
大数据行业里的四大误区(2)_数据分析师
误区二:只有大数据才能拯救世界
大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面,主要针对OLAP(Online Analytical System),从技术角度来说,包含我总结的两条腿:一条腿是批量数据处理(包括MR、MPP等),另一条腿实时数据流处理(Storm、内存数据库等)。在此基础上,部分场景又发现MR框架或实时框架不能很好的满足近线、迭代的挖掘需要,故又产生了目前非常火的基于内存数据处理Spark框架。很多企业目前的大数据框架是,一方面以Hadoop 2.0之上的Hive、Pig框架处理底层的数据加工和处理,把按照业务逻辑处理完的数据直接送入到应用数据库中;另一方面以Storm流处理引擎处理实时的数据,根据业务营销的规则触发相应的营销场景。同时,用基于Spark处理技术集群满足对于实时数据加工、挖掘的需求。
以上描述可以看出,大数据说白了就是还没有进入真正的交易系统,没有在OLTP(Online Transaction system)方面做出太大的贡献。至于很多文章把大数据和物联网、泛在网、智慧城市都联系在一起,我认为大数据不过是条件之一,其余的OLTP系统是否具备,物理网络甚至组织架构都是重要因素。
最后还想说,大数据处理技术,再炫如Google的Dataflow或成熟如Hadoop 2.0、数据仓库、Storm等,本质上都是数据加工工具,对于很多工程师来说,只需要把数据处理流程搞清楚就可以了,在这个平台上可以用固定的模版和脚本进行数据加工已经足够。毕竟数据的价值70%以上是对业务应用而言的,一个炫词对于业务如果没有帮助,终将只是屠龙之术。任何技术、IT架构都要符合业务规划、符合业务发展的要求,否则技术只会妨碍业务和生产力的发展。
随着时代变迁,大浪淘沙,作为数据行业的一员,我们每个人都在不同的角色之间转换,今天你可能是科学家,明天就会变成架构师,今天的工程师也会变成几年后的科学家,部分人还终将步入跟风者的行列。文章来自:CDA数据分析师官网
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