編者按：近幾年來，大數(shù)據(jù)和云計算的呼聲越來越高，數(shù)據(jù)類的人才也變得越來越奇缺，人們對大數(shù)據(jù)和云計算有一種敬畏感，認(rèn)為它們是遙不可及的，營銷人員充分利用了這種機(jī)遇，做起了大數(shù)據(jù)方面的生意。
一旦所有的營銷都被剔除，大數(shù)據(jù)又是什么？它又將如何幫助各種規(guī)模的企業(yè)呢？市場營銷使我們相信在沒有他們的幫助下運(yùn)用大數(shù)據(jù)是全新的、龐大的、可怕的、復(fù)雜的以及不可能完成的任務(wù)，只有他們才能帶來無可比擬的好處。然而，像科技界的其他事物一樣，大數(shù)據(jù)只是很多企業(yè)已經(jīng)做了或在做的迭代更新而已。
首先要明確的就是大數(shù)據(jù)并不新。大數(shù)據(jù)是一個新概念，但是就其本質(zhì)而言，其實(shí)很老了，非常非常老了。只是說有了計算機(jī)的參與使其更簡單了。
大數(shù)據(jù)就是收集很多無條理的數(shù)據(jù)然后再梳理理解。這就是大數(shù)據(jù)，沒有更多了，甚至根本不需要計算機(jī)的參與。
“知己知彼，百戰(zhàn)不殆；不知彼而知己，一勝一負(fù)；不知彼，不知己，每戰(zhàn)必殆。”——孫子《孫子兵法》
幾千年以前，成功的將領(lǐng)就將各種信息收集起來。從地形到天氣，從經(jīng)濟(jì)到敵方的社會文化信息。龐大的專家團(tuán)隊在數(shù)據(jù)的海洋里篩選，檢查以前戰(zhàn)士留下來的筆記，學(xué)習(xí)口述歷史等等。勝利源自準(zhǔn)備和智慧而不僅僅是武力對抗。
歷史總是不斷地重復(fù)
在兩千年前我們就開始使用“計算機(jī)”了。安提凱希拉就被認(rèn)為是用于預(yù)測天體現(xiàn)象計算歷法的。一直以來，我們都在用計算機(jī)。最開始是模擬的，然后才是數(shù)字化的。所以被灌輸了這樣觀念的我們已經(jīng)開始依賴這些機(jī)制，把它們當(dāng)作理所當(dāng)然的東西。
你能想象如果沒有歷法，所有的種植方法都被銷毀了會是什么樣的嗎？當(dāng)然，農(nóng)民會覺得在沒有任何其他幫助，只靠口述歷史或者其他由農(nóng)民自己制作的文字、計算記錄來種植非常可怕。
再比如，如果沒有時鐘的話，每天例行的起床、交流、工作所必需的時間、回家，這些都要怎么計算時間呢？“是時候了”和“起床了”最終會成為全社會的鬧鐘。
如果這些問題看起來比較荒唐粗鄙，那么當(dāng)25年后商業(yè)領(lǐng)域及其從業(yè)人員在沒有大數(shù)據(jù)的支撐下就開展業(yè)務(wù)的感受應(yīng)該也是這樣的吧。
實(shí)例
當(dāng)企業(yè)談?wù)摯髷?shù)據(jù)時他們通常都是在說大數(shù)據(jù)可以用于為政府和財富500公司做行為分析。他們談?wù)摮砂俚臄?shù)據(jù)集，在數(shù)據(jù)宇宙里找到如針大小的一點(diǎn)。這些對于普通公司來說沒有任何意義。但是大數(shù)據(jù)的有些部分還是有意義的。
對于任何一家公司來說大數(shù)據(jù)分析的金礦都是中間件。任何員工超過5個的公司都有中間件，即便是這個中間件是連接于會計系統(tǒng)和客服管理（CRM）系統(tǒng)的。
大多數(shù)公司都在制造某種東西，面包，自行車，還有關(guān)于大數(shù)據(jù)的文章。這樣一來，在過程中制造了什么不制造什么對于跟蹤有什么訂單來說就至關(guān)重要了。往其中加入會計-CRM系統(tǒng)就有所裨益。如果你是運(yùn)送或收取實(shí)體貨物的，也有相關(guān)的物流軟件。即使最小的公司都可能被淹沒在數(shù)據(jù)中。
中間件可能只是某種被鎖定在Powershell或者bash里的程序。也許它只是每天晚上都在運(yùn)行的從一個應(yīng)用中導(dǎo)出又導(dǎo)入到另外一個應(yīng)用中的一批數(shù)據(jù)。也許某一應(yīng)用內(nèi)就裝載的有可以管理其他部件的中間件，但是在某一地方，某窗口從一個或多個應(yīng)用中提取數(shù)據(jù)并傳送到其他應(yīng)用中。
大數(shù)據(jù)的機(jī)會確實(shí)存在。如果你把這些應(yīng)用傳輸?shù)街虚g件的數(shù)據(jù)都抄錄下來并儲存在某一個地方（數(shù)據(jù)集就值得懷疑），你就可以開始在這些數(shù)據(jù)中找尋一些有趣的問題的答案了。
也許物流軟件想要和會計軟件有聯(lián)系從而使物流軟件可以儲存收據(jù)信息，想和CRM軟件聯(lián)系以得到顧客的地址。這些都是基礎(chǔ)功能，都不涉及分析。
但是也許銷售部門想要交叉比較，將貨品到達(dá)時間與發(fā)貨時間、顧客所在區(qū)域甚至購買的商品聯(lián)系起來。目標(biāo)就是：看看制造某一件商品的時間長度和某一特定區(qū)域內(nèi)顧客回頭率間是否有關(guān)系。
數(shù)據(jù)就存在于這些系統(tǒng)中。它可能每天都在傳輸于中間件之中。開發(fā)一個窗口來從這些系統(tǒng)（或者中間件）中收集數(shù)據(jù)并儲存在某個地方，并從這些數(shù)據(jù)中尋找答案，這就是大數(shù)據(jù)。
我們都知道夜間天空中的星座是根據(jù)季節(jié)運(yùn)行的，因此在某一個季節(jié)種植某一作物才是明智的。同樣地，開發(fā)一個可以同時帶來知識和產(chǎn)出的窗口，提示我們“在某個日期做某事”，這就是大數(shù)據(jù)。
關(guān)于“云”
現(xiàn)代大數(shù)據(jù)概念不是源自于云，但是兩者確實(shí)是一起成長起來的。在所有的工作量中，有一點(diǎn)可以說到的就是大數(shù)據(jù)看起來基本是完全符合公共云的爆發(fā)能力。
既有存在的公共云孕育了無數(shù)的數(shù)據(jù)收集應(yīng)用和服務(wù)，這些數(shù)據(jù)和服務(wù)反過來驅(qū)動了對大數(shù)據(jù)的需求。當(dāng)然，老生常談的是如果你不知道如何運(yùn)用數(shù)據(jù)，收集再多數(shù)據(jù)也是于事無補(bǔ)。這就是為什么云爆發(fā)能良好運(yùn)行于分析應(yīng)用。
在現(xiàn)實(shí)生活中，大多數(shù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用不會無止盡地攪弄數(shù)據(jù)。他們大多都只是在特定的時間里生成報告，或者被謹(jǐn)慎地設(shè)計來只用在特定情況下。分析大量的數(shù)據(jù)集也許需要不一般的計算能力，但是一旦分析結(jié)束，VM所作的一切都可以被丟掉。
開發(fā)優(yōu)秀的中間件一直都在某種程度上看作是黑魔法。分析所有通過該中間件的信息更是復(fù)雜。這需要時間、經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)技術(shù)，還有最重要的是，測試能夠按照想要的那樣運(yùn)行。
如果做對了的話，大數(shù)據(jù)分析確實(shí)對于很多企業(yè)都有革新意義。
熱狗流動車公司在4號賣出的多味香腸是8號和2號的8倍多，但是賣出的蒙特爾香腸是8號和2號的6倍。在其他地方呢？天氣影響被賣出的熱狗種類，不同地區(qū)的影響因素相同嗎？我們可以分析這個，從而改變車內(nèi)的裝載量。如此簡單，而且，帶來更多利潤。
現(xiàn)在我們也許可以開始，實(shí)時將每一個流動車內(nèi)的銷售情況儲存在云端。我們添加類似顧客忠誠度的或者其他東西來獲取人數(shù)統(tǒng)計資料，或者從新興云服務(wù)銷售商FRaaS那里安裝一個鏡頭并開始做人臉識別。
如今我們可以做成任何事，從目標(biāo)廣告投放到更準(zhǔn)確地預(yù)測為某個特別的事件需要怎樣的貨品存儲組合，甚至還可以基于不同的人群在新的地方開設(shè)一個販賣點(diǎn)。
我們還可以調(diào)查該地區(qū)的人都去什么地方度假，并在那里開設(shè)新的流動車。在那里我們是他們更熟悉的品牌并有他們想要即可有的產(chǎn)品。這就是大數(shù)據(jù)。這就是怎樣將一輛流動販賣車做成兩輛，兩輛做成世界連鎖。
所以，你將如何使用你的數(shù)據(jù)呢？
翻譯來自：蟲洞翻翻 譯者ID：YLS
編者按：近幾年來，大數(shù)據(jù)和云計算的呼聲越來越高，數(shù)據(jù)類的人才也變得越來越奇缺，人們對大數(shù)據(jù)和云計算有一種敬畏感，認(rèn)為它們是遙不可及的，營銷人員充分利用了這種機(jī)遇，做起了大數(shù)據(jù)方面的生意。
一旦所有的營銷都被剔除，大數(shù)據(jù)又是什么？它又將如何幫助各種規(guī)模的企業(yè)呢？市場營銷使我們相信在沒有他們的幫助下運(yùn)用大數(shù)據(jù)是全新的、龐大的、可怕的、復(fù)雜的以及不可能完成的任務(wù)，只有他們才能帶來無可比擬的好處。然而，像科技界的其他事物一樣，大數(shù)據(jù)只是很多企業(yè)已經(jīng)做了或在做的迭代更新而已。
首先要明確的就是大數(shù)據(jù)并不新。大數(shù)據(jù)是一個新概念，但是就其本質(zhì)而言，其實(shí)很老了，非常非常老了。只是說有了計算機(jī)的參與使其更簡單了。
大數(shù)據(jù)就是收集很多無條理的數(shù)據(jù)然后再梳理理解。這就是大數(shù)據(jù)，沒有更多了，甚至根本不需要計算機(jī)的參與。
“知己知彼，百戰(zhàn)不殆；不知彼而知己，一勝一負(fù)；不知彼，不知己，每戰(zhàn)必殆。”——孫子《孫子兵法》
幾千年以前，成功的將領(lǐng)就將各種信息收集起來。從地形到天氣，從經(jīng)濟(jì)到敵方的社會文化信息。龐大的專家團(tuán)隊在數(shù)據(jù)的海洋里篩選，檢查以前戰(zhàn)士留下來的筆記，學(xué)習(xí)口述歷史等等。勝利源自準(zhǔn)備和智慧而不僅僅是武力對抗。
歷史總是不斷地重復(fù)
在兩千年前我們就開始使用“計算機(jī)”了。安提凱希拉就被認(rèn)為是用于預(yù)測天體現(xiàn)象計算歷法的。一直以來，我們都在用計算機(jī)。最開始是模擬的，然后才是數(shù)字化的。所以被灌輸了這樣觀念的我們已經(jīng)開始依賴這些機(jī)制，把它們當(dāng)作理所當(dāng)然的東西。
你能想象如果沒有歷法，所有的種植方法都被銷毀了會是什么樣的嗎？當(dāng)然，農(nóng)民會覺得在沒有任何其他幫助，只靠口述歷史或者其他由農(nóng)民自己制作的文字、計算記錄來種植非常可怕。
再比如，如果沒有時鐘的話，每天例行的起床、交流、工作所必需的時間、回家，這些都要怎么計算時間呢？“是時候了”和“起床了”最終會成為全社會的鬧鐘。
如果這些問題看起來比較荒唐粗鄙，那么當(dāng)25年后商業(yè)領(lǐng)域及其從業(yè)人員在沒有大數(shù)據(jù)的支撐下就開展業(yè)務(wù)的感受應(yīng)該也是這樣的吧。
實(shí)例
當(dāng)企業(yè)談?wù)摯髷?shù)據(jù)時他們通常都是在說大數(shù)據(jù)可以用于為政府和財富500公司做行為分析。他們談?wù)摮砂俚臄?shù)據(jù)集，在數(shù)據(jù)宇宙里找到如針大小的一點(diǎn)。這些對于普通公司來說沒有任何意義。但是大數(shù)據(jù)的有些部分還是有意義的。
對于任何一家公司來說大數(shù)據(jù)分析的金礦都是中間件。任何員工超過5個的公司都有中間件，即便是這個中間件是連接于會計系統(tǒng)和客服管理（CRM）系統(tǒng)的。
大多數(shù)公司都在制造某種東西，面包，自行車，還有關(guān)于大數(shù)據(jù)的文章。這樣一來，在過程中制造了什么不制造什么對于跟蹤有什么訂單來說就至關(guān)重要了。往其中加入會計-CRM系統(tǒng)就有所裨益。如果你是運(yùn)送或收取實(shí)體貨物的，也有相關(guān)的物流軟件。即使最小的公司都可能被淹沒在數(shù)據(jù)中。
中間件可能只是某種被鎖定在Powershell或者bash里的程序。也許它只是每天晚上都在運(yùn)行的從一個應(yīng)用中導(dǎo)出又導(dǎo)入到另外一個應(yīng)用中的一批數(shù)據(jù)。也許某一應(yīng)用內(nèi)就裝載的有可以管理其他部件的中間件，但是在某一地方，某窗口從一個或多個應(yīng)用中提取數(shù)據(jù)并傳送到其他應(yīng)用中。
大數(shù)據(jù)的機(jī)會確實(shí)存在。如果你把這些應(yīng)用傳輸?shù)街虚g件的數(shù)據(jù)都抄錄下來并儲存在某一個地方（數(shù)據(jù)集就值得懷疑），你就可以開始在這些數(shù)據(jù)中找尋一些有趣的問題的答案了。
也許物流軟件想要和會計軟件有聯(lián)系從而使物流軟件可以儲存收據(jù)信息，想和CRM軟件聯(lián)系以得到顧客的地址。這些都是基礎(chǔ)功能，都不涉及分析。
但是也許銷售部門想要交叉比較，將貨品到達(dá)時間與發(fā)貨時間、顧客所在區(qū)域甚至購買的商品聯(lián)系起來。目標(biāo)就是：看看制造某一件商品的時間長度和某一特定區(qū)域內(nèi)顧客回頭率間是否有關(guān)系。
數(shù)據(jù)就存在于這些系統(tǒng)中。它可能每天都在傳輸于中間件之中。開發(fā)一個窗口來從這些系統(tǒng)（或者中間件）中收集數(shù)據(jù)并儲存在某個地方，并從這些數(shù)據(jù)中尋找答案，這就是大數(shù)據(jù)。
我們都知道夜間天空中的星座是根據(jù)季節(jié)運(yùn)行的，因此在某一個季節(jié)種植某一作物才是明智的。同樣地，開發(fā)一個可以同時帶來知識和產(chǎn)出的窗口，提示我們“在某個日期做某事”，這就是大數(shù)據(jù)。
關(guān)于“云”
現(xiàn)代大數(shù)據(jù)概念不是源自于云，但是兩者確實(shí)是一起成長起來的。在所有的工作量中，有一點(diǎn)可以說到的就是大數(shù)據(jù)看起來基本是完全符合公共云的爆發(fā)能力。
既有存在的公共云孕育了無數(shù)的數(shù)據(jù)收集應(yīng)用和服務(wù)，這些數(shù)據(jù)和服務(wù)反過來驅(qū)動了對大數(shù)據(jù)的需求。當(dāng)然，老生常談的是如果你不知道如何運(yùn)用數(shù)據(jù)，收集再多數(shù)據(jù)也是于事無補(bǔ)。這就是為什么云爆發(fā)能良好運(yùn)行于分析應(yīng)用。
在現(xiàn)實(shí)生活中，大多數(shù)大數(shù)據(jù)應(yīng)用不會無止盡地攪弄數(shù)據(jù)。他們大多都只是在特定的時間里生成報告，或者被謹(jǐn)慎地設(shè)計來只用在特定情況下。分析大量的數(shù)據(jù)集也許需要不一般的計算能力，但是一旦分析結(jié)束，VM所作的一切都可以被丟掉。
開發(fā)優(yōu)秀的中間件一直都在某種程度上看作是黑魔法。分析所有通過該中間件的信息更是復(fù)雜。這需要時間、經(jīng)驗(yàn)、專業(yè)技術(shù)，還有最重要的是，測試能夠按照想要的那樣運(yùn)行。
如果做對了的話，大數(shù)據(jù)分析確實(shí)對于很多企業(yè)都有革新意義。
熱狗流動車公司在4號賣出的多味香腸是8號和2號的8倍多，但是賣出的蒙特爾香腸是8號和2號的6倍。在其他地方呢？天氣影響被賣出的熱狗種類，不同地區(qū)的影響因素相同嗎？我們可以分析這個，從而改變車內(nèi)的裝載量。如此簡單，而且，帶來更多利潤。
現(xiàn)在我們也許可以開始，實(shí)時將每一個流動車內(nèi)的銷售情況儲存在云端。我們添加類似顧客忠誠度的或者其他東西來獲取人數(shù)統(tǒng)計資料，或者從新興云服務(wù)銷售商FRaaS那里安裝一個鏡頭并開始做人臉識別。
如今我們可以做成任何事，從目標(biāo)廣告投放到更準(zhǔn)確地預(yù)測為某個特別的事件需要怎樣的貨品存儲組合，甚至還可以基于不同的人群在新的地方開設(shè)一個販賣點(diǎn)。
我們還可以調(diào)查該地區(qū)的人都去什么地方度假，并在那里開設(shè)新的流動車。在那里我們是他們更熟悉的品牌并有他們想要即可有的產(chǎn)品。這就是大數(shù)據(jù)。這就是怎樣將一輛流動販賣車做成兩輛，兩輛做成世界連鎖。
所以，你將如何使用你的數(shù)據(jù)呢？
翻譯來自：蟲洞翻翻 譯者ID：YLS
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