的“結構”很容易受到主觀假設的影響。
多樣化數(shù)據(jù)的存儲有幾個問題，一個是多類數(shù)據(jù)放一起還是分開存，二是元數(shù)據(jù)怎么存儲、與源數(shù)據(jù)如何關聯(lián)，還有就是怎么能夠最好地支持未來的分析。Booz Allen的Data Lake是把幾方面做得比較好的。對于非結構化數(shù)據(jù)來說，Apache UIMA（Unstructured Information Management Architecture）是不錯的選擇，IBM的Watson主機在《Jeopardy》里戰(zhàn)勝人類，軍功章里有UIMA的一份。
3. 數(shù)據(jù)處理層面，主要是怎么在處理中利用好數(shù)據(jù)的多樣性。這個在數(shù)據(jù)分析篇再談。
4. 多樣化數(shù)據(jù)信息密度不同，處理的代價不同，需要保存的時間也不一樣，既要全局重視，也要區(qū)別對待，在一個統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)架構里允許差異化的數(shù)據(jù)存儲、管理和處理，是低成本和高靈活性的關鍵。
舉個例子說，現(xiàn)在的平安城市、智能交通有大量的視頻數(shù)據(jù)，一般需要保持30-60天。如果用HDFS的缺省配置來存，3份拷貝在成本上吃不消。而從視頻里提取出來的圖片保持時間較長，元數(shù)據(jù)就更長了，因此對于數(shù)據(jù)持久性上要給予不同的對待。考慮到數(shù)據(jù)搬移的代價，這些不同的數(shù)據(jù)可能還要存在不同的地方，視頻可能在靠近它產(chǎn)生的地方即邊緣區(qū)域，元數(shù)據(jù)在中央。這樣，需要把計算發(fā)送到數(shù)據(jù)保存的地方。文章來源：CDA數(shù)據(jù)分析師培訓官網(wǎng)