原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯:龔雪|2014-10-31 09:39:34.000|閱讀 381 次
概述:本文主要為大家介紹數(shù)據(jù)時代背景下的大數(shù)據(jù)。
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我們回顧數(shù)據(jù)空間的層層演變,驚嘆那些曾經(jīng)令我們印象深刻的數(shù)據(jù)應(yīng)用程序和工具。數(shù)據(jù)正在對企業(yè)的商業(yè)運營模式以及盈利能力產(chǎn)生影響。如今你已經(jīng)很難找到一個簡單的程序不以顯著的方式使用數(shù)據(jù)。一部分公司使用數(shù)據(jù)分析并由此來做出一些決策,因為這樣他們得以超越同行成為業(yè)界翹楚。
直到最近,訪問大數(shù)據(jù)還是需要具備顯著的專業(yè)知識和工具。如今很多工具已經(jīng)得到改善,而社區(qū)已經(jīng)成為了分享這些工具的主要場所。令我們非常高興的是許多針對新的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)類型的解決方案也陸續(xù)出臺。在這樣一個跨越傳統(tǒng)學(xué)科數(shù)據(jù)技能的時代,企業(yè)也開始強調(diào)文化、人以及流程的重要性。
我們展望未來,思考未來的數(shù)據(jù)前景,這也是我們在這里的主題。
大數(shù)據(jù)的算法和有效用戶界面的結(jié)合,讓我們看到了許多優(yōu)秀的消費者應(yīng)用程序,諸如Waze和谷歌。我們對這個話感興趣源于許多領(lǐng)域?qū)<液蜆I(yè)務(wù)分析師的分析以及民主化的工具,特別地,新的視覺界面打開了許多新的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)類型。
提起這個話題的算法,我想很多討論人工智能算法的人一定很感興趣。隨著智能系統(tǒng)變得越來越不同,安全和隱私也成為了關(guān)鍵的部分。盡管在這個領(lǐng)域當(dāng)中很多人提出了“不合理的有效性數(shù)據(jù)”,但是算法的創(chuàng)新仍然是一個非常重要的領(lǐng)域。
物聯(lián)網(wǎng)(IOT)需要系統(tǒng)能夠處理和釋放大量的事件數(shù)據(jù),這些系統(tǒng)將從分析平臺開發(fā)監(jiān)控操作。除了數(shù)據(jù)管理,目前做的最多的就是事件發(fā)展流分析和大量的時間序列分析。
分析項目中涉及的一系列步驟,往往需要不同的工具。有越來越多的公司和開源項目將各種分析工具集成到統(tǒng)一的用戶界面和包,將這些集成工具復(fù)制、讓它們相互協(xié)作以及將其合理的進行部署。這仍然是一個活躍的區(qū)域,作為專業(yè)工具急于將其擴大在數(shù)據(jù)管道的覆蓋率。
在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)當(dāng)中許多流行的組件都是開源的, 因此,許多公司通過裝配組件建立自己的基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)產(chǎn)品,比如Spark,Kafka,Cassandra和ElasticSearch。對比這幾年的變化,許多企業(yè)從沒有組裝過這些組件到建立完善的技術(shù)體系,這是一個從無到有的巨大演變的過程。然而企業(yè)真正感興趣的是應(yīng)用程序和分析平臺,而不是而不是單獨的組件。為此要求數(shù)據(jù)工程師們保持數(shù)據(jù)流和數(shù)據(jù)存儲的健壯性來組裝這些組件。
很顯然,數(shù)據(jù)分析師大多來自社會科學(xué)(如調(diào)查、心理測驗學(xué))。 然而我們注意到更多的數(shù)據(jù)科學(xué)家正在擴大與產(chǎn)品設(shè)計師和社會科學(xué)家的合作。
“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的組件是善于利用數(shù)據(jù)提高決策,然而這一切都始于儀器。RelateIQ副總裁DJ Patil曾經(jīng)說過,“如果你不能測量它,那么你不能修復(fù)它”。 此外,分布式計算的發(fā)展在過去的十年中已經(jīng)是數(shù)據(jù)產(chǎn)品公司的主流技術(shù)。在很多情況下,數(shù)據(jù)產(chǎn)品發(fā)展階段(從“最小可行產(chǎn)品”)是由跨職能團隊來替代分析技術(shù)。
每隔幾個月似乎有一篇文章批評炒作大數(shù)據(jù),往深處挖掘你會發(fā)現(xiàn),這些批評指出了許多有經(jīng)驗數(shù)據(jù)分析師曾經(jīng)分析的突出問題。 我的觀點是,隱私和模型文化是非常重要的。
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