京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据也该找个归宿
男大当婚女大当嫁,数据大了也该找个归宿。有人说大数据是云计算的掌上明珠,堪称位居公主之位。虽说皇帝的女儿不愁嫁,但大数据真不如虚拟化萝莉畅销,大家都在热议大数据,一旦要谈婚论嫁,很多人似乎都患上了结婚恐惧症。别怀疑大数据魅力不足,因为大数据虽然让人浮想联翩,但大家却对大数据的洞房花烛夜充满狐疑。
刚刚过去的2012年真是大数据的花季之年,提亲媒婆似乎踏破了每个数据中心的门槛,大家都对大数据产生了无限的好奇和遐想。
大数据的定义已经不是问题,四个“V”的特征就好比四颗美人痣一样被大家广泛接受,大数据可以产生大价值的论断也逐渐改变着大家的思维,只是这个大价值怎么和自己联系起来呢?很多数据中心还是没有明确的答案,似乎只有互联网、电商等小子正乐享大数据的温柔。大数据到底怎样才能和企业数据中心创造一段美丽的佳话呢?
IDC预测接下去的10年数据量将会成长50倍,而其中非结构化数据将占到90%以上。不仅仅是数据量的增加让我们面临存储、检索等一系列的挑战,非结构化数据也让传统的RDBMS束手无策。同时,数据的生命周期也正发生着革命性变化,正在从传统的CRUD(Create-Read-Update-Delete)走向CRAP(Create-Read-Append-Process),大量的数据会从产生就不断积聚、添加到处理,从而大数据在任何一个行业都会急剧扩散、蔓延,不以我们的意志为转移。当然,对数据的处理速度也提出了更高要求,传统的商务智能(BI)可能只要每周、每月甚至每年出几次报告,而现在日益加剧的商业竞争让每个企业都希望能随时看到报表和结果数据,这真是一个既要马儿跑得快又要马儿不吃草或少吃草的时代。这就是快数据(FastData),是大数据的贴身丫鬟,考虑迎娶大数据可不能忘记快数据。
云计算让深藏互联网闺房的大数据第一次走进公众的视野,但很多企业数据中心却被互联网极客的某些论断吓退,比如前些日子微博上有人热炒:一个工厂过去十年的数据可能都比不上淘宝一天的数据量,所以制造业根本没有大数据。到底大数据是谁的菜呢?难道和我们很多企业数据中心都没有缘分吗?其实,大数据就在我们身边,我们发邮件、购物、上网搜索资料等的行为记录就是大数据;工厂机器的GPS数据、维修记录等也是大数据,产品销售记录、客户行为习惯资料等也是大数据;矿山、气象等资料也是大数据;平安城市物联网更是大数据。实际大数据无处不在,有人说软件正在吞噬世界,我想说数据也在淹没世界,每个数据中心都应该考虑好迎娶大数据。
Unix服务器、企业级存储、网络、安全、RDBMS是我们常用的五件套来应对数据的存储、管理等挑战,但今天传统五件套已经没法满足大数据的需要,不是大数据太骄奢,而是大数据真需要新嫁妆才能成为巧媳妇,那迎娶大数据需要什么新嫁妆呢?
首先,Unix服务器/企业级存储都将随云而去。Unix服务器/企业级存储曾是任何企业应用的基础平台,但随着互联网之风的盛行,Unix服务器/企业级存储高高在上的价格和孤芳自赏的品行越来越不能为大家接受,x86服务器/廉价云存储开始大行其道,成为云端应用的基石,无论是大数据还是快数据,都是x86平台/廉价云存储的粉丝,这个嫁妆绝对不能少;第二,网络和安全也随云而新,软件定义的网络SDN这股清风吹醒了传统的网络界,云安全也提上了任何云项目的重要议程。没有宽阔的胸堂(SDN)和坚强的臂膀,怎么能呵护大数据这个娇娘?因此,SDN和云安全也不能少;最后,RDBMS老骥伏枥不能相忘。今天确实仍是结构化数据处理的中坚,但要降服云端挑战,即使是老将,也要配备新的盔甲,数据库即服务和内存数据库将成为其新战袍。
另外,非结构化的领地要交给Hadoop等新一代的战将来打理,还要有新的分析工具配备上才能打赢现代化的战争,保护好数据中心的新媳妇。当然,新的分析工具要根据不同的需求进行定制开发,这也为国内的IT公司提供了一片新的战场。
别让大数据成为剩数据,勇敢挺起你的胸膛,对大数据大胆说出你的爱,相信大数据定将迫不及待地投入你的怀抱,你也将从此享受大数据的温柔梦乡。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22