谈到大数据,让我想起了一个段子,说人们谈大数据就像青少年谈性爱,每个人都谈的头头是道,但都不知道对方说的是什么玩意,同时还要装做自己都听懂了。
好在这些曾经的青少年,有的也已经过了成人礼,或多或少的有了一些经验,没有了当初的青涩和懵懂,也没有当初那么健谈。
再说起大数据时,已经从最开始的狂热,逐步变得理性,或者有意地做理性的思考。
这不光是大数据,几乎所有的概念、技术出来都会经历这样一个过程,恍如曾经的面向对象、设计模式、ajax、数据仓库、推荐系统、互联网+,,,,都不可避免的走这么一遭。
这有点像机器学习中的退火算法,要想求得最优解,需要将初始解“加热”到随机态。
退火这个概念是从物理学中借鉴过来的,那退火之前要做什么呢? “加热”。
这个加热到退火的过程,像极了某些概念刚出道时的甚嚣尘上,以及之后的理性回归。
就跟铁匠打铁,要先加热,不加热就不能锻造;然后要冷却,不冷却就不能成器。
现在的大数据,已经过了其温度最高的时候。
这并不是说它现在不火了,恰恰相反,一个“火”着的东西,是很难创造什么真正价值的,因为它光顾着火了,什么都做不了。
那开始冷却的大数据概念,怎么样才能发挥其应有的价值,给这些追随它的信徒们带来白花花的银子呢?
或者一个更直接、更实际的问题:一个公司,大数据工作如何开展,才能真正有效、物有所值?
这个问题,很难有统一的、技术层面的答案。
不过,我觉得首先得明确以下几点,大数据才有可能发挥其真正的威力。
首先,大数据不是万能的,而且也没有什么东西是万能的。
1. 既然不是万能的,你就要明确,你希望大数据能帮助你解决什么问题。
2. 大数据,最不能少的就是数据,要解决什么问题,就要有可能解决该问题所需要的数据,否则就是无米之炊。
3. 有了问题,有了数据,还要有人,要有对问题理解透彻、同时能搞的定数据的人。
上诉三点,缺一不可,缺少任何一项都会让你在错误的道路上越走越远。
有一些公司和团队,做大数据就是狂造平台,以为造一个大的平台放数据,就是大数据了。
还有一些,拼命招人,以为招几个所谓的大牛就能帮祝你在风口优雅地飞起来。
当然这还不是最糟糕和令人惋惜的,最令人痛心的是:有了超一流的数据平台, 也有了超一流的团队,但是没有想清楚问题是什么,没有商业模式、没有场景、没有问题。
物不能尽其用,人不能尽其才。 what a pity!!!
大数据实施关键:
数据、人、商业场景,一个都不能少。
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