“大數(shù)據(jù) ”這個概念火了很久，但又很不容易說得清楚（不然呢？怎么會是個位數(shù)的回答），這時候買本書來看看可能會更香。

先說結(jié)論——大數(shù)據(jù)技術(shù)，其實就是一套完整的“數(shù)據(jù)+業(yè)務(wù)+需求”的解決方案。

它其實是一個很寬泛的概念，涉及五個領(lǐng)域：

1. 業(yè)務(wù)分析；2.數(shù)據(jù)分析；3.數(shù)據(jù)挖掘；4.機器學(xué)習(xí)；5.人工智能。

從1到5，越來越需要技術(shù)背景；從5到1，越來越貼近具體業(yè)務(wù)。

其實，除了像搜索引擎這樣依靠數(shù)據(jù)技術(shù)而誕生的產(chǎn)品外，大部分互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品在生存期，即一個產(chǎn)品從0到1的階段，并不是特別需要大數(shù)據(jù)技術(shù)的。而在產(chǎn)品的發(fā)展期，也就是從“1”到“無窮”的階段，“大數(shù)據(jù)技術(shù)”對產(chǎn)品的作用才會逐漸體現(xiàn)。

主要原因是初期產(chǎn)品的功能和服務(wù)較少，也沒有“積累的用戶數(shù)據(jù)”用于模型研發(fā)。所以，我們常聽說“構(gòu)建大數(shù)據(jù)的壁壘”，這里面，“數(shù)據(jù)技術(shù)”是小壁壘，“大數(shù)據(jù)”本身才是大壁壘。

這里就從“大數(shù)據(jù)”開始說起。

什么是大數(shù)據(jù)？

“大數(shù)據(jù) ”從字面上看，就是很“大”的“數(shù)據(jù)”。先別急著打我。有多大呢？

早N多年前，百度首頁導(dǎo)航每天需要提供的數(shù)據(jù)超過1.5PB（1PB=1024TB），這些數(shù)據(jù)如果打印出來將超過5千億張A4紙。

5千億張，是不是很暴力了。

再來兩個不暴力的：

“廣西人最愛點贊，河北人最愛看段子，最關(guān)心時政的是山西人，最關(guān)注八卦的是天津。”

這組有趣的數(shù)據(jù)，是今日頭條根據(jù)用戶閱讀大數(shù)據(jù)得出的結(jié)論。

而比這個更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)，是三年前美國明尼蘇達州的一則八卦新聞：

一位氣勢洶洶的老爸沖進Target的一家連鎖超市，質(zhì)問超市為什么把嬰兒用品的廣告發(fā)給他正在念高中的女兒。

但非常打臉的是，這位父親跟他女兒溝通后發(fā)現(xiàn)女兒真的懷孕了。

在大數(shù)據(jù)的世界里，事情的原理很簡單——這位姑娘搜尋商品的關(guān)鍵詞，以及她在社交網(wǎng)站所顯露的行為軌跡，使超市的營銷系統(tǒng)捕捉到了她懷孕的信息。

你看，單個的數(shù)據(jù)并沒有價值，但越來越多的數(shù)據(jù)累加，量變會產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。

腦補一下上面這個事件中的“女兒”，她在網(wǎng)絡(luò)營銷系統(tǒng)中的用戶畫像標(biāo)準(zhǔn)可能包括：用戶ID、性別 、性格描述、資產(chǎn)狀況、信用狀況、喜歡的顏色、鐘愛的品牌、大姨媽的日期、上周購物清單等等，有了這些信息，系統(tǒng)就可以針對這個用戶，進行精準(zhǔn)的廣告營銷和個性化購物推薦。

當(dāng)然，除了獲得大數(shù)據(jù)的個性化推薦，一不留神也容易被大數(shù)據(jù)割一波韭菜。

亞馬遜在一次新碟上市時，根據(jù)潛在客戶的人口信息、購物歷史、上網(wǎng)記錄等，給同一張碟片報出了不同的價格。這場“殺熟事件”的結(jié)局就是：亞馬遜的 CEO 貝索斯不得不親自出來道歉，解釋只是在進行價格測試。

大數(shù)據(jù) ，說白了，就是巨量數(shù)據(jù)集合。

大數(shù)據(jù)來源于海量用戶的一次次的行為數(shù)據(jù)，是一個數(shù)據(jù)集合；但大數(shù)據(jù)的戰(zhàn)略意義不在于掌握龐大的數(shù)據(jù)信息，而在于對這些含有意義的數(shù)據(jù)進行專業(yè)化處理。

在電影《美國隊長2》里，系統(tǒng)能把一個人從出生開始的所有行為特征，如消費行為，生活行為等，作為標(biāo)簽存入數(shù)據(jù)庫中，最后推測出未來這個人是否會對組織產(chǎn)生威脅，然后使用定位系統(tǒng)，把這些預(yù)測到有威脅的人殺死。

而在《點球成金》里，球隊用數(shù)據(jù)建模的方式，挖掘潛在的明星隊員（但其實這個案例并非典型的大數(shù)據(jù)案例，因為用到的是早已存在的數(shù)據(jù)思維和方法）。

麥肯錫全球研究所曾給出過大數(shù)據(jù)一個相當(dāng)規(guī)矩的定義：一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。

上面這四個特征，也就是人們常說的大數(shù)據(jù)的4V特征（volume，variety，value，velocity），即大量，多樣性，價值，及時性。

具體來說就是：

1. 數(shù)據(jù)體量巨大（這是大數(shù)據(jù)最明顯的特征），有人認為，大數(shù)據(jù)的起始計量單位至少是P（1000個T）、E（100萬個T）或Z（10億個T）；這里按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB（進率2^10）。

不過，數(shù)據(jù)的體量有時可能并沒那么重要。比如13億人口的名字，只占硬盤幾百M空間的數(shù)據(jù)，但已經(jīng)是這個領(lǐng)域里非常大的數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)類型繁多（也就是多維度的表現(xiàn)形式）。比如，網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。
3. 價值密度低，商業(yè)價值高。以視頻為例，一小時的視頻，在不間斷的監(jiān)控過程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅只有一兩秒。因此，如何結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯并通過強大的機器算法來挖掘數(shù)據(jù)價值（所謂“浪里淘金”吧），是最需要解決的問題。
4. 處理速度快且及時。數(shù)據(jù)處理遵循“1秒定律”，可從各種類型的數(shù)據(jù)中快速獲得高價值的信息。

事實上，關(guān)于這個“4V”，業(yè)界還是有不少爭議的。比如阿里技術(shù)委員會的王堅博士，就直接把4V“扔”進了***堆。王堅在《在線》這本書里說過：“我分享時說‘大數(shù)據(jù)’這個名字叫錯了，它沒有反映出數(shù)據(jù)最本質(zhì)的東西。”

他認為，今天數(shù)據(jù)的意義并不在于有多“大”，真正有意思的是數(shù)據(jù)變得“在線”了，這恰恰是互聯(lián)網(wǎng)的特點。所有東西都能“在線”這件事（數(shù)據(jù)隨時能調(diào)用和計算），遠比“大”更能反映本質(zhì)。

什么是大數(shù)據(jù)技術(shù)？

對于一個從事大數(shù)據(jù)行業(yè)人來說，一切數(shù)據(jù)都是有意義的。因為通過數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析與挖掘、數(shù)據(jù)展現(xiàn)等，我們可以發(fā)現(xiàn)很多有用的或有意思的規(guī)律和結(jié)論。

比如，北京公交一卡通每天產(chǎn)生4千萬條刷卡記錄，分析這些刷卡記錄，可以清晰了解北京市民的出行規(guī)律，來有效改善城市交通。

但這4千萬條刷卡數(shù)據(jù) ，不是想用就能用的，需要通過“存儲”“計算”“智能”來對數(shù)據(jù)進行加工和支撐，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值。

而在這其中，最關(guān)鍵的問題不在于數(shù)據(jù)技術(shù)本身，而在于是否實現(xiàn)兩個標(biāo)準(zhǔn)：第一，這4千萬條記錄，是否足夠多，足夠有價值；第二，是否找到適合的數(shù)據(jù)技術(shù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用。

下面就來簡單說說上述提到的一些和“大數(shù)據(jù)“”形影不離的“小伙伴們”——

1.云計算

由于大數(shù)據(jù)的采集、存儲和計算的量都非常大，所以大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的數(shù)據(jù)。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對海量數(shù)據(jù)進行分布式數(shù)據(jù)挖掘。但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫和云存儲、虛擬化技術(shù)。

可以說，大數(shù)據(jù)相當(dāng)于海量數(shù)據(jù)的“數(shù)據(jù)庫”，云計算相當(dāng)于計算機和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化后再進行分配使用。

整體來看，未來的趨勢是，云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數(shù)據(jù)處理，而大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力， “動一下鼠標(biāo)就可以在秒級操作PB級別的數(shù)據(jù)”。

2.Hadoop/HDFS /Mapreduce/Spark

除了云計算，分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop的出現(xiàn)，為大數(shù)據(jù)帶來了新的曙光。

Hadoop是Apache軟件基金會旗下的一個分布式計算平臺，為用戶提供了系統(tǒng)底層細節(jié)透明的開源分布式基礎(chǔ)架構(gòu)。它是一款用Java編寫的開源軟件框架，用于分布式存儲，并對非常大的數(shù)據(jù)集進行分布式處理，用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下，開發(fā)分布式程序，現(xiàn)在Hadoop被公認為行業(yè)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)開源軟件。

而HDFS為海量的數(shù)據(jù)提供了存儲；Mapreduce則為海量的數(shù)據(jù)提供了并行計算，從而大大提高計算效率。它是一種編程模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算，能允許開發(fā)者在不具備開發(fā)經(jīng)驗的前提下也能夠開發(fā)出分布式的并行程序，并讓其運行在數(shù)百臺機器上，在短時間完成海量數(shù)據(jù)的計算。

在使用了一段時間的 MapReduce 以后，程序員發(fā)現(xiàn) MapReduce 的程序?qū)懫饋硖闊Ｍ軌蚍庋b出一種更簡單的方式去完成 MapReduce 程序，于是就有了 Pig 和 Hive。

同時Spark/storm/impala等各種各樣的技術(shù)也相繼進入數(shù)據(jù)科學(xué)的視野。比如Spark是Apache Software Foundation中最活躍的項目，是一個開源集群計算框架，也是一個非常看重速度的大數(shù)據(jù)處理平臺。

打個比方，如果我們把上面提到的4千萬條記錄比喻成“米”，那么，我們可以用“HDFS”儲存更多的米，更豐富的食材；如果我們有了“Spark”這些組件（包括深度學(xué)習(xí)框架Tensorflow），就相當(dāng)于有了“鍋碗瓢盆”，基本上就能做出一頓可口的飯菜了。

其實，大數(shù)據(jù)火起來的時候，很多做統(tǒng)計出身的人心里曾經(jīng)是有一萬個***的——因為大數(shù)據(jù)實在太火，以至于很多公司在招人的時候，關(guān)注的是這個人對計算工具的使用，而忽略了人對數(shù)據(jù)價值和行業(yè)的理解。

但目前統(tǒng)計學(xué)專業(yè)人士確實面臨的一個現(xiàn)實問題是：隨著客戶企業(yè)的數(shù)據(jù)量逐漸龐大，不用編程的方式很難做數(shù)據(jù)分析。所以，越來越多的統(tǒng)計學(xué)家也拿自己開涮：“統(tǒng)計學(xué)要被計算機學(xué)替代了，因為現(xiàn)在幾乎沒有非大數(shù)據(jù)量的統(tǒng)計應(yīng)用”。

總之，掌握編程的基礎(chǔ)，大量的項目實踐，是從事大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域的必要條件。