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你想知道的大數(shù)據(jù)知識都在這里
2018-08-27
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你想知道的大數(shù)據(jù)知識都在這里

大數(shù)據(jù)主要是指企業(yè)中日常生成的,大量的有組織以及無組織的數(shù)據(jù)。在這種情況下,組織如何處理這些數(shù)據(jù),與數(shù)據(jù)量是無關(guān)的。對大數(shù)據(jù)分析可以產(chǎn)生改善戰(zhàn)略商務(wù)決策(Strategic business decision-making)的洞察力。

大數(shù)據(jù)的重要性

如前所述,大數(shù)據(jù)的價值不在于您擁有多少信息,而在于您要如何利用它。您可以從任何一個點收集數(shù)據(jù)(并對其進行檢查),以找到下面四種情況的解決方案:

  • 物價回降(Price reductions)
  • 時間縮減(Time reductions)
  • 新產(chǎn)品開發(fā),以及改進產(chǎn)品
  • 做出明智的判斷

當(dāng)您耗費大量精力分析聚合大數(shù)據(jù)時,下面這些業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的任務(wù)就可能實現(xiàn):

  • 實時識別故障原因、問題以及缺陷。
  • 根據(jù)客戶的購買歷史,在銷售端(Point-of-sale)生成憑證(Voucher)。
  • 在幾分鐘內(nèi)計算出特定功能的全部風(fēng)險。
  • 在欺騙行為影響到您的組織之前,將其檢測出來。

圖1 大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)實例

  • 汽車行業(yè):福特現(xiàn)代混合動力車型 Fusion,它每小時產(chǎn)生高達 25GB 的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以用于解釋駕駛習(xí)慣和駕駛模式,以預(yù)防意外事故,轉(zhuǎn)向碰撞等情況。
  • 娛樂:電子游戲行業(yè)每天都在使用大數(shù)據(jù)技術(shù)來檢查超過 500GB 的有組織數(shù)據(jù),以及 4TB 的功能性積壓(Functional backlogs)。
  • 社交媒體效應(yīng):每天,社交媒體網(wǎng)站 Facebook 的數(shù)據(jù)庫中都會增加大約 500TB 的新數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)類型

大數(shù)據(jù)可以分為以下三大類。

  1. 結(jié)構(gòu)化:可以以固定數(shù)據(jù)格式存儲、處理和改進的數(shù)據(jù)稱為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。隨著時間的推移,如今計算機科學(xué)已經(jīng)能夠開發(fā)使用這些數(shù)據(jù)的方法,并從中獲得價值。不過近來我們正預(yù)測與龐大數(shù)量的這類數(shù)據(jù)相關(guān)的問題,這些數(shù)據(jù)量將成為 ZB(10 億 TB 等于 1ZB)級別的。
  2. 非結(jié)構(gòu)化:非映射(Unmapped)形式的數(shù)據(jù)稱為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如何從大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中獲取價值,這其中充滿挑戰(zhàn)。例如,包含了簡單文本文件、圖片、音頻,以及視頻錄像之集合的異構(gòu)數(shù)據(jù)源(Heterogeneous data source),這些數(shù)據(jù)將難以進行分析。當(dāng)下,組織擁有大量可用的數(shù)據(jù),但不幸的是,他們并何從下手以提取數(shù)據(jù)的價值,因為這些數(shù)據(jù)是未經(jīng)處理的形式。
  3. 半結(jié)構(gòu)化:這可以包含兩種形式的數(shù)據(jù)。另外,我們可以將半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)視為一種形式上的結(jié)構(gòu),但實際上數(shù)據(jù)本身并未定義。例如,XML 文件中所描述的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)的四個 "V" 值

一些共同特征如圖 2 所示。

  1. 積(Volume):數(shù)據(jù)量是決定大數(shù)據(jù)價值的重要因素。因此,體積是處理大數(shù)據(jù)時需要考慮的一個屬性。
  2. 種類(Variety):指的是各種數(shù)據(jù)源以及數(shù)據(jù)的性質(zhì),這其中既有結(jié)構(gòu)的,也有非結(jié)構(gòu)化的。曾經(jīng),電子表格和數(shù)據(jù)庫是大多數(shù)實際應(yīng)用中唯一考慮的數(shù)據(jù)來源。但現(xiàn)在,調(diào)查應(yīng)用中還會考慮到電子郵件,圖片,錄音,以及監(jiān)控設(shè)備等形式的數(shù)據(jù)。
  3. 速率(Velocity):該術(shù)語是指 “數(shù)據(jù)是如何迅速生成的”。數(shù)據(jù)創(chuàng)建和提煉的速率要有多快,才能滿足特定需求,這決定了它的真正潛力。大數(shù)據(jù)的速率是數(shù)據(jù)從業(yè)務(wù)流程、應(yīng)用程序日志、網(wǎng)站等來源流出的速度。大數(shù)據(jù)流動的速度非常高,幾乎從不間斷。
  4. 精確性(Veracity):這是指所生成數(shù)據(jù)的各種格式之間的不兼容性,這限制了挖掘或管理數(shù)據(jù)的過程。

圖2 大數(shù)據(jù)的特征

數(shù)據(jù)架構(gòu)

數(shù)據(jù)架構(gòu)包含一致的、可擴展的,以及完全計算機化的數(shù)據(jù)管道(Data pipelines)。構(gòu)建這種基礎(chǔ)架構(gòu)需要具有深入了解堆中的每一層的能力,即從集群設(shè)計(Cluster design)開始,直到設(shè)置負責(zé)處理數(shù)據(jù)的頂級鏈(Top chain)。圖 3 展示了堆棧的復(fù)雜性以及數(shù)據(jù)管道工程如何觸及其每個部分。

在圖 3 中,數(shù)據(jù)管道收集原始數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)化為有價值的東西。同時,大數(shù)據(jù)工程師必須計劃好數(shù)據(jù)會發(fā)生什么情況,數(shù)據(jù)存儲在集群中的方式,內(nèi)部許可的訪問方式,用于處理數(shù)據(jù)的設(shè)備,以及提供給外界訪問的模式。那些設(shè)計和實現(xiàn)這種架構(gòu)的人被稱為大數(shù)據(jù)工程師。

大數(shù)據(jù)技術(shù)

眾所周知,大數(shù)據(jù)的主題非常廣泛,并且滲透到了許多新技術(shù)的發(fā)展中。以下對一些技術(shù)的概述旨在幫助用戶對大數(shù)據(jù)進行改造。

1. MapReduce(映射化簡):這使得任務(wù)的實現(xiàn)具有能夠跨越數(shù)千臺服務(wù)器的可擴展性。

  • Map:將輸入數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換為一組不同的值。
  • Reduce: 將 Map 任務(wù)的輸出聯(lián)合起來,形成一組簡化的值。

2. Hadoop:這是 MapReduce 最令人欽佩的執(zhí)行方式,它是一個完全開源的處理大數(shù)據(jù)的平臺。Hadoop 足夠靈活,它能夠處理多種數(shù)據(jù)源,例如聚合數(shù)據(jù)以進行大規(guī)模處理,從數(shù)據(jù)庫讀取數(shù)據(jù)等。

3. Hive:這是一個類似 SQL 的鏈接,允許 BI(商業(yè)智能) 應(yīng)用程序在 Hadoop 集群旁運行查詢。這是由 Facebook 開發(fā)的,它已經(jīng)被開源了一段時間,并且它還是 Hadoop 框架的更高層次的概念。此外,它允許每個人對存儲在 Hadoop 集群中的數(shù)據(jù)進行查詢,并改進了 Hadoop 的功能,使其成為了 BI 用戶的理想選擇。

圖3 大數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)處理的優(yōu)勢

處理大數(shù)據(jù)的能力具有多種益處。

  1. 企業(yè)可以在進行決策時利用外腦(Outside brainpower):使用來自搜索引擎以及 Facebook 和 Twitter 等網(wǎng)站的社交數(shù)據(jù)的權(quán)利,可以幫助企業(yè)改進商務(wù)戰(zhàn)略。
  2. 增強客戶服務(wù):客戶響應(yīng)系統(tǒng)正在被使用了大數(shù)據(jù)技術(shù)的新系統(tǒng)所取代。在這些新系統(tǒng)中,大數(shù)據(jù)技術(shù)用于理解與評估消費者的反應(yīng)。
  3. 在早期識別服務(wù)風(fēng)險:可以事先識別風(fēng)險因素,以提供完美的數(shù)據(jù)。
  4. 提高操作能力:大數(shù)據(jù)技術(shù)可用于在決定將哪些數(shù)據(jù)移入數(shù)據(jù)倉庫之前,為新數(shù)據(jù)構(gòu)建暫存區(qū)(Staging areas)或著陸區(qū)(Landing zones)。此外,這種大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)的結(jié)合可幫助企業(yè)繞過不經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)。

挑戰(zhàn)

雖然很容易陷入各種關(guān)于大數(shù)據(jù)的炒作之中,但它未得到充分利用的原因之一就是,在使用到它的技術(shù)中仍有許多挑戰(zhàn)需要解決。其中一些挑戰(zhàn)如下:

  1. 公司面臨著的問題是:識別正確的數(shù)據(jù),以及審查如何最好地利用它們。構(gòu)建與數(shù)據(jù)有關(guān)的商業(yè)案例,這往往意味著形成 “開箱即用(Out-of-the-box)” 的意見,以及尋找與傳統(tǒng)商業(yè)模式截然不同的收入模式。
  2. 公司不情愿去挑選同時具有使用新技術(shù)和審查數(shù)據(jù)(以發(fā)掘重要的商業(yè)洞察)能力的優(yōu)秀人才。
  3. 大量數(shù)據(jù)點還沒有進行鏈接,公司通常沒有合適的平臺來整合和管理整個企業(yè)的數(shù)據(jù)。
  4. 數(shù)據(jù)世界的技術(shù)發(fā)展日新月異。借用數(shù)據(jù)之力,意味著能夠與良好的、具有開拓性的伙伴一起運營 —— 這些公司可以幫助創(chuàng)建正確的 IT 設(shè)計,從而以良好的組織方式適應(yīng)環(huán)境的變化。


大數(shù)據(jù)的可訪問性(Accessibility),便宜的硬件產(chǎn)品,以及新的信息管理和分析軟件聚合在一起,在數(shù)據(jù)分析的歷史中創(chuàng)造了獨特的時刻。我們現(xiàn)在有能力快速且經(jīng)濟高效地審查這些驚人的數(shù)據(jù)集,這是有史以來的第一次。這種能力象征著真正的飛躍,同時也象征著一個在工作效率、收入和成功方面大幅進步的機會。

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