• 大数据误区你知多少?不是越大越好
    2014-09-22 14:52:02   来源:智能视觉   评论:0 点击:

    随着云时代的来临,大数据也吸引了越来越多的关注。在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。从IT界到、金融界,再到物流界、营销界,乃至医疗界、教育界,无论是界内界外人士几乎都已快形成“言必称云”、“言必称大数据”的口头禅。

    大数据误区你知多少?不是越大越好

    但如果真遇到一个“较真儿的”,发出这样的提问——到底什么是大数据?大数据到底有什么价值?我怎样才能得到大数据价值?是那头黄色的Hadoop小象?是动辄XXXBIT的高大上数据量?又或者是千万级别的用户信息?那估计很多口口声声不离大数据的人可能都言语含糊解释不清了。

    那么,到底该如何来看待大数据呢?大数据单从字面意思似乎不难理解,可以认为是海量级的数据,但是在这海量级的数据究竟意味着什么,这在很多业内外人士的概念里还纯在着一些认识误区。
    大数据误区一:只要大就好

    如今,很多人提起大数据,如果不提上几嘴“日处理数据量XXGB,上传图片XXGB,并发数XXX”“Hadoop集群拥有XXXX节点,总存储XXPB”诸如此类的技术语言,都很怕别人觉得自己不专业。但是,难道真的只有数据大了,才能达到大数据的登峰境界?才能数人合一地达成大一统的目的?

    数据如果仅仅是大那是没多大用处的!就好像资金的意义在于如何使用周转一样,数据大了,但不使用,让它孤零零地偏安机房一隅,那它就不是大数据了,而是有点“败家子”的意思。
    比如不少传统的门户网站,基本上就处于“坐拥金山却无福消费”的境况。每天上亿的用户量,却只是简单的广告呈现,没有通过对数据的分析产生更多价值。

    大数据误区二:只有技术大牛才懂大数据

    虽然很多人口口声声离不开大数据,但是真问他到底懂多少时,其中一部分人可能会说:“我就是懂些皮毛,真正技术层面的大数据我也不懂,你还是问那些技术大牛去吧,他们才真懂。”

    其实这样的观点并不全对。比如诸葛亮很懂兵法,他知道该在哪里摆阵,该在哪里伏兵。但是,他不必知道关羽是如何耍大刀,也不必知道张飞的丈八蛇矛在打仗时是扎还是砍。

    其实,对于大数据的应用更多的是一种战略能力,而非细节的执行技能,这种能力是可以帮助决策者能从无尽的数据里看出商机看出价值,从而为企业带来更高的利润。而作为决策者并不用太关心在技术细节层面,大数据到底怎么技术生成,又是如何理顺提升用户体验的。

    大数据误区三:是个公司都得上大数据

    虽然大数据固然是个香饽饽,但不是所有人都能消化得了,或者说并不是所有都有上大数据的必要,而是要衡量企业的现状,看清楚主次矛盾,或是要考量好投入产出的回报率,大数据并不是适合所有企业的现状。

    比如,对于中小型网站来说,一上来就盲目追求先进“高大上”的技术架构,那就有点“宰牛刀杀鸡”的意思。对于这类网站,首要考虑的是商业运作模式和推广,只有等到用户量飚升后,再去考虑技术升级这种大事儿。再比如,在GMIC上,Evernote的CEO Phil Libin就明确表明不带大数据一起玩儿,自己产品的商业模式就是向用户收费,让他们甘心为产品体验付费。

    如同一个双选题:A.日登陆用户1000人,架构完全参照美国亚马逊从不宕机;B.日登陆用户10万人,每天因为高并发不得不宕机三次。你会选什么?

    大数据误区四:我就要海量数据

    自从大数据概念火了以后,不少企业在遇到问题的时候,总是会情不自禁的就会想到“是不是我的数据量不够?”“是不是如果有了海量的大数据就能变得更好?”其实,这又是陷入了一个误区。
    这又回到了大数据价值和金钱价值的类比概念上。比如用搜索引擎搜索一下“存款贬值”,那么很快就可以发现类似这样的信息:“五十年前的百万变13块”,“一万元存一年赔19元”,显然,不流动的钱,是越放越没有价值,而基数越大,可能导致的损失就越大。

    金钱如此,大数据亦然。只有像比特币玩家们一样,不停地使用数据,并以无比的热情挖掘数据背后的关系和价值,才能如滚雪球一般,使数据之间的相互关系更丰富更完善。同理,对于企业的大数据来说,只有充分利用大数据,让大数据充分流动起来,不断的实现增值效果,那么才有机会更大的释放大数据的能量。

    因此,对于企业决策者来说,看待大数据必须有一个清醒的认识,当在脑袋发热准备花大价钱上大数据之前,都一定得先想明白透彻了:“我真的需要大数据吗?大数据真的能为我所驾驭吗?”


    责任编辑:白小嵩

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