大数据分析最佳实践案例分享

以前，人们对于数据的认识不够深，不懂得如何运用大数据技术，随着互联网飞速的发展，人们对于大量大数据分析有着深刻的认知，各行各业对数据分析师人才更加重视。

TDWI九月中旬发布的最佳实践报告正是调查大数据的分析状况。

今年年初翻译了TDWI关于操作型数据仓库的最佳实践报告，对他们这种最佳实践报告的套路已经比较熟悉。一般来说是：一下定义；二看现状；三分长短；四谈趋势；最后还有个厂商介绍。这种报告多少还是有点商业利益的影子在里面，所以，后来觉得做此类翻译没什么意思。还是自己看原文吧。

同样，这份报告一开始也是定义了big data这个术语。顾名思义，大数据就是数据量很大吧！不仅仅是，报告总结了3V，翻译过来，可以说是“量类时”，volume、variety、 velocity。不光是有大数据量，TB级以上甚至PB级，还有讲究数据类型的多样性，不光是结构化数据，非结构化数据文本语音，皆出大数据。不光是量大、类型多样，还有时效，已经不光是批量倒入，还有准实时、实时甚至是数据流了。

要知道，big data其实只是一个概念，是新环境下，新人群对旧事物的一种称呼。咱们BI人其实也就是扯大旗，拉虎皮。内涵，还是那些东西，ETL、专题分析、可视化、数据挖掘。只不过，这个词的出现意味着BI的理念稍稍普及了而已。

在调查中，很多企业其实或多或少在这个名头下做分析的事情，专题分析，这是我们通常的叫法，或者叫advanced analytics。这是最常见的分析——给定一个业务问题（比如学生市场如何细分），用数据给出回答。不过要注意，其实专题分析（或advanced analytics）并非一个严格的术语，不像OLAP那样，有维度啊，度量啊之类的概念限制，专题分析似乎只是遵循一种模式而已，问题-数据分析-解答。而至于如何分析，并没有要求，所以，只要符合这种模式的分析，不论是使用何种分析方法，几乎都可以说是专题分析，你无法去跟一个分析师说，你只是用了 excel的旋转透视表做分析，就不能叫专题分析。

所以，大概也是因为这个术语的模糊性，导致对分析师能力要求不够具体。从报告来看，可以看到目前大数据分析的最大短板就在于人员的分析技能。这点在我们身边确实比比皆是。比如我们客户那儿，早先我们了解到每个地市公司都有自己的分析团队，每个团队大概也就是一两个人吧。我们曾经问省公司，他们是否要进行日常的专题分析？回答说当然会做，而且做得快得很。后来去了解，确实也在做，大概一星期一个，主要就是接领导的需要，分析一下这个，分析一下那个，主要工具用excel，透视一下，作图，贴到ppt里面完成。至于分析的深度，确实，在如此的时间内，对深度也不好意思要求了吧，大体上是用数据呈现一下现状而已。那时我们才知道，虽然我们大家都在说专题分析，可对这个东西的要求并不完全一致，我们的分析团队对此有更严格的要求。这种要求可能是“必须有业务发现”。

不过这种要求显然也难以衡量，什么叫业务发现？这是对结论的要求，可对过程的要求呢？问题以何种形式定义；分析逻辑如何编排；采用什么样的分析方法，配备什么形式什么周期的数据。这些可能都需要做要求。

当我们仍然使用专题分析、高级分析这类术语时，就必定仍然在模糊分析工作。未来，也许会有一天，会有一个新的术语，新的具备更清晰概念内涵的术语，来替代它们。

在四谈趋势环节，列举了很多跟大数据分析相关的技术，报告用一个二位矩阵来表示这些技术的应用度和潜力。横轴是应用潜力，纵轴是应用度（越大当然就是指现在实际用得多的）。基本分成了四个群体。

1、应用但没啥潜力的：如olap、手写sql、统计分析、数据分析集市；

2、应用不少，有点潜力的：如数据挖掘、数据库内分析、分析数据库、DWA、私云、分析沙盒；

3、应用不多，但很有潜力的：如MapReduce、Hadoop、No-SQL数据库、SaaS…

4、极具潜力应用也不错的：如专题分析（高级分析）、高级分析可视化、预测分析、实时仪表盘、文本挖掘、内存内分析、可视化分析

看，基本上只有第3群对BI来说是新东西，嗯，其实也没多新。

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