京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
当大家都在谈大数据分析和应用,台湾新创团队核桃运算MacroData却选择切入最底层的技术,打造即时资料分析引擎Big Object。创办人薛文蔚甚至想颠覆工程师从1970年代以来对资料运算的看法,也就是说,资料不必先下载到记忆体,运算完再放回去,而是设计出「in-place computing」模式,创造接近无限的空间,让所有资料都为了运算而準备好。10秒就能处理1亿笔资料,一台电脑就可以处理几十亿资料,比起现有的资料库,运算速度还要快50倍到100倍。
硬体科技的进步,促成大数据
核桃运算创办人薛文蔚指出,「目前处理大数据的技术还是在非常早期的阶段,很多技术还不是很方便,这就好像我们现在回头谈70年代的电脑一样。」
薛文蔚说,「昨天的垃圾,是明天的黄金。」随着硬体科技不断进步,现在储存资料的代价很低,所以有各式各样没有目的的资料被储存起来,才会形成这3-5年很红的「大数据」概念。
大数据面临的挑战是,很快获得很多资料,却难以想像要如何处理资料。当资料量很大的时候,要怎么做才能快速处理这些大数据?
叁年前,薛文蔚遇到中国供应商的单品项管理问题,必须同时处理40万个品项,乘上1万个通路时,预测出来的值是几百亿点。然而,现行的资料运算架构主流根本没办法处理,才让他进而去解决架构所产生的问题,直接从运算模式下手。
(图说:核桃运算创办人薛文蔚推出即时资料分析引擎,推翻工程师长久以来对资料运算的看法。图片来源:郭芝榕摄影。)
颠覆资料运算模式
「我们现在还在用1945年所设计出的电脑运算模式!」(也就是范纽曼架构)薛文蔚解释,以前记忆体很小,把资料当成外来物,程式和塬始码是一等居民,支配资料。每次要运算时,都要把资料从硬碟内搬移至记忆体运算,再搬回硬碟,花费很多时间在「搬移」。
目前大多数使用者端的资料库和程式都以这种逻辑设计出来,薛文蔚说,这样的工作台模式适合资料运算吗?
所以,核桃运算3年前设计出不必搬移资料的「in-place computing model」,试图要颠覆资料运算的模式。记忆体从32位元前进到64位元是一个很重要的观念改变,用空间换取时间,用有效率的方式对映到现有的CPU和记忆体,创造出一个无限的空间,把程式送到资料储存地运算,避掉资料搬移的过程。
例如,HTC就推出64位元处理器的智慧型手机Desire 820,可以把资料放在云端、伺服器和物联网上。
(图说:核桃运算颠覆资料运算的模式,开发出资料运算引擎BigObject。图片来源:取自核桃运算官网。)
此外,核桃运算在做运算时,会用各式各样的转换技术做分门别类,例如分开性别和收入,并善用关联,让4G记忆体可以跑100G资料,比MYSQL快100至1000倍。
薛文蔚指出,「只要一台64位元的电脑,就能处理几十亿笔资料,未来也可以用在手机上。降低一般人使用的门槛,展现平民化的大数据运算力量。」可处理关联式分析、多维度分析。
未来,嵌入式装置愈来愈多,大数据将是随处可见的技术。他更进一步指出,未来的使用者将会是资料导向,10年后可能变成人人都对资料「有感觉」,资料科学将成为基础知识,而非现在的专家系统。
大数据四大类:应用、产品、工具、底层科技
薛文蔚是台大资工系第一届毕业,在哥伦比亚大学念资工博士学位,1995年就开始创业。他将大数据分成应用、产品、工具、底层科技四大类,目前切入大数据领域的新创团队,大多都是大数据应用,包括手机、物联网,有一大部分落在社交媒体,用心理学分析关联度,例如两个人的相似度。
做大数据的平台和科技比较少,薛文蔚说,底层科技还有许多可发展空间,会形成一个生态系统。台湾的强项在硬体,像是固态硬体、永久记忆体、快闪记忆体等等,核桃运算也许会进一步结合硬体,让运算模式更快速。而10年后,底层的硬体可能会被生物记忆体所取代。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28