京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
2015年年大数据新趋势:大数据变小_数据分析师
大数据,这个用来形容资料爆炸量、多样化以及数据更新快速的专有名词,主要还是由物联网传感器、行动装置…等小型设备所运算结果集结成的。
有人预测2015年,将是大数据相当成功的一年。讽刺的是,这裡指的不是因为他们能精通Hadoop或Spark等复杂却高效率的分布式计算系统。反过来说,2015 年我们将使用更优于Hadoop 工具的方式,来处理过去使用大数据时伴随而来的问题。
其中最大的变化在于,能有效佈署与管理收纳网路服务的 Docker、企业计算容量等…开源技术的崛起,但相较于大数据能造成的潜在影响力还是相形见绌。知名弹性整合公司 SnapLogic 的 Darren Cunninhgam 更强调,几乎所有具指标性的大企业,趋势显示最终还是会回归数据基本面。
▲ SnapLogic 公司的 Darren Cunninhgam 在 Twitter 以 Big、small、fast、slow…等来形容大数据Big Data 千变万化特性。
但问题是,大多时刻我们探讨这些数据的机会,远多于投入实际使用。早在2013 年,Darren Cunninhgam 即指出每个人都知道他们需要做的事情与大数据息息相关,但实际上却很少人懂得如何运用。即便2014年都快已过完,这现象始终没改变。大多数企业仍然没有对这些数据资料花费太多心思,甚至对一些人来说这更是个复杂难题,除了专业科学家会好好使用外,这些付费就能取得的open-source 工具,对一般人来说要使用实在太困难了。
甚至多数人对大数据长久下来一直充满误解。举个例子,来自Bloomberg(专业财经媒体)负责人Matt Hunt 宣称:「在Bloomberg 我们并没有大数据问题,反而是有中量资讯(medium data)问题,这裡指的中量资讯指的是量够大、但适用于单一设备上,但并不需要庞大巨量的集群数据,相当于Terabytes 兆位元,而不需要达PB 等级。」
日前与相关IT 机构合作的NewVantage 透过调查表示,大数据能以PB 等级的惊人单位产生新闻,但大多数企业实际上也只需要管理到Terabytes 等级的数量。只有28% 的人认为,与其挑战大数据所带来庞大的资料数据,他们更关心的是资料种类多样性与更新速度。
在即将迈入2015 年此刻,许多企业仍因被迫使用 Hadoop 工具来面对他们的数据而饱受挣扎,特别当他们不断使用这些错误工具,套用在只能处理中量资讯资料的应用程序中。
提到2015 大数趋势,用「Big Data Gets Little」这句话就能看出端倪。于物联网之于行动装置的重要性,我们不能再单纯以近乎失去判断力、甚至盲从迷信的心态面对这些大数据工具。不过,Hadoop 是否还能像今年在物联网中扮演重要角色?「那当然!」Cloudera 公司创始人之一 Mike Olson 如是说:「新一代数据库技术,并不会去破坏现有大企业习于使用的 OLTP 及OLAP 等结构化数据处理与分析的市场,它虽然拥有前所未有的对于新数据分析与解锁能力,甚至能让我们以不同观点去瞭解这世界上各种事物,无论是创造新机会或新市场,对大数据来说基本上还是须依靠物联网,才能创造出更巨大机会。」
不过对 Hadoop 来说,虽为目前最理想用来处理大量数据的工具,却没有足够即时分析数据的能力。为能有效追踪物联网数据,NoSQL 数据库对 Hadoop 来说扮演重要辅助角色,使得能够即时回应实用数据成为可能。
有鑑于物联网产生数据(包括透过全新传感器、全新的数据类型…等)不断变化的特性,像 NoSQL这样的数据库是必须存在的,Machina 在一份研究中更假设:「从来自愈来愈多不同传感器、设备、或应用程序产生出愈来愈多的指数,一个事件会伴随出更多样化结构数据,这些附加数据範围从企业系统到众包数据,都必须经过整合才能传成有效资料。」
很多大数据工作迄今已将 Hadoop 与相关数据库系统或 RDBMS 做整合,但这却不是最理想的整合方式。根据权威 IT 行业分析机构 Gartner 指出,「因为物联网与各种行动装置应正迫使我们思考产生变化,并影响到我们之于这些数据的互动方式。」
在 2015 年,更多的大数据将同步从企业数据资料库转移至 Hadoop 端、或从严谨的 RDBMS 转移到更灵活的 NoSQL。毫无疑问地,物联网是成为这场变革的最大驱动力。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22