
淺析大數(shù)據(jù)及企業(yè)策略_數(shù)據(jù)分析師考試
現(xiàn)在很多人都在談論大數(shù)據(jù),初創(chuàng)公司也在探索大數(shù)據(jù),深度學習也是科學研究的一個熱點。顯而易見我們正面臨著一場信息革命。數(shù)據(jù)正以驚人的速度增長,過去兩年全世界共產生了2 ZB的數(shù)據(jù)(1 ZB=十億 TB)。這些數(shù)據(jù)主要的來源是服務器日志的大量使用、物聯(lián)網、各種傳感器、社交媒體以及電子郵件。
大數(shù)據(jù)要多大?
如果你覺得你的10GB硬盤就叫大數(shù)據(jù)了,我只能說呵呵。100GB的服務器數(shù)據(jù)庫也只能叫“小數(shù)據(jù)”。就算是11TB的分布式數(shù)據(jù)庫也算不上是大數(shù)據(jù)。100TB的大規(guī)模并行處理系統(tǒng)勉強稱得上是大數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模在1000TB也就是1PB(Petabyte)左右的系統(tǒng)可以稱得上是大數(shù)據(jù)系統(tǒng),但這還不夠,我們預計未來的大數(shù)據(jù)平臺規(guī)模將以EB計(1 Exabyte=100萬TB)。
大數(shù)據(jù)所帶來的新技術和觀念的轉變對商業(yè)活動產生了很大的影響。
那么大數(shù)據(jù)究竟為我們帶來了哪些新技術呢?
1. 數(shù)據(jù)量
大數(shù)據(jù)依賴橫向擴展的架構來提高負載而非強化服務器硬件的縱向擴展。橫向擴展的意思是我們向網絡中加入更多的服務器節(jié)點達到均衡計算量的目的。相比于縱向擴展,橫向擴展更經濟,也可以獲得更好的性能。
2. 數(shù)據(jù)多樣性
企業(yè)環(huán)境中80%的數(shù)據(jù)是都是非結構化的。我們的日常生活其實也是在處理抽象的非結構化數(shù)據(jù),保守的處理方式是處理部分數(shù)據(jù)或是改變數(shù)據(jù)的結構,有了大數(shù)據(jù)的幫助,你可以處理原始數(shù)據(jù)而不必擔心數(shù)據(jù)在處理的過程中丟失。
3. 數(shù)據(jù)處理速度
采用大數(shù)據(jù)的處理方式不需要進行抽樣因此速度上可以得到提升,無需抽樣也意味著簡化的數(shù)據(jù)處理模型,因此精確度和可靠性也得到了保證。當我們使用有限資源處理過量數(shù)據(jù)時,我們需要對數(shù)據(jù)進行抽樣因此精確度會降低。反之,如果我們要提高精確性但能夠處理的數(shù)據(jù)又有限時我們則會得出更復雜的模型,這將會導致可靠性的降低。
更多的數(shù)據(jù)勝過聰明的算法——谷歌
大數(shù)據(jù)也帶來了觀念的轉變:數(shù)據(jù)驅動的科技需要數(shù)據(jù)科學。應用大數(shù)據(jù)的企業(yè)需要能夠有效利用大數(shù)據(jù)的人員,也就是數(shù)據(jù)科學家來幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中獲得有價值的信息,通常他們所使用的方式是機器學習和預測分析。
這里需要注意數(shù)據(jù)科學家與數(shù)據(jù)分析師的不同,數(shù)據(jù)分析師通常有著計算機或商業(yè)背景,所使用的工具如SAS、SPSS、Excel、R、SQL和數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)科學家則通常來自數(shù)學物理或自然科學等學科,掌握著更高級的統(tǒng)計和機器學習等技能。大數(shù)據(jù)初創(chuàng)公司應懂得根據(jù)產品的技術特性和用戶需求來尋找合適的數(shù)據(jù)科學家。
越來越多的初創(chuàng)公司在大數(shù)據(jù)領域尋找發(fā)展的機會或是提升運營的效率,這說明企業(yè)有著向數(shù)據(jù)驅動的商業(yè)模式轉型的需要。
所以,大數(shù)據(jù)時代的企業(yè)應該采取以下的公式:
新技術+新觀念+商業(yè)轉型=大數(shù)據(jù)策略。
大數(shù)據(jù)時代所采用的策略是初創(chuàng)公司進行商業(yè)轉型時所應考慮的一個問題。
如果你也在考慮著商業(yè)轉型,你需要考慮招聘一些數(shù)據(jù)方面的專才,比如大數(shù)據(jù)架構師、大數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學家甚至首席數(shù)據(jù)官來有效利用大數(shù)據(jù),很多大公司可能明年就會設立首席數(shù)據(jù)官這個職位。
看來大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學家即將走向臺前引領商業(yè)的走向。
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