為什么更大并不總是意味著更好
討論的中心大部分是關于Hadoop。這個讓人費解的分布式計算技術的集合可能是開源的, 但是它既不便宜, 也并非友好，盡管有著可愛的大象標志。事實上，對于大存儲和大硬件供應商來說Hadoop和大數(shù)據(jù)看起來像是夢想入場券，他們中的許多人已經讓昂貴的收購進入這個有利可圖的市場。
但是在我們擔心會錯過洞察力金磚而開始在企業(yè)中保存每一個廢棄的數(shù)據(jù)之前，我們不應該關注我們已擁有的東西嗎?當然, 真正的目標是使企業(yè)中更多的人在增加新的待定相關和質量的數(shù)據(jù)之前，用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)做更多的事情。也許更有意義的事情是離開大數(shù)據(jù)浪潮,并專注于讓業(yè)務用戶更有效地使用已有的數(shù)據(jù)，而不是喂養(yǎng)大象及其高懸的生態(tài)系統(tǒng)。
通常,大數(shù)據(jù)的討論被限定在一個隱含的前提之下，越大越好，且增加更多的數(shù)據(jù)自然會獲得的洞察力。你相信這樣的宣傳嗎?大數(shù)據(jù)項目帶來的是在復雜的計算系統(tǒng)上的大投資并有專業(yè)技能來處理他們。更糟的是,他們負擔了眾所周知的長部署時間和糟糕的性能。
你不需要更多的死數(shù)據(jù)
也許一些大企業(yè)和政府部門需要大數(shù)據(jù),但是對于我們其他人呢?收集更多的數(shù)據(jù)真有幫助嗎? 也許吧。但你必須首先回答: 從已有的數(shù)據(jù)中我獲得有用的、及時的答案了嗎？我有合適的原則去執(zhí)行洞察力，并測量他們對業(yè)務的影響力了嗎? 如果答案是否定的,你并不是唯一的。據(jù)Freeform Dynamics最近的一項研究表明, 只有15%的企業(yè)認為他們在決策上充分利用了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫信息。
似乎大多數(shù)已經存儲的數(shù)據(jù)并未充分用于分析。關于這一點，數(shù)據(jù)倉庫之父Bill Inmon稱95%的數(shù)據(jù)倉庫處于“休眠”之中。在你未能充分利用的數(shù)據(jù)倉庫中再添加TB或PB級的非結構化數(shù)據(jù)能改變這一情況嗎？可能不會。事實上,它更增加了數(shù)據(jù)休眠、死亡數(shù)據(jù)的機會。
企業(yè)所需要的不是休眠或死亡數(shù)據(jù)。他們需要數(shù)據(jù)幫助他們獲得運營的洞察力, 使他們現(xiàn)有的業(yè)務運營得更好。他們需要數(shù)據(jù)讓他們的業(yè)務用戶能夠更高效、更具創(chuàng)造性。他們需要仰仗“快速”數(shù)據(jù)而不是休眠或死亡數(shù)據(jù)。如果這對你有意義, 你該如何?
有大的目標，但從小處著手
首先, 盤點一下你已經擁有的:不只是數(shù)據(jù),還有知識和技能。選擇一個項目, 你可以在現(xiàn)有的資源上證明改進的提高。如果你需要雇傭, 考慮一下業(yè)務分析師, 而不是技術專家, 因為用于回答一個業(yè)務問題的錢是一種投資, 而一個用于支持這個過程的專業(yè)IT技能是沉沒成本。
第二,考慮更敏捷的現(xiàn)成工具,它能夠讓你放眼大數(shù)據(jù),但是從小處著手，并迅速擴展。考慮易用的工具, 你現(xiàn)有的工作人員都可訪問到。這種方法在目前會帶來更多的業(yè)務洞察力而且許多這樣的工具擴展性好，除非是面對最極端大數(shù)據(jù)問題的考驗。解決方案應該允許業(yè)務經理可擴展性的直觀使用以支持有經驗的分析師更復雜的挖掘。對基礎數(shù)據(jù)結構或處理平臺的知識不應是必要的。
分析引擎應該運行在沒有專有的硬件或特定配置、數(shù)據(jù)庫模式的標準服務器上，或調整需要以實現(xiàn)所需的性能。因為將數(shù)據(jù)加載到分析數(shù)據(jù)庫會成為最耗時的工作, 連接到數(shù)據(jù)源應該基于行業(yè)標準和設計來大大簡化多種格式的數(shù)據(jù)加載。
最后,采用敏捷的,迭代的方法，不要在大數(shù)據(jù)上大爆炸。成功的分析計劃是基于與數(shù)據(jù)意義的持續(xù)對話中，有一套問題的答案是在下一輪的發(fā)現(xiàn)中。對每個周期更多了解數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)的什么，與什么相關，需要添加什么以及有多少歷史數(shù)據(jù)是值得添加的。從你的數(shù)據(jù)中（無論大或小）收獲價值的最關鍵因素是快速的回答時間。
也許大數(shù)據(jù)分析總有一天會變成每個企業(yè)所必備的，但不要確信僅僅因為管理顧問和主要供應商正投入百萬美元在“不使用大數(shù)據(jù)分析會錯失什么?”的訊息上就認為它是目前的案例。更可能，你不會遺漏任何事情而你的時間和金錢更好用于讓更多業(yè)務用戶手中擁有已有的數(shù)據(jù)，并給他們工具做更深、更快的分析。
進化向我們展示的一件事情是，小型敏捷物種往往比大的特別的物種做的更好。也許我們應該對我們的數(shù)據(jù)運用同樣的思維?
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本文標題：大數(shù)據(jù)：生者與死者
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