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大数据的魅力在于,让我们认识所不认识的、了解我们从未了解的,从而把决策过程从“艺术”变成有理有据的“科学”.
大数据是当前最时髦的技术词汇,这股发端于互联网企业的数据分析热潮已经远远超出了互联网领域,越来越多的敢于为先的传统企业已经开始部署大数据相关技术.从中嗅出商机的厂商则因势利导推出众多相关产品,而媒体、分析机构纷纷摇旗呐喊.IDC 最新发布的全球大数据市场预测称,包含结构化和非结构化的大数据正在以每年60% 的增长率持续增长,相应地,大数据市场也将从2010 年的32亿美元增长至2015 年的169 亿美元,年复合增长率达到40%.
中国是数据生产的大国,也将是可以从大数据中受益最多的国家之一.还是IDC 提供的数据,截止到2012 年6 月,中国有近3.9 亿的移动客户、5.3 亿的互联网客户.在一个中等规模的智能城市中,每个季度就可能产生出200PB 的视频数据（如果以一个笔记本电脑存储200GB,那就是100 万台笔记本电脑所能够存储的数据）.不过,其中究竟蕴藏着多少宝藏,还有待人们利用大数据相关技术来挖掘.这也正是大数据的魅力所在.
大数据的魅力
引发大数据热的根本原因是它能为我们开启一个新的可能,简单地说,就是让我们认识所不认识的、了解我们从未了解的,从而让我们从此前模糊的决策,变成有理有据的科学决策.多少年来,由于技术手段的限制,我们对世界的认识都是采用抽样方法,然而大数据却为我们提供了一种新的方法,让我们可以进行全样本研究.
数据集市:张伟：非农数据市场的操作逻辑
现实中,越来越多的用户正在从大数据技术中受益.比如,北京百分点信息科技有限公司（以下称百分点）推出了一种名为个性化搜索引擎的工具,库巴等电子商务公司利用它来分析访客的点击行为,找出访客的偏好、进行产品推荐.还有,可口可乐正在通过大数据技术处理其销售数据,来分析世界各地对各种口味的饮料的偏好,从而对各种饮料进行生产资料规划,以及新产品研发.更为人们熟知的案例是奥巴马在新一任美国总统大选中利用大数据技术随时了解选民的倾向,从而开展针对性的工作,帮助他最终胜选.
未来,还有更多的大数据案例会不断涌现.与此同时,“大数据是大忽悠、大谎言”的说法也不绝于耳,甚至也引来科学界的质疑,在互联网广为流传的《大数据的诅咒（The curse of big data）》引发了业界关于“大数据好还是小数据好”的讨论.
然而这些疑问挡不住厂商们的热情.传统的IT 大佬们纷纷在大数据领域投入巨资：大数据已经成为IBM 今年最主要的市场战略,IBM 推出拥有4 大核心能力的大数据平台,即Hadoop 系统、流计算(StreamComputing)、数据仓库和信息整合与治理；甲骨文推出了软硬一体的大数据库机,其中内置了Cloudera 版的Hadoop；SAP 以其HANA 为切入点,试图在大数据市场分一杯羹；微软推出了自己的Hadoop 发行版本.另外,Intel、EMC 等很多厂商也都在大数据方面有不小的投入.今年年初,EMC 把其Greenplum 等大数据业务独立,与VMware 的从事应用开发的部分合并,成立了Pivotal 公司,专门针对大数据市场.
除了传统IT 大佬之外,市场还有很多难以计数的初创公司,尽管这些公司不大,也许持续时间不长,但专注于大数据业务,对于大数据市场而言,它们同样也是不可或缺的一部分.
从BI 到大数据
在大数据概念出现之前,在市场也有一个类似的概念红极一时,至今长盛不衰,这就是商业智能,而眼下显然大数据的风头要胜过商业智能.实际上,这两者是一脉相承的.因为大数据是以海量数据的处理和分析,发现数据背后的本质,增加企业洞察力为目的而诞生的,而这与商业智能的目的基本一致,从这个意义上说,两者之间就存在着必然的联系.毕竟,获得洞察才是我们的目标.
业内专家的建议,可以把大数据看成是传统数据库、数据仓库以及商业智能这些概念的外延和扩展可能,特别是把大数据应用到传统企业中,这一点可能更为明显.因为大数据的长处在于处理非结构化数据,而商业智能则擅长结构化数据.目前,绝大部分传统企业的商业分析已经投资于商业智能,对于结构化数据的分析和建模都相对熟悉,而对非结构化数据的分析则陌生一些,因此非结构化的数据想要被充分认知和分析,转化为结构化数据之后处理不失为一种有效方法.比如,将大数据以及论文范文数据输入传统商业智能系统中去做分析与展现,最终形成报告,出分析结果.这也是传统IT 厂商最推荐的一个应用方法.
当然,也并非都必须如此,比如,那些率先引入大数据技术的互联网企业就很少使用这些方法,这些缺乏传统商业智能基础的企业从一开始就将自己的解决方案完全架构在Hadoop 等大数据技术上,直接从Hadoop 中提出数据,利用自己论文范文的MapReduce,完成数据的分析和展现.
大数据落地不容易
尽管大数据市场目前看起来很美,但从整体上说这个大数据市场才刚刚起步,整个市场的腾飞还有待时日,还存在诸多因素困扰大数据落地,人才瓶颈就是之一,特别是既懂得Hadoop 相关技术同时还了解企业业务的人才.比如,金融企业在对数据进行分析和处理时就非常需要那些有统计学背景、了解银行业务的专业人才,尤其需要懂得将统计学的知识应用到业务上并与之相结合.
在国外已经出现了“数据科学家”（有的称其为“数据分析师”或者“数据工程师”）的新职位.他们知道企业的数据在哪里、如何拿到它们,以及什么数据是关键、它们如何生成,并懂得构建相应的业务流程.其理想的候选人是对复杂的算法、分析和市场营销都非常熟悉,此外,最好还能懂超高速计算、数据挖掘、统计甚至人工智能.
用户可能面临的另一个挑战来自于Hadoop 本身的技术和生态系统还有待完善.Hadoop 是开源软件,本身还处于不断完善之中.同时,虽然有很多厂商围绕Hadoop 提供了一些服务和技术支持,而真正能提供全面技术支持的厂商却很少,用户所需要的技术支持大部分还来自于社区.而技术支持这一点对于金融、银行这样的客户是非常重要的.
值得庆幸的是,这些随着Hadoop 的普及正在慢慢改观,市场上逐步涌现出更多专业的工具和专业的服务,假以时日大数据必将为我们了解和认识我们所在的这个世界打开一扇新的大门.
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数据集市引用文献:
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