大数据这个词，恐怕是近两年IT界炒的最热的词汇之一了，各种论坛、会议，必谈大数据，“大数据”这个词，在IT界不跟风说两句“大数据长，大数据短”都不好意思跟人说自己是搞IT的。
 
           先从概念上来说，大数据是什么？其实数据处理从人类诞生时期就有了，古人结绳记事就是基本的统计，统计自己吃了几顿饭打了几次猎等等；更近的说，数据仓库早在大数据这个词出现前就已经成熟发展了好几十年了。所以说，大数据并不新鲜，只是某些技术如Hadoop、MR、Storm、Spark发展到一定阶段，顺应这些技术炒出来的概念，但是这些概念都基于一个基本的理念“开源”，这个理念是之前任何阶段都没有过，可以节省费用提高效率，所以大家才都往这个行业里扔火柴。
 
误区一：只有搞大数据技术开发的，才是真正“圈内人”。
 

    （人大经济论坛）专业cda数据分析培训师认为，技术的进步都是由业务驱动的，技术发展到什么程度，只有一小部分是由科学家追求极致的精神驱动，大部分原因是因为业务发展到一定程度，要求技术必须做出进步才能达成目标的。

 

     所以，真正的大数据“圈内人”至少要包含以下几种人：
 
          一、业务运营人员。比如互联网的产品经理要求技术人员，必须在用户到达网站的时候就算出他今天的心情指数，而且要实现动态监测，这时候只能用Storm或者Spark来处理了；比如电信运营商要求做到实时营销，用户进入营业厅的时候，必须马上推送短信给用户，提示他本营业厅有一个特别适合他的相亲对象，但是见面前要先购买4G手机；再比如病人来到银行开户，银行了解到用户最近1周曾经去医院门诊过两次，出国旅游过3次，带孩子游泳两次，马上客户经理就给客户推荐相关的银行保险+理财产品。这些业务人员，往往是驱动技术进步的核心原因。
 
         二、架构师。架构师有多么重要，当一个业务人员和一个工程师，一个说着业务语言，一个说着技术术语在那里讨论问题的时候，工程师往往想着用什么样的代码能马上让他闭嘴，而架构师往往会跳出来说“不，不能那样，你这样写只能解决一个问题并且会制造后续的若干问题，按照我这个方案来，可以解决后续的若干问题！”一个非技术企业的IT系统水平，往往有70%以上的标准掌握在架构设计人员手里，尽快很多优秀的架构师都是从工程师慢慢发展学习而来的，IT架构的重要性，很多企业都意识到了，这就是很多企业有CTO和CIO两个职位，同样重要！架构之美，当IT系统平稳运行的时候没人能感受到，但是在一个烟囱林立、架构混乱的环境中走过的人眼中，IT开发一定要架构现行，开发在后！
 
          三、投资人。老板，不用说了，老板给你吃穿，你给老板卖命，天生的基础资料提供者，老板说要有山便有了山，老板说要做实时数据处理分析，便有了Storm，老板说要做开源，便有了Hadoop，老板还说要做迭代挖掘，便有了Spark……
 
           四、科学家。他们是别人眼中的Geek，他们是别人眼中的高大上，他们是驱动世界技术进步的核心力量。除了世界顶级的IT公司（往往世界技术方向掌握在他们手中），其他公司一般需要1-2个科学家足以，他们是真正投身于科学的人，不要让他们去考虑业务场景，不要让他们去考虑业务流程，不要让他们去计算成本，不要让他们去考虑项目进度，他们唯一需要考虑的就是如何在某个指标上击败对手，在某个指标上提高0.1%已经让他们可以连续奋战，不眠不休，让我们都为这些科学家喝彩和欢呼吧。在中国，我认为真正的大数据科学家不超过百人……
 
          五、工程师。工程师是这样一群可爱的人，他们年轻，冲动，有理想，又被人尊称为“屌丝”“键盘党”，他们孜孜不倦的为自己的理想而拼搏，他们敏感，自负，从来不屑于和业务人员去争论。工程师和科学家的不同点在于，工程师需要频繁改动代码，频繁测试程序，频繁上线，但是最后的系统是由若干工程师的代码组合起来的。每个自负的工程师看到系统的历史代码都会鄙视的发出一声“哼，这垃圾代码”，之后便投入到被后人继续鄙视的代码编写工作中去。
 
          六、跟风者。他们的特点就是炒，和炒房者唯一不同的就是，他们不用付出金钱，他们认为只要和数据沾边就叫大数据，他们有些人甚至从来没碰过IT系统，他们是浑水摸鱼、滥竽充数的高手，他们是被前几种人鄙视的隐形人。
 
误区二：只有大数据才能拯救世界
 
            大数据目前的技术和应用都是在数据分析、数据仓库等方面，主要针对OLAP（Online Analytical System），在此基础上，部分场景又发现MR框架或实时框架不能很好的满足近线、迭代的挖掘需要，故又产生了目前非常火的基于内存数据处理Spark框架。很多企业目前的大数据框架是，一方面以Hadoop 2.0之上的Hive、Pig框架处理底层的数据加工和处理，把按照业务逻辑处理完的数据直接送入到应用数据库中；另一方面以Storm流处理引擎处理实时的数据，根据业务营销的规则触发相应的营销场景。同时，用基于Spark处理技术集群满足对于实时数据加工、挖掘的需求。
 
          大数据处理技术，再炫如Google的Dataflow或成熟如Hadoop 2.0、数据仓库、Storm等，本质上都是数据加工工具，对于很多工程师来说，只需要把数据处理流程搞清楚就可以了，在这个平台上可以用固定的模版和脚本进行数据加工已经足够。毕竟数据的价值70%以上是对业务应用而言的，一个炫词对于业务如果没有帮助，终将只是屠龙之术。任何技术、IT架构都要符合业务规划、符合业务发展的要求，否则技术只会妨碍业务和生产力的发展。
 
         随着时代变迁，大浪淘沙，作为数据行业的一员，我们每个人都在不同的角色之间转换，今天你可能是科学家，明天就会变成架构师，今天的工程师也会变成几年后的科学家，部分人还终将步入跟风者的行列。