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        大數(shù)據(jù)價(jià)值所在

        2013-05-31 06:03:52
        新理財(cái)·政府理財(cái) 2013年5期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)科學(xué)家污水

        “2013 Teradata大數(shù)據(jù)峰會(huì)”于4月23-24日在北京召開(kāi)。Teradata天睿公司首席技術(shù)官寶立明(Stephen Brobst)在會(huì)上指出,大數(shù)據(jù)并非單純指某一技術(shù),這與Hadoop不同。解決方案供應(yīng)商總是說(shuō)一切都是大數(shù)據(jù),這其實(shí)對(duì)IT業(yè)發(fā)展不利的。本刊記者就大數(shù)據(jù)領(lǐng)域相關(guān)問(wèn)題采訪了Teradata天睿公司首席技術(shù)官寶立明。

        Teradata天睿公司是全球領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案廠商,專注于整合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、大數(shù)據(jù)分析和業(yè)務(wù)應(yīng)用,針對(duì)快速增長(zhǎng)的傳統(tǒng)數(shù)據(jù),以及大數(shù)據(jù)時(shí)代的非結(jié)構(gòu)化和多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),提供全面的領(lǐng)先解決方案。

        大數(shù)據(jù)第一步怎么走?

        《新理財(cái)》:大數(shù)據(jù)是不是只屬于大型企業(yè)?如果是中小型公司或者初創(chuàng)的創(chuàng)業(yè)企業(yè),他們?cè)趺慈ダ么髷?shù)據(jù)去開(kāi)展自己的業(yè)務(wù)呢?有什么樣的思路?

        寶立明:當(dāng)然了,規(guī)??隙ㄊ亲罨镜囊稽c(diǎn),你要有一定的規(guī)模,而且也要有專業(yè)技術(shù)人員,比如擁有像數(shù)據(jù)科學(xué)家這樣的人員,才有可能充分地利用大數(shù)據(jù)做相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析。

        而規(guī)模比較小的公司,在人員、技能方面可能有所缺失,所以通常他們會(huì)選擇做外包。而且,他們更多會(huì)選擇“數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)即服務(wù)”這種模型,并不是說(shuō)要建設(shè)自己的基礎(chǔ)設(shè)施。

        對(duì)于中等規(guī)模的企業(yè),通常我們也不推薦用Hadoop,因?yàn)镠adoop有更高的復(fù)雜性,他們應(yīng)該更多地使用自己的數(shù)據(jù)探索平臺(tái)。

        《新理財(cái)》:現(xiàn)在在很多企業(yè)中存在一個(gè)現(xiàn)象,雖然有很多數(shù)據(jù),但是不知道怎么樣邁出應(yīng)用大數(shù)據(jù)的第一步。您有什么建議?

        寶立明:其實(shí),要談到切入點(diǎn)應(yīng)該在哪里,我覺(jué)得應(yīng)該是看企業(yè)的商業(yè)策略或者商業(yè)戰(zhàn)略。企業(yè)需要從商業(yè)角度制定使用決策,而并非從技術(shù)角度。比如,如果要用大數(shù)據(jù)來(lái)做營(yíng)銷(xiāo),那么就要通過(guò)大數(shù)據(jù)來(lái)分析營(yíng)銷(xiāo)狀況,以便幫助你針對(duì)客戶實(shí)現(xiàn)追加銷(xiāo)售或者交叉銷(xiāo)售;用大數(shù)據(jù)獲得企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況,就可以通過(guò)大數(shù)據(jù)分析客戶的行業(yè)或者情感,確定這些因素會(huì)為企業(yè)帶來(lái)哪些風(fēng)險(xiǎn)。另外,要用大數(shù)據(jù)欺詐的偵測(cè),這都需要首先確定策略,決定了從哪個(gè)地方切入。對(duì)于大多數(shù)企業(yè)來(lái)說(shuō),通常都是從客戶做起,因?yàn)榭蛻羰侵刂兄?,客戶的行為是真正為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的地方。

        《新理財(cái)》:一些企業(yè)已經(jīng)在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面做了很多嘗試,他們發(fā)現(xiàn)有些數(shù)據(jù)其實(shí)是沒(méi)用的,甚至被稱為“數(shù)據(jù)污水”在數(shù)據(jù)采集過(guò)程中,如何排除或發(fā)現(xiàn)這些“數(shù)據(jù)污水”?有沒(méi)有比較好的工具或者解決方案?

        寶立明:這個(gè)問(wèn)題非常有意思。如果把“數(shù)據(jù)污水”加入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中,就會(huì)污染整個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),就很難再?gòu)闹邪l(fā)掘好的數(shù)據(jù)。這也是Teradata 提出統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)(UDA)概念的原因之一。針對(duì)Hadoop來(lái)說(shuō),它永遠(yuǎn)是把所有的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)起來(lái),但是對(duì)于企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)來(lái)說(shuō),最好只存放經(jīng)過(guò)清洗的好數(shù)據(jù)。

        不過(guò),在談?wù)摗澳男?shù)據(jù)有用或者沒(méi)用”的時(shí)候,其實(shí)要分外小心,因?yàn)槿绻X(jué)得這個(gè)數(shù)據(jù)是沒(méi)用的,很有可能只是暫時(shí)還沒(méi)有發(fā)現(xiàn)其價(jià)值所在,而最終一天可能發(fā)現(xiàn)其中的價(jià)值。其實(shí),所有的數(shù)據(jù)都是有價(jià)值的,問(wèn)題的關(guān)鍵是在什么時(shí)間能夠發(fā)現(xiàn)這些價(jià)值。所以,這樣就需要那些非常精明、聰明的數(shù)據(jù)科學(xué)家發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的價(jià)值,由此我也建議說(shuō)把那些數(shù)據(jù)稱為“數(shù)據(jù)污水”。

        我們可以把尚未發(fā)現(xiàn)價(jià)值的那些數(shù)據(jù)稱為低價(jià)值密度的數(shù)據(jù),而對(duì)于已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了價(jià)值的數(shù)據(jù),建議對(duì)給它進(jìn)行更多的投入挖掘其洞察力。但是對(duì)那些你所稱作“污水?dāng)?shù)據(jù)”的數(shù)據(jù),就可以存儲(chǔ)在低成本的系統(tǒng)環(huán)境中,而且絕對(duì)不要隨意丟棄,假以時(shí)日它們其中潛藏的價(jià)值將會(huì)被挖掘出來(lái)。

        為整合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)探索以及Hadoop的優(yōu)勢(shì), Teradata在業(yè)內(nèi)獨(dú)家創(chuàng)新架構(gòu)Teradata統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)(UDA),實(shí)現(xiàn)了Hadoop存儲(chǔ)、Teradata Aster達(dá)數(shù)據(jù)探索以及Teradata數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)分析功能的整合,既能幫助企業(yè)滿足當(dāng)前的大數(shù)據(jù)分析,解決“數(shù)據(jù)污水”等問(wèn)題,同時(shí)也為企業(yè)迎接更大規(guī)模的大數(shù)據(jù)規(guī)模奠定開(kāi)放基礎(chǔ)。

        《新理財(cái)》:如您談到,數(shù)據(jù)科學(xué)家是發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的核心人才,在中國(guó)怎樣尋找像數(shù)據(jù)科學(xué)家這樣的數(shù)據(jù)分析人才?

        寶立明:數(shù)據(jù)科學(xué)家是全新的崗位,對(duì)基于數(shù)據(jù)決策的企業(yè)非常重要,而其目前人才很稀缺。我們需要尋找在實(shí)驗(yàn)科學(xué)方面具備一定基礎(chǔ)的人員,例如應(yīng)用物理學(xué)、應(yīng)用化學(xué)或社會(huì)科學(xué)專業(yè)的人員。總體來(lái)看,他們必須具備如下的特質(zhì):

        好奇心。數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該天生和數(shù)據(jù)打交道,會(huì)從不同角度看數(shù)據(jù)。

        經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。從什么地方開(kāi)始著手了解數(shù)據(jù),需要經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)。

        設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的場(chǎng)景。知道如何虛擬和假設(shè)場(chǎng)景,具備分析這些數(shù)據(jù)以及其中原因的能力。

        掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。實(shí)際上,很多人統(tǒng)計(jì)知識(shí)非常弱,甚至不清楚關(guān)聯(lián)關(guān)系、數(shù)據(jù)價(jià)值以及抽樣等。

        數(shù)據(jù)挖掘能力。具備預(yù)測(cè)未來(lái)的知識(shí)和能力。

        強(qiáng)大的溝通能力。有能力不用數(shù)學(xué)語(yǔ)言,而是用商業(yè)語(yǔ)言同別人交流溝通。

        所以,數(shù)據(jù)科學(xué)家將是技術(shù)和商業(yè)人才的綜合體。在商業(yè)方面有很強(qiáng)的知識(shí),對(duì)于技術(shù)有很深的感知,同時(shí)能夠很快接受這些技術(shù)。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以貢獻(xiàn)出相應(yīng)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果,讓決策者利用數(shù)據(jù)科學(xué)家的分析結(jié)果做出相應(yīng)的管理決策。

        政府?dāng)?shù)據(jù)大有作為

        《新理財(cái)》:現(xiàn)在大數(shù)據(jù)在企業(yè)領(lǐng)域已經(jīng)展開(kāi)了比較廣泛的應(yīng)用,在有些政府部門(mén)實(shí)際上尚未足夠重視大數(shù)據(jù)。如何讓政府部門(mén)也積極參與進(jìn)來(lái)?

        寶立明:首先,在談到大數(shù)據(jù)的時(shí)候要非常謹(jǐn)慎,只有非傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)性的數(shù)據(jù)才能夠被稱為大數(shù)據(jù)。的確,有很多政府部門(mén)是擁有大數(shù)據(jù)的,比如像美國(guó)的國(guó)土安全部就接觸到大量的大數(shù)據(jù),因?yàn)閲?guó)土安全部收集的數(shù)據(jù),包括很多視頻或者網(wǎng)絡(luò)瀏覽點(diǎn)擊的數(shù)據(jù)等。Teradata提供了很多相應(yīng)的技術(shù)支持政府部門(mén)使用大數(shù)據(jù)。

        另外,交通運(yùn)輸部門(mén)也是一個(gè)普遍使用大數(shù)據(jù)的政府部門(mén),例如在新加坡,我們已經(jīng)幫助新加坡地鐵運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)地鐵、公交、出租車(chē)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集。在軌道交通中安裝了越來(lái)越多的傳感器等,它們發(fā)回的這些數(shù)據(jù),其中包括交通流量,還有使用出租車(chē)、火車(chē)或者地鐵、公交車(chē)的各種頻次、使用的習(xí)慣等大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)都是需要收集起來(lái)做大數(shù)據(jù)分析的。

        在醫(yī)療領(lǐng)域,我們也同樣會(huì)涉及到大數(shù)據(jù)。因?yàn)獒t(yī)療部門(mén)的數(shù)據(jù)既包括傳統(tǒng)性的結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù),也包括大數(shù)據(jù),如實(shí)驗(yàn)室的結(jié)果、DNA的數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)傳感器的數(shù)據(jù)等,這些都是需要進(jìn)行分析的。Teradata在這方面也是投入很多,聯(lián)合政府幫助醫(yī)療部門(mén)提高醫(yī)療質(zhì)量,同時(shí)降低成本。同時(shí),提高質(zhì)量和降低成本必須雙管齊下,必須要在保證質(zhì)量的同時(shí)降低成本,而這方面要想能夠行之有效就只能依靠數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析。

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