大數(shù)據(jù)聽著很牛，實際上也很牛嗎？

就是收集很多用戶數(shù)據(jù)，用機器進行處理嘛，干嘛整天吵得這么high。傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)，收集和分析慢，互聯(lián)網(wǎng)時代特別是移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)收集和分析都變得更快更智能，僅此而已吧。

真的是這樣嗎？今天創(chuàng)新互聯(lián)來看看兩位業(yè)內(nèi)人士的深入分析。

01

大數(shù)據(jù)的商業(yè)價值

大數(shù)據(jù)是近年來新出熱門詞匯，人們對于大數(shù)據(jù)的理解還不夠全面，甚至存在一些誤區(qū)，認為數(shù)據(jù)量大就是大數(shù)據(jù)，或者認為里面數(shù)字大也是大數(shù)據(jù)，實際上這些只屬于統(tǒng)計的范疇，和大數(shù)據(jù)是沒有關(guān)系的。

所謂大數(shù)據(jù)，其實是有兩部分組成的。一部分是海量運算存儲能力，一部分是數(shù)據(jù)建模算法。

認為大數(shù)據(jù)是更快更智能的處理技術(shù)的人，只是認識到了大數(shù)據(jù)海量運算儲存能力，而這部分只是量變，卻沒有認識到質(zhì)變。

如果針對消費者市場，大數(shù)據(jù)的目標是對每個消費者有清楚的認知和跟蹤。

你的年齡、身高、家庭背景、收入水平、信用水平等等這些表面的客觀的信息自不必說，你此刻在哪里、喜歡什么顏色、喜歡什么風格、想要什么東西，都能夠收集分析出來。之后便會在你正在看的視頻網(wǎng)站、正刷的APP，所有這些界面上呈現(xiàn)信息，引導你關(guān)注。

隨著這項技術(shù)的進步，甚至可以提前預知你想要購買的東西，提前一步給你送達。可以想象一下，你想買一個東西下單二十分鐘就到你家門口了，因為早就預測到你什么時候想要什么了，所以幾天前預測到就提前發(fā)貨到你小區(qū)的提貨點了。

這樣的精準的服務(wù)，以后對消費者而言當然是習慣了就不再記得它有多偉大。就像過去的工業(yè)革命，只有經(jīng)歷那個時代的當事人那個時代的締造者們才會對那些創(chuàng)造充滿激情，而我們對隨手可得的電和各種電器還會有什么驚喜嗎？

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)行業(yè)，一沒有足夠強的數(shù)據(jù)獲取能力，二沒有足夠強的數(shù)據(jù)加工能力。包括以前靠預測總統(tǒng)大選起家的那家公司，他們的采樣是局限的，比如寄調(diào)查問卷，調(diào)查問卷這種采樣是難以重現(xiàn)真實的，且基于傳統(tǒng)的小樣本統(tǒng)計方法。另外，數(shù)據(jù)處理能力也很有限。

與之相反，大數(shù)據(jù)的采樣是無法說謊的，你點擊、瀏覽、地理信息等等這一切行為都在眼皮底下發(fā)生。這是大數(shù)據(jù)的第一個“大”，維度大。

同時，數(shù)據(jù)采樣是覆蓋幾億人口全天候的。這是大數(shù)據(jù)的第二個“大”，數(shù)量大。相對傳統(tǒng)的抽樣小樣本集而言，大數(shù)據(jù)可以稱之為全樣本。正是這兩個“大”，就能夠帶來數(shù)據(jù)的質(zhì)變。

再看數(shù)據(jù)加工。傳統(tǒng)的加工，恐怕多數(shù)人靠Excel吧！我們采一天的數(shù)據(jù)就能撐爆幾萬臺你們家里的電腦硬盤。至于計算，可以想像一下，對這個數(shù)量級的數(shù)據(jù)矩陣做個最簡單的矩陣分解要怎么實現(xiàn)。這是機器的能力。

人的方面，現(xiàn)在很多傳統(tǒng)的搞這些的統(tǒng)計方向的人經(jīng)常會說，“唉，現(xiàn)在都搞算法去了”。沒錯，算法就是人與機器協(xié)作的溝通方式，只有和機器深度合作，才能得到更高的生產(chǎn)力。

這一切，在消費者的眼里，也許也不是那么的了不起，不就是一下單馬上就到嘛，不就是各種方便嘛，怎樣還不是一樣的活。但是這對商業(yè)而言卻是驚天動地的。

過去你賣衣服的，你的周轉(zhuǎn)庫存和滯銷庫存恐怕吃掉了你一半的利潤都不止；一旦有了大數(shù)據(jù)支撐，你的庫存幾乎可以忽略了。過去你搞設(shè)計的，你耗盡心力設(shè)計出來的作品很可能在市場上得不到認可；有了這個精準大殺器，消費者的數(shù)據(jù)會告訴你他們要什么，你設(shè)計師錦上添花就好，真正的設(shè)計者其實是消費者自己。

過去你搞營銷的，投入一大筆錢搞個營銷方案，結(jié)果收效甚微；一旦有了這個精準大殺器，營銷的投入風險就低多了。

大數(shù)據(jù)帶來的精準對商業(yè)的影響是方方面面的。這是新時代對舊時代的淘汰。除了商業(yè)，還有大量別的用處，都將深刻地改變世界。比如個人征信、醫(yī)療行業(yè)、能源行業(yè)、公路交通等等。太多太多，這些都會深刻地改變世界的運作方式

02

技術(shù)角度分析大數(shù)據(jù)

我有20個整數(shù)，一把全裝進內(nèi)存，調(diào)用個sort，完事了。

我有2GB那么多的整數(shù)，一把全裝進內(nèi)存……恩恩，如果機器不那么破，勉強也完事吧。

我有20GB那么多的整數(shù)，對，往你家PC里多插幾條8GB的內(nèi)存條試試？

那我現(xiàn)在有200GB那么多的整數(shù)……看你丫的怎么裝內(nèi)存，哈哈哈哈哈哈！

嚇尿了吧??？寫外排序？你寫?。t's ONLY the beginning！很多人可是連內(nèi)存里的快排都寫不出的哦~

200GB算個啥大數(shù)據(jù)啊，蒼老師的合集都不止咳咳……

OK，顯然我們已經(jīng)意識到1臺機器裝不下了。咋辦？多找?guī)着_機器唄。多找?guī)着_機器意味著啥??？分布式計算懂不懂，連分布式都不懂說個毛大數(shù)據(jù)啊?。?！

好，現(xiàn)在有200GB的整數(shù)，排個序吧……呃，給你10臺機器吧。

1）這200GB的整數(shù)，如何分配？

2）這10臺機器之間如何通訊？沒錯，我不止坑了你去寫外排序，我還得坑你去玩網(wǎng)絡(luò)編程。

3）假設(shè)每一臺機器上的數(shù)據(jù)都已經(jīng)完全排好，如何多快好省地把各自排序好的結(jié)果merge在一起？

4）如何設(shè)計有效的merge邏輯減少10臺機器之間的網(wǎng)絡(luò)IO。

5）別以為10臺機器不需要維護，萬一在排序的時候其中一臺機器掛了，怎么辦？具體包括但不限于：他在掛之前有響應其他機器發(fā)給他的request嗎？他在掛之前自身的任務(wù)完成了多少了？假設(shè)這臺機器在掛的時候正在跟隔壁的機器互相傳輸數(shù)據(jù)腫么辦？

6）誰去監(jiān)聽這10臺機器的健康？或者是其他機器怎么知道某臺機器掛了？如果是連接超時，怎么知道是網(wǎng)絡(luò)阻塞還是目標機真的掛了？

７）如果某臺機器真的掛了無法恢復，又或者由于隔壁的黃大牛要打魔獸了劫走了一臺（集群升級，集群中的節(jié)點被臨時撤走的事常有哦），如何把那臺機器上那20GB的數(shù)據(jù)分給其余的9臺？

如果數(shù)據(jù)不是200GB，而是2TB，2PB……

1）這么大的數(shù)據(jù)，這么大的集群，同一時間掛掉的機器數(shù)量可能會很多。如果這個集群用來做存儲（例如百度云），怎么保證用戶的數(shù)據(jù)不丟失？

2）如果這個集群用來做離線計算，怎么設(shè)計調(diào)度程序提高每臺機器的資源利用率，減少集群內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)IO和盡可能地提高每臺機器的響應速度？

3）我希望集群是可擴展的，最好架構(gòu)能支持我只要簡單地增加機器數(shù)目就能擴充集群的計算和存儲能力，這個架構(gòu)要怎么設(shè)計？

建議題主有空去了解下mapreduce，hadoop，yarn，mpi，vfs等等內(nèi)容。

“傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)據(jù)，收集和分析慢，互聯(lián)網(wǎng)時代特別是移動互聯(lián)網(wǎng)時代，數(shù)據(jù)收集和分析都變得更快更智能，僅此而已吧?！?/p>

只所以題主會這么說，是因為題主作為局外人，能看到的就只有這些表面的最直觀的現(xiàn)象。一句簡單的“數(shù)據(jù)分析變得智能了更快了”的背后，實際上是無數(shù)人付出的勤奮、創(chuàng)造力、勇敢還有艱辛！

馬云爸爸說，未來是DT時代，大數(shù)據(jù)是最重要的資產(chǎn)。

未來三至五年，中國需要180萬數(shù)據(jù)人才，但目前只有約30萬人。到2020年，企業(yè)基于大數(shù)據(jù)計算分析存儲、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，我國需要更多的數(shù)據(jù)人才。

文章題目：大數(shù)據(jù)技術(shù)真的很牛嗎？大數(shù)據(jù)到底值錢在什么地方？
URL鏈接：http://www.rwnh.cn/news/98651.html

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