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7個(gè)步驟讓大數(shù)據(jù)開口說(shuō)話
2014-09-03
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      “讓大數(shù)據(jù)開口說(shuō)話”，并不是一件容易的事。下面7個(gè)步驟能讓大數(shù)據(jù)開口說(shuō)話，如同人類要想開口說(shuō)話，信息的輸入、儲(chǔ)存、加工、處理，最終把思想以一種合適的方式表達(dá)出來(lái)，需要經(jīng)過(guò)一個(gè)復(fù)雜的化學(xué)反應(yīng)過(guò)程。對(duì)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)而言，要想讓大數(shù)據(jù)開口說(shuō)話，也要經(jīng)過(guò)一個(gè)復(fù)雜的電子信息處理過(guò)程。在數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)類型呈多樣化表現(xiàn)，數(shù)據(jù)價(jià)值日益受到重視的大數(shù)據(jù)時(shí)代，這個(gè)過(guò)程會(huì)變得更加復(fù)雜，應(yīng)用也會(huì)更加廣泛。
      我們知道，看似或零碎、或雜亂的數(shù)據(jù)，要想變成對(duì)企業(yè)業(yè)務(wù)有價(jià)值的決策參考信息或營(yíng)銷建議，需要經(jīng)歷數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理、加工、管理、監(jiān)控、分析、展現(xiàn)等多道工序。

大數(shù)據(jù)

     大數(shù)據(jù)火熱的時(shí)代，我們來(lái)看看如何一步步讓那些枯燥的大數(shù)據(jù)開始說(shuō)話的。將其歸納為7個(gè)步驟：

第一步：數(shù)據(jù)采集


      把數(shù)據(jù)采集上來(lái)，這是首要基礎(chǔ)，無(wú)論是網(wǎng)站的用戶訪問(wèn)日志，運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)設(shè)備端口信息，銀行的交易記錄，高爐里的溫度數(shù)據(jù)等等，只有采集起來(lái)，才有進(jìn)行下一步的可能。東方國(guó)信提供的Dprobe大數(shù)據(jù)采集設(shè)備從網(wǎng)絡(luò)接口采集數(shù)據(jù)，可以為運(yùn)營(yíng)商的智能管道應(yīng)用、政府的網(wǎng)絡(luò)安全監(jiān)管等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，通過(guò)硬件加速和軟件相結(jié)合的方式，可以實(shí)現(xiàn)單臺(tái)設(shè)備每秒10G的采集速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)x86方案的每秒3G，而且功耗只有1/8，體積只有1/6。

第二步：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)


      在硬件層面，根據(jù)不同應(yīng)用環(huán)境對(duì)于計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力的不同要求，東方國(guó)信推出了三種大數(shù)據(jù)專用設(shè)備：計(jì)算存儲(chǔ)均衡型、計(jì)算密集型和存儲(chǔ)密集型。比如對(duì)于銀行環(huán)境中身份證掃描圖像這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，由于容量大，業(yè)務(wù)流轉(zhuǎn)過(guò)程中也需要在線存取，就需要一種高性比、可擴(kuò)展的方案來(lái)支撐。


第三步：數(shù)據(jù)處理


      今天對(duì)于大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，一般會(huì)想到使用Hadoop技術(shù)。Hadoop也已發(fā)展成為繼Linux之后最成功的開源軟件之一，成本低廉，擴(kuò)展靈活。但問(wèn)題在于，這種原生于互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境中的技術(shù)，要想用到傳統(tǒng)企業(yè)計(jì)算環(huán)境，卻并非易事。開源的Hadoop之所以不能直接用于企業(yè)信息系統(tǒng)，就在于其需求、服務(wù)、研發(fā)和運(yùn)維體系都不同于互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，比如訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)時(shí)允許一定程度上的出錯(cuò)和數(shù)據(jù)丟失，但在銀行轉(zhuǎn)帳時(shí)如果出錯(cuò)，其后果就可能是災(zāi)難性的了。據(jù)中科院計(jì)算所副研究員查禮博士介紹，要想在企業(yè)環(huán)境中使用Hadoop，必須滿足幾個(gè)條件：兼容關(guān)系模型和SQL語(yǔ)言，完善關(guān)系模型產(chǎn)品與Hadoop“混搭”的架構(gòu)，增強(qiáng)系統(tǒng)運(yùn)維和數(shù)據(jù)處理工具，軟硬一體優(yōu)化配置硬件效能，集成開源社區(qū)Hadoop最新版本等。


第四步：數(shù)據(jù)加工

      數(shù)據(jù)加工的關(guān)鍵在于找到數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，這些零散的信息關(guān)聯(lián)在一起才能產(chǎn)生價(jià)值。比如在運(yùn)營(yíng)商環(huán)境中的“用戶畫像”，就是把某個(gè)用戶的上網(wǎng)行為數(shù)據(jù)、關(guān)系鏈、交易信息、搜索數(shù)據(jù)等關(guān)聯(lián)在一起，才得以實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而可以為這個(gè)用戶提供更精準(zhǔn)的個(gè)性能服務(wù)。李云峰談到，東方國(guó)信解決方案的核心點(diǎn)在于通過(guò)云化ETL(提取-轉(zhuǎn)換-加載)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)范，并可實(shí)現(xiàn)橫向擴(kuò)展，滿足對(duì)PB級(jí)數(shù)據(jù)的加工處理。

      顯然，統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理對(duì)于擁有多家子公司、多個(gè)系統(tǒng)的企業(yè)來(lái)說(shuō)更為關(guān)鍵，否則即便是一個(gè)最簡(jiǎn)單的KPI指標(biāo)，從不同的系統(tǒng)調(diào)出來(lái)都會(huì)大相徑庭，導(dǎo)致企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)無(wú)法決策。通過(guò)ETL工具來(lái)整合這些來(lái)自不同“孤島”系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換、清洗等步驟，讓數(shù)據(jù)具備了開口說(shuō)話的能力。

      除了ETL工具，元數(shù)據(jù)管理工具則可以弄清楚數(shù)據(jù)的來(lái)源、含義、類型等，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)質(zhì)量平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)全生命周期的質(zhì)量監(jiān)控和審核，保障數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性、一致性和及時(shí)性。正是通過(guò)數(shù)據(jù)的加工，進(jìn)而讓數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)分析挖掘成為可能，大數(shù)據(jù)也才能正常說(shuō)話，而不是胡言亂語(yǔ)。
第五步：數(shù)據(jù)分析

      數(shù)據(jù)分析的目的是在海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息。李云峰談到，東方國(guó)信的探索式分析工具，可以將幾十億條明細(xì)數(shù)據(jù)用思維導(dǎo)圖的方式進(jìn)行分析，以更直觀的豐富視圖來(lái)展示結(jié)果，從而深入洞察數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性及潛在影響。在這一方面，東方國(guó)信的首眼點(diǎn)是，速度要快，而且分析的結(jié)果要方便共享，以展現(xiàn)給不同需要的人。至此，大數(shù)據(jù)平臺(tái)已經(jīng)準(zhǔn)備好了要說(shuō)的內(nèi)容了。


第六步：數(shù)據(jù)展現(xiàn)

      數(shù)據(jù)分析出來(lái)的結(jié)果往往會(huì)用于決策參考或輔助營(yíng)銷。東方國(guó)信通過(guò)自助報(bào)表的方式來(lái)構(gòu)建展現(xiàn)過(guò)程，允許業(yè)務(wù)端的用戶在終端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存取和個(gè)性化展現(xiàn)，這可以理解為大數(shù)據(jù)說(shuō)話時(shí)非常靈活的表達(dá)方式。其中三個(gè)最典型的應(yīng)用是統(tǒng)計(jì)報(bào)表、即席查詢、OLAP分析，比如按時(shí)間、地域來(lái)關(guān)聯(lián)分析以找到有用的信息。

      當(dāng)然，針對(duì)不同的人，大數(shù)據(jù)要說(shuō)的話也是不一樣的。以東方國(guó)信的一大重要客戶中國(guó)聯(lián)通為例，針對(duì)內(nèi)部的公司高層、分析人員、一線客戶經(jīng)理，以及外部的行業(yè)客戶、咨詢機(jī)構(gòu)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)所呈現(xiàn)出來(lái)的內(nèi)容也是豐富多彩，各不相同。正是基于東方國(guó)信的個(gè)性化定制工具以及自助報(bào)表，使得大數(shù)據(jù)在中國(guó)聯(lián)通獲得了極為廣泛的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

第七步：移動(dòng)應(yīng)用


      在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，如果能把數(shù)據(jù)分析的結(jié)果推送到手機(jī)或iPad上面，顯然會(huì)進(jìn)一步提高業(yè)務(wù)效率。東方國(guó)信已經(jīng)將自助分析能力擴(kuò)展到了移動(dòng)設(shè)備，方便用戶快速的看到自己喜歡的各種分析圖表。

      比如，中國(guó)聯(lián)通位于各地的一些一線客戶經(jīng)理，可能之前的職業(yè)是幼兒園的老師、護(hù)士，甚至不會(huì)使用EXCEL表，而“掌上營(yíng)銷”這樣一款應(yīng)用，無(wú)疑是為她們配上了一個(gè)“貼身的分析師”，隨時(shí)隨地查看自己客戶的動(dòng)態(tài)，根據(jù)分析結(jié)果判斷哪些客戶可能會(huì)流失，哪些客戶需要生日問(wèn)候，從而更快速地采取行動(dòng)。

      可見，“讓大數(shù)據(jù)開口說(shuō)話”，看似簡(jiǎn)單，卻是個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程。不同于其他廠商針對(duì)于單一產(chǎn)品的發(fā)力，東方國(guó)信此次推出的是一站式的解決方案，涉及產(chǎn)品眾多。其實(shí)在筆者看來(lái)，今天的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域并不缺乏技術(shù)層面的創(chuàng)新，市場(chǎng)上已經(jīng)有很多不錯(cuò)的產(chǎn)品或技術(shù)出現(xiàn)，但能用好的并不多，真正缺乏的是應(yīng)用層面的創(chuàng)新和落地。東方國(guó)信的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品線聚合了很多先進(jìn)的技術(shù)，如Hadoop、ARM服務(wù)器、流式計(jì)算、數(shù)據(jù)建模、移動(dòng)計(jì)算等等，但其生命力還在于跟電信、金融等各行業(yè)業(yè)務(wù)實(shí)踐的深度結(jié)合。畢竟，一個(gè)人要想說(shuō)話，光有嘴巴是不行的，還需要耳朵、腦袋……以及源源不斷的信息輸入。大數(shù)據(jù)系統(tǒng)要想發(fā)揮出自身的價(jià)值，實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地說(shuō)得有見地的話，亦然!


                                                                                                                   數(shù)據(jù)分析師

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