別走進(jìn)大數(shù)據(jù)的誤區(qū)

近年來(lái)，隨著云計(jì)算和大數(shù)據(jù)的迅猛發(fā)展，已然讓“大數(shù)據(jù)”(大數(shù)據(jù)分析師)和“云計(jì)算”成為了當(dāng)下最時(shí)髦的詞匯。從IT界到、金融界，再到物流界、營(yíng)銷界，乃至醫(yī)療界、教育界……無(wú)論是界內(nèi)界外人士幾乎都已快形成“言必稱云”、“言必稱大數(shù)據(jù)”的口頭禪。

      但如果真遇到一個(gè)“較真兒的”，發(fā)出這樣的提問(wèn)——到底什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)到底有什么價(jià)值？我怎樣才能得到大數(shù)據(jù)價(jià)值？……是那頭黃色的Hadoop小象？是動(dòng)輒XXXBIT的高大上數(shù)據(jù)量？又或者是千萬(wàn)級(jí)別的用戶信息？那估計(jì)很多口口聲聲不離大數(shù)據(jù)的人可能都言語(yǔ)含糊解釋不清了。

      那么，到底該如何來(lái)看待大數(shù)據(jù)呢？還是聽(tīng)聽(tīng)專家的觀點(diǎn)吧。據(jù)國(guó)內(nèi)新興應(yīng)用交付廠商太一星晨產(chǎn)品總監(jiān)馮曉杰表示，大數(shù)據(jù)單從字面意思似乎不難理解，可以認(rèn)為是海量級(jí)的數(shù)據(jù)，但是在這海量級(jí)的數(shù)據(jù)究竟意味著什么，這在很多業(yè)內(nèi)外人士的概念里還純?cè)谥恍┱J(rèn)識(shí)誤區(qū)。

大數(shù)據(jù)誤區(qū)一：只要大就好

      當(dāng)技術(shù)哥在會(huì)議室里剛說(shuō)完這句話的時(shí)候，秘書(shū)MM正巧推門(mén)進(jìn)來(lái)，微微愣了一下就臉紅紅地退出去了。

      如今，很多人提起大數(shù)據(jù)，如果不提上幾嘴“日處理數(shù)據(jù)量XXGB，上傳圖片XXGB，并發(fā)數(shù)XXX”“Hadoop集群擁有XXXX節(jié)點(diǎn)，總存儲(chǔ)XXPB”……諸如此類的技術(shù)語(yǔ)言，都很怕別人覺(jué)得自己不專業(yè)。但是，難道真的只有數(shù)據(jù)大了，才能達(dá)到大數(shù)據(jù)的登峰境界？才能數(shù)人合一地達(dá)成大一統(tǒng)的目的？

      數(shù)據(jù)如果僅僅是大那是沒(méi)多大用處的！就好像資金的意義在于如何使用周轉(zhuǎn)一樣，數(shù)據(jù)大了，但不使用，讓它孤零零地偏安機(jī)房一隅，那它就不是大數(shù)據(jù)了，而是有點(diǎn)“敗家子”的意思。

      比如不少傳統(tǒng)的門(mén)戶網(wǎng)站，基本上就處于“坐擁金山卻無(wú)福消費(fèi)”的境況。每天上億的用戶量，卻只是簡(jiǎn)單的廣告呈現(xiàn)，沒(méi)有通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析產(chǎn)生更多價(jià)值。

大數(shù)據(jù)誤區(qū)二：只有技術(shù)大牛才懂大數(shù)據(jù)

      雖然很多人口口聲聲離不開(kāi)大數(shù)據(jù)，但是真問(wèn)他到底懂多少時(shí)，其中一部分人可能會(huì)說(shuō)：“我就是懂些皮毛，真正技術(shù)層面的大數(shù)據(jù)我也不懂，你還是問(wèn)那些技術(shù)大牛去吧，他們才真懂?！?/span>

      其實(shí)這樣的觀點(diǎn)并不全對(duì)。比如諸葛亮很懂兵法，他知道該在哪里擺陣，該在哪里伏兵……但是，他不必知道關(guān)羽是如何耍大刀，也不必知道張飛的丈八蛇矛在打仗時(shí)是扎還是砍。

      其實(shí)，對(duì)于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用更多的是一種戰(zhàn)略能力，而非細(xì)節(jié)的執(zhí)行技能，數(shù)據(jù)分析師這種能力是可以幫助決策者能從無(wú)盡的數(shù)據(jù)里看出商機(jī)看出價(jià)值，從而為企業(yè)帶來(lái)更高的利潤(rùn)。而作為決策者并不用太關(guān)心在技術(shù)細(xì)節(jié)層面，大數(shù)據(jù)到底怎么技術(shù)生成，又是如何理順提升用戶體驗(yàn)的。

大數(shù)據(jù)誤區(qū)三：是個(gè)公司都得上大數(shù)據(jù)

      在GMIC上，Evernote的CEO Phil Libin就明確表明不帶大數(shù)據(jù)一起玩兒，自己產(chǎn)品的商業(yè)模式就是向用戶收費(fèi)，讓他們甘心為產(chǎn)品體驗(yàn)付費(fèi)。

      雖然大數(shù)據(jù)固然是個(gè)香餑餑，但不是所有人都能消化得了，或者說(shuō)并不是所有都有上大數(shù)據(jù)的必要，而是要衡量企業(yè)的現(xiàn)狀，看清楚主次矛盾，或是要考量好投入產(chǎn)出的回報(bào)率，大數(shù)據(jù)并不是適合所有企業(yè)的現(xiàn)狀。

      比如，對(duì)于中小型網(wǎng)站來(lái)說(shuō)，一上來(lái)就盲目追求先進(jìn)“高大上”的技術(shù)架構(gòu)，那就有點(diǎn)“宰牛刀殺雞”的意思。對(duì)于這類網(wǎng)站，首要考慮的是商業(yè)運(yùn)作模式和推廣，只有等到用戶量飚升后，再去考慮技術(shù)升級(jí)這種大事兒。

      再比如，在GMIC上，Evernote的CEO Phil Libin就明確表明不帶大數(shù)據(jù)一起玩兒，自己產(chǎn)品的商業(yè)模式就是向用戶收費(fèi)，讓他們甘心為產(chǎn)品體驗(yàn)付費(fèi)。

      如同一個(gè)雙選題：A.日登陸用戶1000人，架構(gòu)完全參照美國(guó)亞馬遜從不宕機(jī)；B.日登陸用戶10萬(wàn)人，每天因?yàn)楦卟l(fā)不得不宕機(jī)三次。你會(huì)選什么？

大數(shù)據(jù)誤區(qū)四：我就要海量數(shù)據(jù)

      自從大數(shù)據(jù)概念火了以后，不少企業(yè)在遇到問(wèn)題的時(shí)候，總是會(huì)情不自禁的就會(huì)想到“是不是我的數(shù)據(jù)量不夠？”“是不是如果有了海量的大數(shù)據(jù)就能變得更好？”其實(shí)，這又是陷入了一個(gè)誤區(qū)。

      這又回到了大數(shù)據(jù)價(jià)值和金錢價(jià)值的類比概念上。比如用搜索引擎搜索一下“存款 貶值”，那么很快就可以發(fā)現(xiàn)類似這樣的信息：“五十年前的百萬(wàn)變13塊”， “一萬(wàn)元存一年賠19元”……顯然，不流動(dòng)的錢，是越放越?jīng)]有價(jià)值，而基數(shù)越大，可能導(dǎo)致的損失就越大。

      金錢如此，大數(shù)據(jù)亦然。只有像比特幣玩家們一樣，不停地使用數(shù)據(jù)，并以無(wú)比的熱情挖掘數(shù)據(jù)背后的關(guān)系和價(jià)值，才能如滾雪球一般，使數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系更豐富更完善。同理，對(duì)于企業(yè)的大數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，只有充分利用大數(shù)據(jù)，讓大數(shù)據(jù)充分流動(dòng)起來(lái)，不斷的實(shí)現(xiàn)增值效果，那么才有機(jī)會(huì)更大的釋放大數(shù)據(jù)的能量。

      因此，對(duì)于企業(yè)決策者來(lái)說(shuō)，看待大數(shù)據(jù)必須有一個(gè)清醒的認(rèn)識(shí)，當(dāng)在腦袋發(fā)熱準(zhǔn)備花大價(jià)錢上大數(shù)據(jù)之前，都一定得先想明白透徹了：“我真的需要大數(shù)據(jù)嗎？大數(shù)據(jù)真的能為我所駕馭嗎？”數(shù)據(jù)分析師