大数据服务,至少有四点还值得存疑-阿里云开发者社区

开发者社区> 泡泡浅眠> 正文

大数据服务,至少有四点还值得存疑

简介:
+关注继续查看

大数据时代的到来并不是很突然,但是却让人措手不及。不少企业完全没有做好准备,就已经进入了一个所谓的“数据操控一切”的时期。他们有过恐慌、畏惧,甚至在一些企业的宣传中认为没有跟上大数据的脚步,结果就只有淘汰。可事实真的如此吗?笔者认为,大数据服务,至少有四点还值得存疑。

大数据服务,至少有四点还值得存疑

  数据采集

所谓大数据时代,数据采集是第一步,也是最关键的一步。大数据的采集是利用了多个数据库来接受来自客户端、App、Web以及传感器的数据而获得的。可是这些数据真的可靠吗?

诚然,在互联网企业中,客户终端和网页的数据十分重要。这些数据在确实可以通过数据库来准确获得,但是大数据的特点就是大。一旦遇到客户峰值,如双十一或者春运等,数据采集并发数极高,用户操作和访问同时进行,这就需要大量的数据库才有可能支撑,那么这些资源从何而来?数据库之间的负载均衡如何实现?

其次,数据采集的难题在其他行业中会变的更难。物联网落地至今尚未获得大规模成功,所谓的工业4.0目前依然只是我们想象出来的乌托邦,数据如何采集?采集到的数据如何确保正确性?

再者,涉及到人的服务行业中,数据往往与隐私并存。用户的数据是在变动的,大数据分析所需的数据却是越多越准的。要确认用户的数据正确性,提高数据分析正确性,则很容易事实上形成对人隐私的侵犯,大数据会不会成为作恶的表现?

数据保值

数据采集的困境和难题可以突破,也确实有一部分公司成功突破。但是,数据采集后的保值问题却成为了更大的难关。

大数据公司偏爱这样宣传“数据是企业最大的财富”,可是企业却很少有能成功使用的。所以现在的企业普遍多了一个爱好——囤数据。那么,数据存储的成本从何而来?随着360个人云盘的倒下,数据存储的成本之高已经超出了很多人的想象,这笔投资真的物有所值?

更可怕的是,由于社会和环境的改变,普遍来讲数据的保质期只有3个月。当数据超过3个月后,其有价值的部分将只剩下10%。也就是说,费劲千辛万苦所采集到的数据将有90%会被淘汰,那么这部分数据要如何甄别?过期的数据真实性要如何判断?数据本身出了问题,分析又如何谈正确性?

数据处理

大数据的大,在于非结构化数据占用空间较多。可是,非结构数据主导时代是无可争议的事实。非结构化数据的价值能为企业所用的有多少呢?企业又能用的了多少呢?

在互联网企业数据库中往往能够得到结构化数据,这部分数据占用空间较小,分析容易,价值较高,因此也得到了用户的青睐。但是,结构化数据存在着其最大的弱点,不易转化。结构化数据的这一特点反而成了一种限制,在未来的发展中很可能会不如非结构化数据。

非结构化数据在大多数行业中都是主流存在,但是其处理难度要比结构化数据高太多。非结构化数据在处理的过程中,分类、检索、处理等方法多种多样,而且,包含信息量巨大,不同方式处理的结果很可能存在较大差异,因此价值虽高,但正确性都可能存疑,那么其产生的价值究竟能有多大呢?

数据应用

大数据经过多层包装处理最终可以得出很多结果,但是数据结果的应用却是个值得商榷的存在。

一般来讲,大数据分析的结果经过可视化等处理之后可以有一个比较直观的呈现。可是,数据的使用却往往是企业高层决策者的专利。而占据了公司绝对主体的企业员工却很少能够直接获取大数据创造的价值。而如果开放数据给全体企业员工,那么数据安全该如何保障呢?

而从成本角度来看,企业百尺竿头更进一步诚然可贵,可是如果大数据分析结果只是一种企业决策者的灵光一现,那么这笔投资真的能比高层培训更有价值吗?对于中小型企业来讲,大数据投资的意义又在哪里呢?所谓的知己知彼又是否真的能让企业百战百胜呢?

结束语

中国在大数据方面的发展形势十分乐观,但是对于企业来讲,每一笔投资都应当让他有所价值。数据的价值呈现可以有很多种,那么大数据是否真的像部分厂商所宣传的那样“数据操控一切”呢?

本文转自d1net(转载)

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
3月2日云栖精选夜读:阿里云再获国际权威机构Gartner认可:大数据服务能力全球领先
日前,著名咨询机构Gartner发布了《2017年分析型数据管理解决方案(DMSA)魔力象限》报告,对各大厂商的大数据服务能力进行了全面评估。最终,全球共有20家顶尖厂商入选。阿里云作为云服务商成功冲进Gartner魔力象限,展现了强大的企业级服务能力。
2742 0
阿里云服务器大数据实例规格族d1ne和d1特点及具体型号介绍
本文介绍阿里云服务器大数据型实例规格族d1ne和d1实例规格族的特点,具体型号,适用场景等基本参数,并列出了具体的实例规格。 大数据网络增强型实例规格族 d1ne 规格族特点 I/O优化实例 支持IPv6 仅支持SSD云盘和高效云盘 实例配备大容量、高吞吐SATA HDD本地盘,辅以最大35 Gbit/s实例间网络带宽 处理器与内存配比为1:4,为大数据场景设计 处理器:2.
1564 0
大数据时代CIO们必备的五大硬功
大数据时代CIO们必备的五大硬功 目前,大数据仍然不算普及,但并不代表大数据是没有意义的技术,其价值及分析结果已经令很多企业家垂青。企业都在开始尝试利用大数据来增强自己的企业业务竞争力,但是对于大数据分析行业来说,这技术仍然处于快速成长的初期,这领域仍有很多未定型的技术範畴,潜能可谓无法预视。
851 0
+关注
2248
文章
0
问答
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
《2021云上架构与运维峰会演讲合集》
立即下载
《零基础CSS入门教程》
立即下载
《零基础HTML入门教程》
立即下载