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大数据要“落地”,还缺些什么?

[日期:2014-01-02] 来源: PingWest  作者: [字体: ]
“大数据”是在2013年被用滥了的词汇,但实际上,由于数据量缺失、大数据清洗和分析能力不足,以及数据可视化瓶颈等问题,“大数据”一直未能迟迟落地。而在最近,随着基础设施的发展,意味着大数据的发展又走到新的一个临界点。系统软件供应商Software AG的Gagan Mehra,在Venturebeat网站阐述了他对于大数据接下来发展的认识,他认为更快地数据处理、更可靠地数据质量,以及给更加细分的应用市场,是大数据2.0时代的重要特征。
 
更快的数据处理速度
 
由于数据量指数型增长,使得对于数据的快速分析的需要已经变得比以往任何时候都要迫切。几乎每家大数据厂商,都想要兜售比别家处理速度更快的产品。Hadoop发布的新品Hadoop 2.0 / YARN,几乎能实时分析数据。而下一代大数据的计算牵引框架Apache Spark,它的速度比Hadoop快100倍。硅谷风险投资机构Andreessen Horowitz,已经以1400万美元的价格,领投了一家以Apache Spark为业务核心的初创企业Databricks。不久前,亚马逊也上线了实时流数据服务Kinesis,来帮助没有数据处理能力的公司解决这一问题。
 
许多分析供应商都已经认识到了数据处理速度的重要性,并建立了能够每秒处理TB数据的产品。传感器数据分析、物联网在工业和消费级市场快速发展的势头,驱动了这次变革。比如一家企业的传感器,能够每秒产生出数百次的事件,实时处理这些数据难度很高。特别是当实时处理的传感器数据,激增到一天5TB的时候,速度,就成了尤为关键的指标。
 
同时,尽管数据存储成本已经累年下降,但数据存储的费用还是不小的一笔支出。部分商家相比存储完整数据流而言,更倾向于保存过滤掉噪音的数据。
 
智能清洗“垃圾数据”
 
在本就难以计数的数据量继续以指数模型激增时,对于数据质量的强化,便摆上了许多数据供应商的议程。换句话说,在庞大数据面前,即使计算机能够高效的处理它们,但大量无用的“垃圾”数据,只会给系统带来负担,并增添存储、主机等设备成本。这就需要数据处理过程中,根据特定的规则和参数,对涌进数据流进行“清洗”和分析,并自动决策该去处理哪些数据,这一切不再需要人工去干预。
 
在这样的环境下,如果选择了一个坏的数据,就会像病毒一样,可能引发连续的错误决策,甚至让企业蒙受经济损失。一个例子就是利用算法去进行股票交易,以毫秒计数股票市场中,任何一点小的差错,都有可能引发无法巨大的损失。
 
所以,数据质量已成为服务级别协议(service level agreements)最重要的参数之一。无法屏蔽劣质的数据的供应商,会因此被列入行业的黑名单,以及面临严重的经济处罚。B2B行业为早期数据质量的入局者,他们非常重视数据的质量,来保持商业运作时的稳定性。甚至,许多企业计划为数据质量部署实时的警告系统,这些警告会被发送于负责相应问题的专员,由他们提供问题的解决方案。
 
机器学习是另一项需要保证数据质量的领域。机器学习系统部署在一个闭环的生态中,通过模式分析与其他的数据分析技术,细化原来的数据质量规则。而高质量的数据,能够保证机器进行正确的行为模式分析。
 
越来越多的基础应用
 
大数据带来的变革,使得每一个人都想要利用它,但技术上门槛又让许多人不得已只能充当一个看客。而应用将有助于人们去克服这一困难。在接下来的几年中,我们将会看到成千上万的解决某一垂直领域的专业应用,以应对来自各行各业的大数据挑战。
 
目前,已经小有成就的数据分析公司包括eHarmony、 Roambi、 Climate Corporation等等。未来,甚至许多小企业,既不用依赖特定基础设备,也不要雇佣专业的数据科学家,就能受益于对大数据分析利用。
 
比如,一些应用将从各种渠道,收集关联的客户数据,以更好地了解客户的需求。从而企业能够为特定的目标客户,提供特定需求的产品,更有针对性地赚到钱。当这些应用走进人们日常的吃喝玩乐、医疗保健等领域,生活也会因此而更美好。
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