大数据分析的八大趋势
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Gartner一位分析师表示，如果你是个不错的编码员或者数学家，你可以把数据丢进Hadoop，想做什么分析就做什么分析，这是好处，但同时这也是个问题。“尽管任何程序语言都行得通，但我需要有人把这些数据用我熟悉的形式或者语言输入进去，这也是为什么我们需要Hadoop的结构化查询语言。支持与SQR类似的查询语言的工具，让那些懂得SQR的企业使用者们能把类似的技术运用在数据上。Hopkins认为，Hadoop的SQR打开了企业通往Hadoop的大门，因为有了SQR，企业不需要在那些能使用Java, JavaScript 和Python高端数据和商业分析师上投资了，而这些投资在以前可是少不了的一笔开销。 这些工具也并非最近才出现的了。Apache Hive曾经为用户提供了一种适用于Hadoop、类似于SQR的查询语言，但是竞争对手Cloudera、PivotalSoftware、IBM还有其他销售商提供的产品不仅性能更好，速度也更快。这项技术也适合“迭代分析(iterative analytics)”，也就是说，分析师先问一个问题，得到回答之后再问下一个问题。而这种工作放在过去可是需要建立一个数据库的。Hopkins说：“Hadoop的SQR并不是为了取代数据库，最起码短期不会，但对于某些分析来说，它让我们知道，除了那些高成本的软件和应用之外，还有别的选择。” 6.不仅仅是SQR(NoSQL，NotOnly SQR)—更快，更好 Curran表示,现在我们除了基于SQR的传统的数据库之外，还有NoSQL，这个数据库能用于特定目的的分析，当下十分热门，而且估计会越来越受欢迎。他粗略估计目前大概有15-20个类似的开放资源NoSQL，每一个都独具特色。比如ArangoDB，这是一款具备图标分析功能的产品，能更快、更直接地分析顾客与销售人员之间的关系网。 Curran还说，开放资源的NoSQL数据库已经存在一段时间了，但是他们依然势头不减，因为人们需要它们所做的分析。一位在某个新兴市场的普华永道客户把传感器按在了店面柜台上，这样就能监控到那里到底有什么产品，顾客会摆弄这些产品多长时间以及人们会在柜台前站多久。“传感器会产生大量类似指数增长的数据，NoSQL将是未来的一个发展方向，因为它可以针对特定目的进行数据分析，性能好，而且很轻巧。” 7.深度学习 Hopkins认为，作为一种基于神经网络的机械学习技术，虽然还在发展过程中，但在解决问题方面却已经表现出巨大的潜力。“深度学习……能够让计算机在大量非结构化和二进制的数据中识别出有用信息，而且它能够在不需要特殊模型和程序指令的前提下就剔除那些不必要的关系。” 举个例子说明：一个深度学习的算法通过维基百科了解到加利福尼亚和德克萨斯是美国的两个州。“我们不在需要通过模式化让程序去理解州和国家的概念，这就是原来的机械学习和新兴深度学习的区别之一。” Hopkins还说道：“大数据运用先进的分析技术，例如深度分析，来处理各种各样的非结构文本，这些处理问题的思路和方式，我们也是现在才开始理解。”比如，深度学习可以用来识别各种各样不同的数据，比如形状、颜色和录像中的物体，甚至是图片中的猫—谷歌建立的神经网络就做到了这一点。“这项技术所昭示的认知理念、先进的分析，将是未来的一个趋势。” 8.内存中分析 Beyer表示，利用内存中数据库来提升分析处理速度，这种方式已经越来越广泛，而且只要运用得当，益处也很多。事实上，很多企业现在已经在利用HTAP(hybridtransaction/analytical processing)了，这种处理方式能在同一个内存数据库中进行转换和分析处理。但Beyer同时也表示，对于HTAP的宣传有些过头了，很多公司也过度利用这项技术。对于那些使用者需要每天多次以同样的方式看同样数据的系统来说，这样的数据没有太大变化，这时用内存中分析就是一种浪费了。 虽然有了HTAP的帮助，人们分析速度更快了，但是，所有的转换都必须储存在同一个数据库里。Beyer认为，这样的特点就产生了一个问题，分析师们目前的工作主要是把不同地方的数据汇总输入到同一个数据库当中去。“如果你想做任何分析都运用HTAP，所有的数据就得存在同一个地方。要把多样化的数据进行整合。” 然而，引入内存数据库的同时也意味着，还有另一个产品等着我们去管理、维护、整合与权衡。 对于Intuit而言，他们已经在使用Spark了，所以对引进内存数据库的愿望并没有那么强烈。Loconzolo说：“如果我们用Spark就能处理70%的问题，而用内存数据库可以解决100%，那么我们还会选择前者。所以我们现在也在权衡，要不要马上停用内部的内存数据系统。” 【编辑推荐】
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