大(dà)數據是否“過氣”?

在喜新厭(yàn)舊(jiù)的技術初創企業界，已有 3理件年 曆史 “大(dà)數據” 聽(tīng)起來似乎已經過氣了。雖然 Had習算oop 在 2006年 已經出來，但 “大(dà)數路話據” 這個概念大(dà)概是在 2011 到喝熱 2014年 左右才真正火(huǒ)起來低快的。也就是在這段時間裡，至少是在媒體(tǐ)或者專家眼裡，“大(dà)數劇術據” 成為了新的 “金子” 或者 “石油”。然而，至少在我(wǒ)(wǒ)什西跟業界人士交談中(zhōng)，大(dà)家越來越感覺到這項技術已經在某國道種程度上陷入了停滞。2015年 可能是數據領域的那些酷小(xiǎo明上)子轉移興趣，開(kāi)始沉迷于 AI 吃女以及機器智能、深度學習等許多相關概念的年份。

抛開(kāi)不可避免的炒作周期曲線态勢不管，我(wǒ)(wǒ)們的 “大(d麗雨à)數據版圖” 已經進入第 4 個年頭了，趁這個時候退一(yī)步來反思多術一(yī)下(xià)去(qù)年發生(shē鐘笑ng)了什麼，思考一(yī)下(xià)這個行業的未來會怎冷務樣是很有意義的。

那麼 2016年 大(dà)數據到底還算不算回事兒呢?我(wǒ)(w筆購ǒ)們不妨探讨一(yī)下(xià)。

大(dà)數據應用的兩個難點

大(dà)數據有趣的一(yī)點在于，它不再像當初經曆過那樣有可動舞能成為炒作的題材了。

經過炒作周期後仍能引起廣泛興趣的産品和服務往往那些大(dà)家能長藍夠接觸、可以感知(zhī)，或者與大(dà)衆相關聯的：比如移動應用、社購玩交網絡、可穿戴、虛拟現實等。

但大(dà)數據基本上就是管道設施的一(yī)種。當然，大(dà)數據為許多物科消費(fèi)者或商(shāng)業用戶體(tǐ)了好驗提供了動力，但它的核心是企業技術：數據庫、分(fēn)析等，這些東西都場站是在後端運行的，沒幾個人能看得見。就像在那個世界工(gōng)作的任何南年人都知(zhī)道那樣，用一(yī)個晚上的時間就想技到适應企業端的新技術是不可能的。

大(dà)數據現象在早期主要是受到了與一(yī)批骨幹互聯網公章行司(尤其是 Google、Facebook、Twitter 等)的河綠共生(shēng)關系的推動，這些公司既數快是核心大(dà)數據技術的重度用戶，同時也是這些技畫從術的創造者。這些公司突然間面對着規模前所相資未有的龐大(dà)數據時，由于本身缺乏傳統的(昂貴的)基礎設施到算，也沒有辦法招募到一(yī)些最好的工(gōng)我兵程師，所以隻好自己動手來開(kāi)發所需的技術。

後來随着開(kāi)源運動的迅速發展，一(y筆銀ī)大(dà)批此類新技術開(kāi)始共享到更廣的範圍。然後，一(yī關他)些互聯網大(dà)公司的工(gōng)程師上船離(lí)職去(qù)創辦自己的大(dà)數據初創企業。其他的一海去(yī)些 “數字原生(shēng)” 河藍公司，包括嶄露頭角的獨角獸公司，也開(kāi)始面臨着互聯網大報身(dà)公司的類似需求，由于它們自身也沒有傳統的鐵近基礎設施，所以自然就成為了那些大(dà)數據技術的早制窗期采用者。而早期的成功又(yòu)導緻了更多的創業活動發生(shēng)，并電好獲得了更多的 VC 資(zī)助，從而帶動了大(dà)數據的起勢。

快速發展了幾年之後，現在我(wǒ)(wǒ)們面臨的是更加廣闊、愛人但也更加棘手的機遇：讓中(zhōng)等規模到跨國公司級别的更大技樂(dà)一(yī)批企業采用大(dà)數據技術。這些公司跟 “數字原生(shē相裡ng)” 公司不一(yī)樣的是，他們沒有從零開(kāi)始的有利條件。而且工火他們失去(qù)的會更多：這些公司絕大(dà)部現事分(fēn)的現有技術基礎設施都是成功的。行空那些基礎設施當然未必是功能完備的，組織内部許多鐵筆人也意識到對自己的遺留基礎設施進行現代化應該是早點好數道過晚點，但他們不會一(yī)夜間就把自己技術的關鍵業務取代掉。

任何革命都需要過程、預算、項目管理、試點、局部部署以及完備的安全審計等。大(校刀dà)企業對由年輕的初創企業來處理自己基礎設施的關鍵部分(fēn)的謹慎是輛校可以理解的。還有，令創業者感到絕望的是，許多(還是大(dà)多數?)企業船校仍頑固地拒絕把數據遷移到雲端(至少不願遷移到河錢公有雲)。

還需要理解的另一(yī)個關鍵是：大(dà)數據的成功做長不在于實現技術的某一(yī)方面(像 Hadoop 什麼的)，嗎站而是需要把一(yī)連串的技術、人和流程糅合到一(yī)唱城起。你得捕捉數據、存儲數據、清洗數據、查詢數據、分(fēn)析數據并對算計數據進行可視化。這些工(gōng)作一(yī)部分(fēn場我)可以由産品來完成，而有的則需要人來做。一(yī)切都需要無縫集成門就起來。最後，要想讓所有這一(yī)切發揮問訊作用，整個公司從上到下(xià)都需要樹(shù)什子立以數據驅動的文化，這樣大(dà)數據才不僅僅是個 “東西”，而且就是那個一子(關鍵的)“東西”。

換句話(huà)說：有一(yī)堆艱苦的工(gōng)作但章要做。

嘗試還是觀望?

所以，這就是在經過幾年引人矚目的初創企業如雨後春筍冒頭，VC裡說 投資(zī)頻(pín)登頭條後，我(wǒ)(w跳呢ǒ)們開(kāi)始步入大(dà)數據的部署期和早期成熟期的原因答懂。

更有前瞻性的大(dà)公司(姑且稱之為傳統技術采用周期的樂現 “早期采用者”)在 2011 到 201我裡3年 間開(kāi)始實驗大(dà)數據技術，推出間能了若幹的 Hadoop 試點計劃(往往是因為趕時髦)或者嘗試一(yī新空)些點方案。他們招募了各種各樣此前并不存在的開知崗位(如 “數據科學家” 或 “首席數據官”)。