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莫輕言已成功部署大數據也許你離達標還很遠

2019/04/30 来源:青岛信息港

导读

中國IDC圈7月15道:在大數據范疇大展拳腳肯定是個正確方向,同時世界各地的初創公司及企業巨頭也在借力大數據和大數據應用創造價值將大量的數據

中國IDC圈7月15道:在大數據范疇大展拳腳肯定是個正確方向,同時世界各地的初創公司及企業巨頭也在借力大數據和大數據應用創造價值將大量的數據處理轉化為金錢或競爭優勢。然而光彩的背后,總是掩飾著一些不可忽視的真相。簡而言之,不是所有在大數據上的嘗試都得到了應有的回報,而且遠非如此。一樣這里也有另一個不容忽視的真相,在IT企業界,大數據成功定義的標準非常寬松,甚至我們并沒有完全失敗這種的觀念都可以歸結于成功。

那么大数据运用成功的标准究竟是什么?10gen战略副总裁Matt Asay带来了他为成功总结的4个标准:

首先,必须要可以运作

大数据应当为行业创造切实的价值,不止是高科技。McKinsey在关于大数据未来的报告中指出,大数据在医疗、政府、零售以及制造产业上具有万亿的潜在价值。机构对大数据的成功实现需要在一下几个方面带来切实的收获:附加收益、提升客户满意度、削减本钱等。

其次,必须有本质提高

大数据交付的不应该只是渐进式的商务模式改善,更应该是本质上的突破。比如就初创企业Foursquare来说,为了发现数据之间的关系,Foursquare使用了机器学习算法让系统可以建立Explore,一个社交推荐系统可以实时的给用户推荐有价值的位置信息,使用新的业务模式去驱动位置信息类型业务。Explore依赖大数据技术,同时从多于3000万个位置信息中获取见解。现在Foursquare已经具备了理解人们之间如何进行互动的能力,并且位置信息也不只止步平台,而是真实世界。

再次,必须具备高速度

传统数据库技术会拉低大数据的性能,同样也是非常繁琐的,因为不管这项技术是否迎合你的需求,专利许可涉及到的企业繁琐制度远超出你的想象。一个成功大数据项目,使用的工具集和数据库技术必须同时满足数据体积及多样性的两重需求。论据是:一个Hadoop集群只需几个小时就可以搭建,搭建完成后就可以提供快速的数据分析。事实上大部分的大数据技术都是开源的,这就意味着你可以根据你的需求添加支持和服务,同时许可不再是快速部署的阻碍之一。

,必须能以前所不能

在大数据出现之前,类似Gilt Groupe这种限时抢购公司根本不可能实现。限时抢购站需要日处理上千万用户的登陆,并且会造成非常高的服务器负载峰值通过高性能、快速扩大的大数据技术让这种商业模型成为可能。

总结

大数据部署成败的关键不是系统每秒可以处理多少数据量,而是使用大数据后给公司业务带来了多少价值以及是否让业务有突破性的提升。专注业务类型,选择合适公司业务的工具集才是该重点关注的领域。

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