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你确定要鸡蛋碰石头吗?关于大数据的三大误区

[日期:2015-03-16] 来源:David Dietrich  作者:DAVID DIETRICH [字体: ]

  随着整个行业对大数据的兴趣越来越大,我最爱的话题之一,我在2013年做过的大数据的公众演讲超过我职业生涯中的任何往年。我在行业大会、活动,大学以及EMC内部共做过许多次演讲。在这些演讲中一次又一次地接触到了一大堆关于大数据的评论,提问以及错误的理解。我相信将我听到的分享给大家会很有用。

  以下是对于大数据的三大误区:

  1. 最重要的,是关于大数据本身的大小

  大数据主要是数据的大小,因为大数据就是大的,对吗?其实,并不完全是。哈佛的定量社科学院的Gary King说。当然,如今的数据处理量要远超过去(这里是指”3Vs”的量-量,多变性及速度),但如果人们只关注于GB、TB或PB,他们将仅仅视大数据为关于存储和科技的问题。尽管这也是绝对重要的,但大数据的更突出的几个方面通常是另外两个V:多变性(Variety)和速度(Velocity)。速度指的是数据流及非常快的数据,数据积累或进入数据仓库时的低延迟,以使人们可以更加快速地(或者甚至自动地)做出决定。数据流的确是个大问题,但是对我来说,其多变性是3V当中最有趣的。

大数据

   上面显示的这些图标正是大数据产生的来源。实际上,这正说明了一个哲学问题—不仅仅是大数据改变了,更多的是,数据的定义本身已经发生了变化。也就是说,大多数的人认为数据就是成行成列的数据,如Excel表格,RDBMS数据库,或存储着TB级结构化数据的数据仓库。这些的确没有错,大数据主要是有关半结构化数据和非结构化数据。 大数据包含了所有人们并不认为是数据的所有其他的事物,如RFID芯片,智能手机的地理空间传感器,图像,视频文件,点击流,语音识别数据以及这些数据的元数据。 当然,我们需要找到有效的方法来存储大量的数据,然而我发现,当人们开始抓取数据的多变性及其速度,他们也开始寻找更加创新的方式来使用这些数据。

  2. 你确定要鸡蛋碰石头吗?

  “好吧,但是为什么我一定需要新的工具?我不能用原来的软件工具来分析大数据吗?”我们在讨论使用Hadoop去排列成百上千的非结构数据输入。讨论中有位听众提问,为什么他不能简单地使用SPSS来分析大量的文本语料库。事实上,一旦你领会了#1中的内容,那么你将意识到你需要一个可以理解、存储和分析不同数据输入(图像,点击流,视频,声纹,元数据,XML,等),并且可以并行处理他们的新的工具。这就是为什么内存中的桌面工具足以处理本地内存中的分析(SPSS,R,WEKA,等)却无法处理大量的大数据源。所以我们需要新的技术来管理这些各不相干的数据源,并以并行的原则管理他们。

大数据

   3. 不完整的数据质量代表大数据毫无意义

  “是的,那么大数据,数据的质量会怎么样呢?是不是意味着更大规模的“无用出入(GIGO)”?

  大数据也一定可能会乱,而数据质量对任何分析都非常重要。然而,关键是要记住数据将不可避免地混乱。即,会有很多杂乱,各种异常情况,以及不一致性。而重要的是要把重点放在数据的数量和种类,以及它们可否可修剪并用以做有价值的分析。换句话说,在这些混乱之中要寻找某种信号。在某些情况下,组织可能要解析和清理大量的数据源,而在其他情况下,这些也可能不太重要。可以考虑谷歌趋势分析。

大数据

 

  谷歌趋势分析显示人们搜索的最热门事情,如整个2013年在谷歌搜索的最多的事情,如上图所示照片。这需要大量的存储空间,处理能力以及强大的分析技术以从搜索中筛选并排名。这是使用大数据而忽略GIGO的一个好例子。

  从这个观点来看,许多人们会说“哦!这听起来的确是大的改变”是的!正如我的一个同事所说,可以用大数据的名字或动词意义做一个区分。也就是说,作为名词,把大数据仅仅当作需要被存储和安置的“非常多的东西”。作为动词,大数据就意味着动作。这个阵营的人们视大数据为破坏性的力量,是改变他们的操作方式的动力。利用大数据以创造性的方式测试好点子,从而以分析的方式解决业务问题,如进行A/B测试—请参考谷歌测试50色调的蓝色,去寻找人们最愿意点击的Gmail用户,而不是仅凭营销经理的猜测。或者想办法衡量没法衡量的事情,比如公司和大学找更好的方式来实现图像归类的自动化。以新的方式探索新点子—以数据来回答“假如……”的问题。

  在这个竞赛中,那些把大数据视作动词的组织将是最大赢家!





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