大数据部署遭遇瓶颈 下一出口路在何方
如今,大数据应用程序比常规应用程序复杂10倍,开发人员通常需要了解大量的技术,以使大数据能够正常工作。
大数据部署遭遇瓶颈 下一出口路在何方?
大数据的应用仍然太难了。尽管有很多的炒作的成分,但大多数企业仍然努力从他们的数据中获得价值。而Dresner咨询服务公司得出结论:“尽管长时间的意识培养和炒作,大数据分析的实际部署目前并不广泛适用于大多数组织。”
这是人员的问题。尽管有说服力的数据,企业高管们往往宁愿忽略这些数据。但是,大数据复杂性的一大部分是因为所需要的软件。虽然Spark和其他更新的系统已经改善了轨迹,但大数据基础设施仍然太难了,这是杰西•安德森精明的一点。
实施起来困难
长期以来,人才一直是大数据采用的最大障碍之一。2015年Bain&Co.公司通过对高级IT主管调查发现,59%的受访者认为他们的公司缺乏对数据和业务有意义的能力。调查机构Gartner公司分析师尼克•荷德科特别指出,“到2018年,由于技能和集成的挑战,70%的Hadoop部署将无法满足成本节省和收入目标。”人员的技能很重要,换句话说,相关人才供不应求。
随着时间的推移,人员的技能差距将会减少,当然,但是了解平均Hadoop部署是不平凡的。安德森指出,大数据的复杂性归结为两个主要因素:“你需要掌握10到30种不同的技术,只是为了创建一个大数据解决方案。而采用分布式系统是比较简单的”。
问题是什么
安德森表示典型的移动应用程序与Hadoop支持的应用程序的复杂性,注意后者涉及“盒子”或组件的数量的两倍。然而,用简单的词语表达,“Hadoop解决方案的‘Hello World’比其他域中到高级设置更复杂。
安德森说,人们面临复杂的困难,是需要了解涉及的广泛的系统。例如,人们可能需要知道10种技术来构建大数据应用程序,但这可能需要熟悉另外20种技术,只需知道在给定情况下使用哪种技术即可。否则,例如,你将如何知道使用MongoDB而不是Hbase?还是Cassandra?或neo4j?
此外,在分布式系统中运行有其复杂性,而大数据的技能短缺依然存在。
简单的出路
企业正在努力尽量减少在大数据构建中所固有的复杂性的一种方法是转向公共云。根据最近的Databricks对Apache Spark用户的调查,Spark到公共云的部署在过去一年中增长了10%,达到了总体部署的61%。云计算代替了那些繁琐以及不灵活的内部部署基础设施,可以提供灵活性。
然而,它并不能消除所涉及的技术的复杂性。关于此或数据库或消息代理的相同选择仍然存在。这种选择,以及其中的复杂性,不会很快消失。像Cloudera和Hortonworks这样的公司已经尝试简化这些选择,将它们整合到堆栈中,但是它们仍然基本上提供需要被理解以便有用的工具。Amazon Web Services公司通过其Lambda服务进一步发展,这使得开发人员能够专注于编写应用程序代码,而AWS负责所有底层基础架构。
但下一步是完全为最终用户预先制作应用程序,这是华尔街分析师彼得•戈德马克所说的销售基础设施组件的更大的机会。用他的话来说,一个主要类别的“获奖者”是应用和分析供应商,它将基础技术的复杂性抽象为一个用户友好的前端。企业用户的可寻址的受众将比程序员的市场致力于核心技术。
这是市场需要去的地方,而且是快速的。人们几乎没有做过。对于每个能够掌握所有的相关的大数据技术公司,包括那些高端产业的企业,只是想只是希望重塑自己,需要有人使他们的数据更具可操作性,人们现在需要这类供应商出现。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14