大數(shù)據分析面臨的主要挑戰(zhàn)

大數(shù)據是一項艱巨的挑戰(zhàn)。眾所周知，當今時代，數(shù)據正以爆炸式的速度增長，世界上總共有多少數(shù)據，沒人能給出確切的答案。

谷歌前首席執(zhí)行官埃里克?施密特稱，“我們現(xiàn)在創(chuàng)造出來的信息量相當于過去整個人類歷史創(chuàng)造出來的文明。從數(shù)字時代開始到2003年，我們只創(chuàng)造出5艾字節(jié)的信息。但是,我們現(xiàn)在每兩天就能創(chuàng)造出5艾字節(jié)的信息，而且信息增長的速度還在不斷加快?！?

這個數(shù)據似乎有些言過其實。RJMetrics首席執(zhí)行官RobertJ.Moore，在最近的TEDx演講欄目中提到，2002年，只有23艾字節(jié)的信息被記錄和復制，但我們現(xiàn)在每七天就能更新和轉移這么多數(shù)據。

Gartner稱，企業(yè)數(shù)據在未來5年內將增長650%。IDC的說法是，全世界的信息在一年半內即可翻一倍。IDC稱,2011年，我們創(chuàng)造了1.8澤字節(jié)（1.8兆GBs）的信息，若要將這些信息儲存在電子設備中，則需要575億臺規(guī)格為32G的iPad，將如此多的iPad連接起來，長度是萬里長城的兩倍。

數(shù)據的創(chuàng)造腳步勢必加快，尤其是當今機器對機器通訊技術的成本降低，人們獲取技術更為便捷。試想一下，所有傳感器網絡、防盜警報器、車輛遠程通訊系統(tǒng)等加在一起，將會創(chuàng)造出多么龐大的數(shù)據。

IBM稱，我們每一天都能創(chuàng)造出2.519字節(jié)的信息。數(shù)據正在指數(shù)式增長，并且，當今世界上90%的數(shù)據都是在過去兩年內創(chuàng)造出來的。這些數(shù)據來自各個地方，比如傳感器收集氣象信息上傳到社交網站，數(shù)字圖像和數(shù)字視頻，電子商務交易記錄，GPS坐標等等。

當然，在早期人類歷史上，像推特之類的簡短信息并沒有記錄下來，所以對比只能到此為止。實際生活中，每一天我們都在創(chuàng)造如下數(shù)據：

?超過2.04億封電子郵件消息；

?超過200萬的谷歌查詢；

48小時更新的YouTube視頻；

68.4萬條分享在Facebook上的內容；

?10萬余條推特；

?27.2萬美元的電子商務投資；

3600張分享在Instagram新照片；

?將近350篇新發(fā)布的WordPress博客。

圖1所示是人們每天所創(chuàng)造的數(shù)據示意圖。

圖1每天所創(chuàng)造的數(shù)據示意圖（圖片來源于：DOMO）

大數(shù)據面臨的挑戰(zhàn)在于，不同系統(tǒng)中到處都能儲存數(shù)據。打破相互獨立的數(shù)據系統(tǒng)，標準化操作是當今面臨的主要任務。另外一個主要任務是創(chuàng)建大數(shù)據平臺，可以存儲結構化數(shù)據和非結構化數(shù)據。

當你進入大數(shù)據這塊領域時，你會發(fā)現(xiàn)更多神秘的挑戰(zhàn)。比如，傳統(tǒng)數(shù)據庫最初并沒有用到多核處理器。因此，它們在

處理數(shù)據的時候速度較慢。這導致“快速數(shù)據”概念的出現(xiàn)，像ParStream之類的小型公司正試圖克服數(shù)據庫遺留的問題。

從累積到分析

我們需要處理許多數(shù)據。積累數(shù)據是一回事，而處理數(shù)據則是另外一回事。收集報紙、吞拿魚空罐子和小野貓的人，不會被人們視作為一個有辨別力的收集者。想象一下，你也不會到廢物囤積者家中學習歷史，因為那兒可用的信息不多。相反，我們一般會去從古董收藏家那獲得知識。

盡管有了數(shù)據，這個世界上還是有很多囤積者。當今數(shù)字儲存價格低廉，因此人們把所有數(shù)據都儲存起來。確切地說，他們從不會自找麻煩，刪除數(shù)據。網絡存儲方面也是一樣，在開始低收費之前，在線存儲供應商甚至還會定期免費放出幾個GB的數(shù)據，供客戶使用。

當今，許多企業(yè)正在努力處理無止境擴張的數(shù)據，因為如果不這么做的話，企業(yè)將失去競爭力。

IBM稱，數(shù)據的指數(shù)化增長將給許多企業(yè)留下嚴重的盲點。IBM研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)領導經常許可一些無數(shù)據支撐的決策，或者他們的決策是基于置信度不高的信息之上。更令人驚訝的是，半數(shù)企業(yè)領導者表示，他們尚未找到可以讓工作效率變高的信息途徑。

雖然大多數(shù)企業(yè)領導者和有關人員知道，與工作相關的數(shù)據確實存在，但不知道哪里可以獲得這些數(shù)據。即使他們已經有一個大致的想法，他們還不清楚如何將想法提煉，應用到實際生活中。他們試圖尋找這些相關數(shù)據，但始終沒法確定數(shù)據的實時性和準確性。

大數(shù)據分析旨在處理上述問題。我們追求的不只是原始數(shù)據，而是分析這些數(shù)據的技術。

大數(shù)據分析體系

當技術達到能將數(shù)據獨立性打破、數(shù)據分析能力提高時,商業(yè)即可轉換成各種形式。分析大數(shù)據技術的進步能讓研究人員在數(shù)分鐘之內解碼人體DNA，這項技術讓基因公司(如23andme公司)成功運轉。

同時，研究人員能夠預測預謀的襲擊地點，特定的疾病是由哪種基因引起，分析你在Facebook上最有可能回復的廣告內容。

事實上，由PNAS發(fā)布的最新研究顯示，你在Facebook上點擊“贊”的內容表明了自己的性格特征，比如你的智力、性別、性取向、政治傾向或者其他個人信息。

然而，部分商業(yè)觀察并沒有令人驚訝，比如喜歡"小商業(yè)星期六”的人可能比典型Facebook用戶的年齡要大；有些商業(yè)觀察讓人困惑，比如喜歡油條與智商高有關。當然，關聯(lián)并不等于因果關系，這有可能是隨機的統(tǒng)計噪聲。但是，大數(shù)據分析能識別統(tǒng)計噪聲。

經營大數(shù)據的商業(yè)案例比喜歡油條更有說服力。例如，為提高最近熱門劇集《紙牌屋》的收視率，網飛公司(Netflix)挖掘用戶數(shù)據，從中加入一些必要的因素。運用用戶數(shù)據，同樣促使他們的情景喜劇《發(fā)展受阻》起死回生。

另外一個例子是來自世界上最大的移動運營商之

法國電信，該運營商發(fā)布了DataforDevelopment項目，為象牙海岸的客戶提供用戶數(shù)據。數(shù)據有共計25億條匿名記錄，包括500萬人之間的通話記錄和互通短信。

許多研究人員訪問數(shù)據集，給法國電信發(fā)出建議，認為這些數(shù)據可以成為公司發(fā)展項目的基礎。在所提議的項目中，有一項是通過追蹤手機數(shù)據，了解人們在緊急情況下的去向，以此來提高公共安全的。另一個項目是怎樣用手機數(shù)據來了解疾病的傳播。事實上，推特已在海地霍亂爆發(fā)時成功運用了該項功能。

美國國家安全局的Prism項目就是依賴大數(shù)據分析而運行的。這個項目將手機通話記錄、電子郵件來往、即時通訊聊天、社交媒體等數(shù)據元導出，并進行處理。

政府官員支持這個項目，因為他們認為大數(shù)據分析是關鍵的防御措施。如果某人被認定為恐怖組織的嫌疑人，他的通話記錄可以顯示出其他的行蹤，幫助國土安全部的官員鎖定最有可能即將被襲擊的目標。

大數(shù)據分析市場

當今，大數(shù)據分析市場仍處于起步階段。SoftwareAG、Oracle、IBM、Microsoft,SAP、EMC、HP等大型軟件公司互相爭搶充滿生機的新企業(yè)，如Datameer、AlpineDataLabs、SiSense、Cloudmeter。

大型公司花費數(shù)十億美元，收購數(shù)據管理和分析的軟件公司，如Apema、Jacada、MoreITResources、Vertica、Vivisimo等，這些新公司都是依靠風險投資基金得以運行的。

更為復雜的是，一些老公司在市場中也有一席之位，其中包括Pentaho、Splunk、Jaspersoft公司。

許多研究大數(shù)據分析的新型企業(yè)也有其市場定位，如分別定位于社會營銷(DataSift)、電視廣告購物(RocketFuel)，應用性能(Cloudmeter)、求職招聘(Bright.com)等領域。

根據Wikibon的調查，2012年大數(shù)據市場總額將達到114億美元。2013年則將達到181億美元,比2012年增長61%。到2017年，總額將達470億美元。以上數(shù)字意味著，在2012-2017年，大數(shù)據市場總額在以年均31%的速度增長。

顯然，投資商們還有很大空間，因為市場領域仍是商家搶占的地盤。他們希望，在不久的將來，有更多數(shù)據能被整合。

這就是大數(shù)據的目標，我們追求的不只是初始數(shù)據，而是分析數(shù)據的技術。圖2所示是大數(shù)據分析的主要分布。

圖2大數(shù)據分析的企業(yè)分布（圖片來源于：DataLanscape.com）

展望未來一一大數(shù)據的趨勢

（1）開放源代碼

大數(shù)據獲得動力，關鍵在于開放源代碼，幫助分解和分析數(shù)據。Hadoop和NoSQL數(shù)據庫便是其中的贏家，他們讓其他技術商望而卻步、處境很被動。

畢竟，我們需要清楚怎樣創(chuàng)建一個平臺，既能解開所有的數(shù)據，克服數(shù)據相互獨立的障礙，又能將數(shù)據重新上鎖。

（2）市場細分

當今，許多通用的大數(shù)據分析平臺已投入市場，人們同時期望更多平臺的出現(xiàn)，可以運用在特殊領域，如藥物創(chuàng)新、客戶關系管理、應用性能的監(jiān)控和使用。若市場逐步成熟，在通用分析平臺之上，開發(fā)特定的垂直應用將會實現(xiàn)。但現(xiàn)在的技術有限，除非考慮利用潛在的數(shù)據庫技術作為通用平臺（如Hadoop、NoSQL）。

人們期望更多特定的垂直應用出現(xiàn)，把目標定為特定領域的數(shù)據分析，這些特定領域包括航運業(yè)、銷售業(yè)、網上購物、社交媒體用戶的情緒分析等。

同時，其他公司正在研發(fā)小規(guī)模分析引擎的軟件套件。比如，社交媒體管理工具，這些工具以數(shù)據分析做為基礎。

（3）預測分析

建模、機器學習、統(tǒng)計分析和大數(shù)據經常被聯(lián)系起來,用以預測即將發(fā)生的事情和行為。有些事情是很容易被預測的,比如壞天氣可以影響選民的投票率，但是有些卻很難被準確預測。例如，中間選民改變投票決定的決定性因素。

但是，當數(shù)據累加時，我們基本上有能力可以大規(guī)模嘗試一個連續(xù)的基礎。網上零售商重新設計購物車，來探索何種設計方式能使銷售利潤最大化。根據病人的飲食、家族史和每天的運動量，醫(yī)生有能力預測未來疾病的風險。

當然，在人類歷史的開端，我們就已經有各種預測。但是，在過去，許多預測都是基于直覺，沒有依靠完整的數(shù)據集,或者單單靠的是常識。

當然，即便有大量數(shù)據支撐你的預測，也不表明那些預測都是準確的。2007年和2008年，許多對沖基金經理和華爾街買賣商分析市場數(shù)據，認為房地產泡沫將不會破滅。根據歷史的數(shù)據，可以預測出房地產泡沫即將破裂，但是許多分析家堅持原有的觀點。

另一方面，預測分析在許多領域流行起來，例如欺詐發(fā)現(xiàn)（比如在外省使用信用卡時會接到的電話），保險公司和顧客維系的風險管理。

重新聚焦于人為決策？

機器學習能力不斷提升，逐步成為分析套件里的必要工具。此時，不要驚訝，人類因素正漸漸淡化。

企業(yè)主經常嘗試限制人為誤差。任何網絡安全專家，通過詳細討論后指出，安全漏洞是由人為誤差而引起的，比如過度依賴弱口令，不慎進入釣魚網站或其他安全系數(shù)低的網站。

然而，即使機器學習能力不斷提升，機器也只能提問我們事先設定的問題。這會給我們帶來很大限制:若依賴于機器,我們究竟可以得到多少。

人為因素對大數(shù)據的出現(xiàn)十分關鍵。大數(shù)據領域最有名的兩位預言家和先驅者是BillyBeane和NateSilver。Beane曾推廣一個想法：將各種各樣的數(shù)據聯(lián)系起來，這些數(shù)據都是關于被低估的運動員的特質。接著把這些運動員召集起來,組成一支棒球隊上場比賽。這支較為經濟的團隊竟能與實力雄厚的隊伍（比如洋基隊）進行抗衡。

有部分人不相信NateSilver的預測，開發(fā)出不依賴于數(shù)據分析的軟件，比如UnskewedPolls（中文譯為非傾斜民意調查，但其實不然）。因為許多人認為Silver只是數(shù)據庫輪詢方面的專家，但實際上他在大數(shù)據分析領域也十分在行。

在不同情況下，最重要的不是機器搜集數(shù)據、得到初始數(shù)據，而是人為頂端分析，只有人為因素才使這些數(shù)據有意義。人們可以將民意調查的數(shù)據視為羅夏墨跡測驗的結果。

Silver則不然，他輸入大量數(shù)據，觀察各種民意調查在不同階段的情況，并參考影響差誤范圍的因素，最后他能做出驚人的準確預測。

相似地，每個棒球隊經理十分看重占壘率和其他得分統(tǒng)計，但是很少能像Beane領導的As隊伍一樣，他用如此少的資金就能抗衡實力雄厚的球隊。尋找被低估的運動員比尋找天才球員更需要投入精力。你需要知道怎樣合理地和其他球隊經紀人協(xié)商、交易，你還需要思考，究竟哪一位球員能適應新創(chuàng)建的隊伍。

當大數(shù)據分析逐漸成為主流，它將會變得和其他早期的技術一樣普遍。大數(shù)據分析也會逐步成為一種日常工具，但關鍵還在于人為操作。

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