
大数据与云计算的惊人相似之处
大数据强调非结构化数据的挖掘,云计算强调资源高效利用,一个面向业务应用,一个面向IT管理,不说风马不相及,但彼此交集并不多。
二者惊人相似之处并不在于内容,而在于其市场传播和导入过程,首先二者都是舶来品,其次在开始的时候,没有弄得明白它们是什么。
回想一下2~3年前,没有说得清楚云计算是什么?但有很多人会告诉你,云计算不是什么,不是虚拟化,不是绿色节能。大数据也是如此,很少有人说清楚4个V是什么?有的v连个准确的中文翻译都没有。
现在有很多告诉你,大数据不是数据大,大数据不是Hadoop,就是没有人愿意说大数据是什么?一句话,你说什么就是什么,可以说广义大数据、狭义大数据、机器大数据,也可以说行业大数据。
在云计算推广初期,从软件到硬件、从芯片到整机,从数据中心规划、设计到运维,人人都说自己是云计算,数据中心也被称为云计算数据中心。如今,类似事情恐要为大数据重演,服务器、存储、数据库都要在大数据分一杯羹。
为什么大数据有这样的魔力?因为和当初的云计算一样,大数据身上有一个标签:IT技术趋势和方向。有此标签,自是人人奋勇,各自当先。哪怕是为了政绩,也要有所作为。
所谓“空谈误事”,还是说点实在的。为此,我也求教了北京理工大学大数据搜索与挖掘实验室主任张华平博士。
“4个V不是大数据的定义,而是大数据的特征。大数据本质就是获取知识。”张华平说。
谈到大数据怎样获得,张博士表示,这都不是问题。大数据可以来自行业积累的数据,也可以一些专业的论坛和渠道。他强调,企业要重视数据积累,需要学会将管理行为数字化,例如邮件就是企业重要的数据。
“数据潜伏着知识,就需要通过大数据分析获得。”他说。
他表示,大数据应用是一个生态环境,有提供技术,有提供分析的,也有提供分析解读的。张博士所在的大数据搜索与挖掘实验室就是提供技术的,他们的ICTCLAS((Institute of Computing Technology, Chinese Lexical Analysis System,汉语词法分析系统)如今得到广泛使用,并承诺非商业化用途永远免费使用。
技术产品之外,张华平也在考虑推广使用的模式,一种不同于商业互联网的模式,一种付费使用的模式。未来可以考虑数据提交使用的模式。我们采集了大量的数据,仅微博的目标是100亿条的数据,几乎覆盖每个人。
大数据的解决之道
“数据不是多了,是少了,哪怕是错误的数据,也是有价值的数据。”他说。“知著、见微、晓意”是大数据的解决之道,有更多的数据等待我们去挖据其背后的知识。因此,像云计算一样,大数据并不遥远。
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