
大数据的关键不是“大”,而是你真的需要它吗?
诸如我们听到的、看到的和正在自觉或不自觉地参与的,大数据已成为一项大工程,它无处不在。我们对待它就像在迎接自己的终生伴侣,兴奋之情溢于言表。每个人都在想:“嘿,大数据时代来了,我能从中得到什么好处呢?”从社交媒体、初创公司到北京的中关村,人们都在研究和部署大数据。
但是,正如前面我们提到的,大数据不是无源之水,你需要一个充足的理由来为它打开大门,让它进入你的世界;同时,你还需要为此付出不菲的代价。大多数公司缺乏预算,它们花不了大价钱来部署大数据技术解决方案,也请不起相关团队和大数据工程师。
大数据首先是一项产业,根据一份报告显示,2012年大数据带动了全球近300亿美元的IT支出,预计再过4年这个数字将超过2500亿美元。还有许多新兴国家难以预料的市场空间没有计算在内。要知道,这几乎是一个中等发达国家的全年国内经济总产值了。
那些使用大数据的辉煌案例到处都是,但距离某些特定人群总是如此遥远。比如,脸书的推广人员骄傲地说,他们每天要存储大约100TB的用户数据;美国国家安全局(NSA)每天要处理约24TB的数据。惊人的数字!确实令我们印象深刻。可是处理这些数据所需要的成本是多少呢?根据一项公开资料显示,NSA需要为45天的数据存储服务支付超过百万美元的费用,这个成本还在继续增加。在我几年的走访中,大多数公司的CIO也对我说,他们的预算支付不起大数据部署的成本。
所以,这是昂贵的门槛——公司如果想获得大数据服务,第一件要解决的事情就是提供充足的财务预算。
没钱?对不起,这不是卖白菜,也不是批发廉价商品或请几个经理人那么简单。因此我经常听到人们抱怨:“大数据太贵了!”个人和企业都在仰天叹息,但同时又充满渴望。问题是,你真的需要它吗?
数据存储和处理的成本如此之高,成本变成了阻碍每一个人拥抱大数据的最大障碍,就像其他一切新生事物一样。以至于我们普通人——中小企业需要寻求其他的解决方案,让规模较小的公司和个体不被“大数据”拒之门外。
方案一:大数据的关键不是“大”。
大数据就一定“大”吗?虽然全球最大的科技公司都需要和PB级规模的数据打交道,它们当之无愧地成为对海量数据处理达到星级服务的用户。然而,我们的研究也表明,另外有95%的公司通常只需要使用0.5TB到40TB的数据,甚至更少。
脸书和NSA的故事并不能拿来作为普及版案例,它们不是常态。事实是,大公司的方案没有必要成为中小公司效仿的版本。在全美有5万多家公司的员工只有20到500人,它们大部分都有解决数据问题的需求,但它们并没有向脸书和NSA看齐,去建立一个成本高昂的数据帝国。
所以你看到,大数据市场最大的需求并不是那些居于世界前500强的大公司,而是排名在500到5万之间的公司。我们为何只关注那些极少数的例外,而忽视了普通的需求者呢?
将自己排除在PB级规模数据需求的用户之外,我们才有可能找到真正的方案。当大数据向我们走来时,我们应尽可能选择一个较小的接口,一样能享受同等的服务和便捷。
方案二:确定你是否真的需要它。
在向人们普及大数据时我经常在想,如果我们改变了大数据的定义,会发生什么?换一个角度,用更宏观的思维来思考它,你就能够跳出来,站在自我需求的角度去进行思考。
我们不妨这样考虑:“大数据是一种主观状态,它描述的是一个公司(个人)的基础架构(现状)无法满足其对于数据处理的需求时的情形。”
从某种意义上来说,这个判断是“灰色”的,可能没有人们想象的那么灿烂美好。没有需求就不需要大数据。不过它更贴近事实:不是所有人都必须与大数据时代接轨,当你看到它扑面而来时,你要做的第一件事是确定自己是否真的需要它,然后再采取恰当的行动。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01