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大年夜数据时代，数据已经成为计谋资本。控制前沿科技的大年夜型IT企业袈溱数据分析和应用上走在了时代的前列。

笔者浸淫IT业十余年，对数据分析技巧及其将来趋势有必定的懂得和思虑，在此与大年夜家分享。

鉴于大年夜型IT企业是数据分析工作的早期天使客户和很多具体技巧、对象的发源地，我们重要针对大年夜型IT企业来做一些分析。

3.3 企业袈洵生框架

所以，生怕在相当长的时代里，这会是一个门槛低，请求高的职位。很难短时光内批量出现出优良者。

为了不在后面评论辩论中因概念不清产生误会，我们起首给出几个定义：

1. 大年夜型IT企业：指对外供给IT相干的软硬件产品及办事的公司，员工至少在万人以上。
2. 数据平台：指大年夜型IT企业用来为自身办事为主，担当数据存储、处理、分析营业和软硬件综合。重要针对内部办事，纰谬外开辟。
3. 数据分析：此处的数据分析师广义的，包含一切基于数据得出的insights的行动，包含统计分析、机械进修建模和猜测等。

1. 大年夜型IT企业开展对内数据营业的驱动力

就今朝而言，IT企颐魅针对自身的数据分析营业可以分为告盎赝非告白两类。对大年夜多半企业而言，除了告白之外的数据营业，并不克不及直接带来可以量化的收入。

然则，无论当前数据分析的结不雅为企业的现金流做了若干供献。数据为王的思惟已然占据了浩瀚前沿企业间的脑筋。数据是矿山，insights是叫子，有了矿山才能有叫子，有了矿山，毕竟会有叫子。

是以，开辟数据营业最重要的驱动力，实际是对数据营业将来前景的积极预估。

4.1.3 人才

重要应用有(除告白之外)：

• 用户画像——越来越多的企业开端不雅众用户画像，毕竟亲信知彼百战不殆，卖器械先得懂得买主。
• 客户保持——猜测哪些现有客户可能弃用产品或办事，即使采取办法挽留之。
• 产品应用分析——DAU，MAU，PV，UV，CTR等等，这些看起来都是些简单的统计数字，但倒是反竽暌功产品被应用情况的重要指标。
• 产品推荐、销量猜测
• 发卖指标……等等

具体到某一种应用，看似并不复杂，有些有成熟的办法可以用来练习模型，还有些根本就是统计指标。似乎并不须要什么精深的算法背景。

但一旦涉及实际，就不像看起来那么简单了。即使是统计指标，也不像想象得那样，随便run几个sql query就能得出来。

对于大年夜型分布式体系，不合模块的拜访log都有可能分布在不合的cluster上，纯真收集每日全局log就是一个复杂工作，更别说之后的归并、去重、聚合等工作。

然则开辟如许的体系意味着企业必须具备异常强大年夜的研发才能，并能承担得起巨大年夜的人力等资本的消费。并且相对于开源体系已经实现的功能，不免有反复造轮子之嫌，即使是大年夜型企业，也很少拔取这种筹划。

是以，大年夜型企业的数据分析不是做个excel表，安装一个免费mysql可以或许解决的，而是须要专门的大年夜型数据分析平台。

2. 数据分析平台通用架构

2.1 数据存储

数据存储不必解释，是必定须要的。然则若何备份是一个很重要的问题。 假设：某公司一年产生上千PB的数据。按照纯真数据的存储费用1美元/GB年计算，存1TB一年就是1000美元，一PB就是100万，1000PB就是10亿。如不雅就是简单的应用hadoop的默认设备，每份数据都存3份，那么，这个实际产生数据x 3的体量将有多大年夜?有将有多大年夜的cost?

如许的挑衅有赖于企业总体数据策略的制订和履行。而整体策略的制订和履行又有赖于前面所说的三点通用挑衅，环环相扣，显然不克不及一蹴而就。

这是存储层的挑衅。为懂得决这个问题，一方面大年夜硬件层面力争降低存储介质的价格，比如近年来冷存储的提出，就是针对运维费用。另一方面就是寻找备份算法。例如，yahoo专门研发了一种图片存储算法，逻辑上是11个备份，然则size只有原size的1.x倍。

2.2 数据处理

数据处理传统上叫ETL、EDW，重要指数据的清洗、迁徙和格局化。大年夜数据平台，因为应用范畴不合，天然犊熘多样，源数据包含构造化数据和非构造化数据。然则如不雅数据真的是“大年夜数据”(相符4V特点)的话，即使本身收集上来的数据是构造化的，也往往须要二次处理，转换format或schema。

数据处理层所需技巧相对简单，然而挑衅在于对于数据的懂得。如不雅不知道这个收集上来的log文件琅绫擎要提掏出若干字段，每个字段对应数据源中的哪个部分，则数据提取完全不克不及进行。这就请求进行数据处理的人必须同时具备对营业的懂得。

2.3 数据分析

数据分析是数据中寻找价值的关键步调。数据分析工作本身还处于初级阶段。除了一些简单的统计计算，大年夜多半数据照样只能交给分析人员，进行没有特别针对性的摸索，效不雅难以获得包管。

对于这些挑衅，开展数据营业早的公司，响应的平台和技巧是在针对自身营业的过程中慢慢成长起来，部分公司选择是将平辞吐包或者本身开辟针对自身营业的定制功能。相对于前两者，数据分析师一个营业针对性更强的步调，是以更难采取通用办法或手段解决，加倍依附企业自身的积聚。

3. 数据分析平台开源框架

3.1 开源框架

今朝，就国内而言，谈到数据分析相干的开源框架，总不克不及忽视下面庞个：

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本文标题：企业数据分析工作的任务、工具及挑战

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