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大數據行業里的四大誤區?（2）_數據分析師
2014-12-13
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大數據行業里的四大誤區（2）_數據分析師

誤區二：只有大數據才能拯救世界


    大數據目前的技術和應用都是在數據分析、數據倉庫等方面，主要針對OLAP（Online Analytical System），從技術角度來說，包含我總結的兩條腿：一條腿是批量數據處理（包括MR、MPP等），另一條腿實時數據流處理（Storm、內存數據庫等）。在此基礎上，部分場景又發現MR框架或實時框架不能很好的滿足近線、迭代的挖掘需要，故又產生了目前非?；鸬幕趦却鏀祿幚鞸park框架。很多企業目前的大數據框架是，一方面以Hadoop 2.0之上的Hive、Pig框架處理底層的數據加工和處理，把按照業務邏輯處理完的數據直接送入到應用數據庫中；另一方面以Storm流處理引擎處理實時的數據，根據業務營銷的規則觸發相應的營銷場景。同時，用基于Spark處理技術集群滿足對于實時數據加工、挖掘的需求。


    以上描述可以看出，大數據說白了就是還沒有進入真正的交易系統，沒有在OLTP（Online Transaction system）方面做出太大的貢獻。至于很多文章把大數據和物聯網、泛在網、智慧城市都聯系在一起，我認為大數據不過是條件之一，其余的OLTP系統是否具備，物理網絡甚至組織架構都是重要因素。


    最后還想說，大數據處理技術，再炫如Google的Dataflow或成熟如Hadoop 2.0、數據倉庫、Storm等，本質上都是數據加工工具，對于很多工程師來說，只需要把數據處理流程搞清楚就可以了，在這個平臺上可以用固定的模版和腳本進行數據加工已經足夠。畢竟數據的價值70%以上是對業務應用而言的，一個炫詞對于業務如果沒有幫助，終將只是屠龍之術。任何技術、IT架構都要符合業務規劃、符合業務發展的要求，否則技術只會妨礙業務和生產力的發展。


    隨著時代變遷，大浪淘沙，作為數據行業的一員，我們每個人都在不同的角色之間轉換，今天你可能是科學家，明天就會變成架構師，今天的工程師也會變成幾年后的科學家，部分人還終將步入跟風者的行列。文章來自：CDA數據分析師官網


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