京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
闪迪亚太区企业业务副总裁张子西:大数据悖论
大数据将对科学研究、制造业以及影响我们日常生活的各种活动产生深远的影响,但前提是我们要能够赶上它的发展。
我将这称为“大数据悖论”。一方面,Hadoop 等新的软件技术以及预测分析为我们铺平了道路,帮助我们应对以往被认为太复杂或是难以解决的难题。以吉林省为例,数据分析被用来缓解交通拥堵。如果成功的话,这将帮助缓解亚洲及非洲各国的拥堵与污染。
另一方面,我们需要借助新的硬件、软件、网络和数据中心设计来处理和充分分析所产生的庞大数据量。简而言之,我们目前产生的数据量远超过传统方法所能处理的范围。超大规模数据中心、软件定义网络以及全新存储技术代表了今后十年惊人创新周期的前期阶段。
以旨在通过绘制人类基因图谱来提升卫生保健的探索为例。全球最大的基因组学研究机构深圳华大基因研究院 (BGI) 可以在两小时内绘制出一个人的基因图谱。但是,单个人的基因图谱需要大约 200GB 存储空间。对一百万个人类基因图谱进行测序——这一目标由众多研究机构提出且该数量可以让科学家深入开展对比分析——则需要近 200 PB 的数据空间,相当于 Facebook 一年上传的数据总量。
而这仅仅是原始数据。经深入分析后产生的数据集将需要更加精细的计算和存储系统,以便研究人员能够在数天或数月内着手对特定的假说的验证,而不必等到若干年之后。
《GigaScience》执行编辑 Scott Edmunds 表示:“对于很多项目而言,他们(研究人员)生成的数据远远超出他们能够操纵的范围。”《GigaScience》是 BGI 与出版商 BioMedCentral 近期合作发行的一本开放式数据期刊。
或者以摄像机为例。在中国,很多城市正在考察在公共空间使用超高清或 4K 技术的方法,以便更好地了解人们对建筑和空间的使用,同时提高安全性。4K 的分辨率远远高于闭路电视目前捕捉的模糊画面。
但是,4K 也需要庞大的存储空间。一分钟的 4K 视频需要占用大约 5.3 GB 空间。7,000 台闭路电视摄像机会生成 52 PB 的数据。52 PB 有多大?52 PB 的 MP3 音乐需要十万年才能播放完。
为了处理如此规模与速率的数据流,我们必须彻底地重新思考服务器、数据中心和存储系统。如今,在许多数据中心,用于生产的电脑计算资源使用率不到 50%,因为数据传输至处理器的速度跟不上。基于硬盘驱动器的传统存储解决方案可以储存大量的数据,但在速度方面表现不佳,导致浪费与低效。等待时间,即硬盘驱动系统最终将数据传输至处理器所花的时间,可能会导致公司因为处理缓慢而造成数百万甚至数十亿美元的业务损失。
硬盘驱动器还会占用相当一部分的电力。每个硬盘驱动器都带有一个内部电机。这些电机不仅会消耗电能,还会产生热量,而这会导致对散热装置需求的提高,最终促使耗电量上升。但是我们不能仅仅因为没有足够的电能就放弃创新。固态技术(或称“闪存”)可使计算密度提升 5 倍,电力消耗降低 80%,可靠性提升 4 倍,性能提升最多达 50 倍。通过提高速度和性能,同时降低能耗,固态技术为今后的进一步发展开辟了路径。
大数据的确是我们这个时代的一大神奇概念。它让我们能够对周围的世界产生更深刻的洞悉与理解,从而推动我们建设更加美好的社会。很多人预测中国到 2025 年将有 221 座城市的人口超过 100 万:做出这一预测需要进行细致的规划、洞察,同时还要具备分享信息并详尽地考察这些信息的能力。
但是,要打造出能够帮助我们以简洁、经济、可靠及环保的方式运用这些大数据的解决方案,研究人员还需要在背后付出巨大的努力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在零售行业从“流量争夺”转向“价值深耕”的演进中,塔吉特百货(Target)以两场标志性实践树立了行业标杆——2000年后的孕妇精 ...
2025-12-15在统计学领域,二项分布与卡方检验是两个高频出现的概念,二者都常用于处理离散数据,因此常被初学者混淆。但本质上,二项分布是 ...
2025-12-15在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作链路中,“标签加工”是连接原始数据与业务应用的关键环节。企业积累的用户行 ...
2025-12-15在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02