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谁是大数据领域的“圈内人”?


Data: 2015-08-12
 

现今的数据类会议,70%是偏技术的,在场的都是国内各个数据相关项目经理和技术带头人,大家讨论的话题都是在升级CDH版本的时候有什么问题,在处理Hive作业的时候哪种方式更好,在Storm、Kafka匹配时如何效率更高,在Spark应用时内存如何释放这些问题。参会者都一个态度:不懂大数据技术的人没资格评论大数据,您要不懂Hadoop 2.0中的资源配置,不懂Spark在内存的驻留时间调优,不懂Kafka采集就别参加这个会!对了,最近Google完全抛弃MR只用Dataflow了,您懂吗?不懂滚粗!

大数据越来越吃香,数据分析软件也深入人们生活,Excel、BI工具现在最新的可视化数据分析工具大数据魔镜,都是数据分析的不同层次的选择软件。数据分析软件进步越来越快,免费的大数据魔镜已经可以达到500多种可视化效果和实现数据共享。同时,高级的数据分析软件也使数据分析越来越易懂。很多人挤破头想要钻进大数据的圈内,觉得只有专业搞大数据技术的才是圈内人,难道真的是这样吗?

技术的进步都是由业务驱动的,某宝去了IOE才能叫大数据吗,作为一个聋哑人按摩师用结绳记事完成了对于不同体型的人,用什么按摩手法进行全流程治疗,就不叫大数据分析了吗?技术发展到什么程度,只有一小部分是由科学家追求极致的精神驱动,大部分原因是因为业务发展到一定程度,要求技术必须做出进步才能达成目标的。

所以,真正的大数据“圈内人”至少要包含以下几种人:

一、业务运营人员。比如互联网的产品经理要求技术人员,必须在用户到达网站的时候就算出他今天的心情指数,而且要实现动态监测,这时候只能用Storm或者Spark来处理了;比如电信运营商要求做到实时营销,用户进入营业厅的时候,必须马上推送短信给用户,提示他本营业厅有一个特别适合他的相亲对象(呈现身高、三围、体重等指标),但是见面前要先购买4G手机;再比如病人来到银行开户,银行了解到用户最近1周曾经去医院门诊过两次,出国旅游过3次,带孩子游泳两次,马上客户经理就给客户推荐相关的银行保险+理财产品。这些业务人员,往往是驱动技术进步的核心原因。

二、架构师。当一个业务人员和一个工程师,一个说着业务语言,一个说着技术术语在那里讨论问题的时候,工程师往往想着用什么样的代码能马上让他闭嘴,而架构师往往会跳出来说“不,不能那样,你这样写只能解决一个问题并且会制造后续的若干问题,按照我这个方案来,可以解决后续的若干问题!”一个非技术企业的IT系统水平,往往有70%以上的标准掌握在架构设计人员手里,尽快很多优秀的架构师都是从工程师慢慢发展学习而来的,IT架构的重要性,很多企业都意识到了,这就是很多企业有CTO和CIO两个职位,同样重要!

三、投资人。老板,不用说了,老板给你吃穿,你给老板卖命,天生的基础资料提供者,老板说要有山便有了山,老板说要做实时数据处理分析,便有了Storm,老板说要做开源,便有了Hadoop,老板还说要做迭代挖掘,便有了Spark……

 

四、科学家。他们是别人眼中的Geek,他们是别人眼中的高大上,他们是类似于霍金一样的神秘的早出晚归昼伏夜出的眼睛男女,他们是驱动世界技术进步的核心力量。除了世界顶级的IT公司(往往世界技术方向掌握在他们手中),其他公司一般需要1-2个科学家足以,他们是真正投身于科学的人,不要让他们去考虑业务场景,不要让他们去考虑业务流程,不要让他们去计算成本,不要让他们去考虑项目进度,他们唯一需要考虑的就是如何在某个指标上击败对手,在某个指标上提高0.1%已经让他们可以连续奋战,不眠不休,让我们都为这些科学家喝彩和欢呼吧。

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