在这一场数据信息的挖金中很多企业凯旋而归,殊不知“大数据”投资失败的企业也不可谓很少,因此就有以前的一篇文章“ Why Big Data Projects Fail”。对于此事,商务智能专用工具研发总监、esProc、esCalc咨询顾问Jim King否定了这一观点,并且以google为例子给大数据投资人明确提出了一些警告。

  下列为译文翻译:

  最先看一下大数据取得成功楷模Google,看一下她们是怎样轻松玩大数据的:

  1. 搜集数据信息,捕获每一个网址、电子邮箱、Cookie內容,并获取重要信息。

  2. 为信息建立复合型索引。别说,广告宣传有关索引是不可缺少的。

  3. 将文件目录和內容存储在分布式系统网络服务器中。

  4. 当客户预览网址及其检索或浏览电子邮件时,Google会对这种要求做比较复杂的变换解决,与此同时好多个索引项会随着明确。

  5. 依据索引在云服务器中查看数据信息,回到百度搜索或是广告宣传。

  在这儿不会太难发觉,与Hadoop相关的只要3和5,也就是数据存储和查看。而这两项也是最简单完成的二项,例如Hadoop便是个具备优良扩展性及成本低的解决方法。

  那麼完成3和5就可以像Google一样发轻松玩大数据了?很显而易见不好,由于重要选择项2和4并没完成,而2和4便是所说的业务剖析算法。这种算法由业务权威专家依据数据信息、业务专业知识、市场前景用心打造出,是众多公司商业服务对策制订的主要方法及关键。这才算是4V基础理论中的“Value”。

  这也是现如今很多大数据投资失败的缘故,由于时下的大数据只出示了数据储存和查找的对策,欠缺了提升企业竞争力的业务剖析解决方法,而刚好这就是最重要的。实际上,如今的大数据专用工具全是为IT权威专家打造出的,她们可以根据C 或是Java完成MapReduce作用,可是却没法给予有價值的商业服务算法。

  因而大数据取得成功的重要不取决于Hadoop是不是布署取得成功,而取决于对业务有协助算法的制订,而在优秀人才明显欠缺的时下,何不从数据信息专用工具下手。减少专用工具应用的门坎,让业务权威专家可以参加在其中,才可以充分发挥大数据真真正正的功效,对业务具有事半功倍的改进。

  汇总

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