重庆数据分析师_大数据时代分析变革即将来临
重庆数据分析师_大数据时代分析变革即将来临
重庆数据分析师：大数据时代分析变革即将来临，日前，Teradata首席分析官Bill Franks在北京与部分业内媒体记者举行了一次关于大数据分析的圆桌会议，在这次会议上，Bill Franks带来了他的新书《数据分析变革》，并就大数据分析的最新发展趋势发表了精辟见解。
Bill Franks表示，经常会有人问这样的问题，大数据是不是存在泡沫，这种泡沫会不会破裂？比如，前段时间一个记者问我，说他们估计差不多一年半之后，大数据泡沫就会破裂。他当时问我大数据是否有泡沫的时候，我的答案是这样的，从某种方式来说是有泡沫，从另一种方式来说没有泡沫。
为什么说有泡沫呢？确实现在市场上有一些过多的炒作，认为通过大数据能够获得所需要的一切。如果不能实现这些目标，有可能标志着大数据泡沫会破裂。如果不是泡沫的话，再过多少年之后进行回顾，会觉得当时对大数据的看法是非常滑稽的。
我们所经历的真正的互联网泡沫，是大家非常熟悉的，从1999年到2000年。当时并不是说互联网本身缺少价值，而是认为这种价值的获得太容易、太快速，所以造成了当时的泡沫。但是看一下目前的情况，互联网已经深入到社会的方方面面，给人们的工作、生活带来了非常深远的影响。目前，大数据也是这种情况，现在大数据的发展非常艰难，人们有各种各样的说法。如果再过五年或者十年，我们会看到大数据可以带来非常好的影响。过去大数据都是在企业里面，各个领域都有大数据。前几年，Teradata提出企业级数据仓库，就是如何把这些数据源整合在一起，来挖掘企业内部的数据价值。
Franks说，我们要避免重蹈覆辙，目前看到在企业里有很多单独的大数据部门，大数据分散在各个地方，这些数据也由不同的人员加以管理。我们应该避免过去传统数据管理问题，要把数据都统一集中在一起。我们会提供相关的工具、技术、专业服务，帮助客户更多地挖掘数据价值。我们能够帮助挖掘客户的业务问题所在，给他们找到具体方法，能够提供具体的工具和技术，更大地发挥大数据的作用。一方面我们能够在前端帮助客户发现数据的价值，另一方面在后台也能进行跟踪，给它进行量化，发现数据价值所在。
Bill Franks认为，我们现在面对着数据分析的变革，通过一种“手工定制”的办法，针对企业具体的问题，做一些大数据的分析，给他们提供定制化的解决方案。这里涉及高价值的问题或者低价值的问题，一般都要探索哪些是属于高价值的问题，需要有一些定制的或者深层的分析。对于那些低价值的问题，可以部署一些业务流程等进行解决。企业可以在技术、业务流程里，嵌入一些解决方案的数据分析，能够自动实施，不需要太多的人工参与就能实现。
谈到电信领域的高级分析，Bill Franks说，从电信商运营的角度来说，也需要大量的高级分析，比如一些无线的基站和铁塔，什么时候会出现问题。包括一些网络上传送的速率情况，都传输什么内容，是电子邮件还是什么？这些分析与传统的分析是不一样的。传统的分析是这个电话是谁打给谁的，而现在的分析更多一些，包括基础设施、网络、基站等，很多环节都需要这样的高级分析。
重庆数据分析师：大数据时代分析变革即将来临，日前，Teradata首席分析官Bill Franks在北京与部分业内媒体记者举行了一次关于大数据分析的圆桌会议，在这次会议上，Bill Franks带来了他的新书《数据分析变革》，并就大数据分析的最新发展趋势发表了精辟见解。
Bill Franks表示，经常会有人问这样的问题，大数据是不是存在泡沫，这种泡沫会不会破裂？比如，前段时间一个记者问我，说他们估计差不多一年半之后，大数据泡沫就会破裂。他当时问我大数据是否有泡沫的时候，我的答案是这样的，从某种方式来说是有泡沫，从另一种方式来说没有泡沫。
为什么说有泡沫呢？确实现在市场上有一些过多的炒作，认为通过大数据能够获得所需要的一切。如果不能实现这些目标，有可能标志着大数据泡沫会破裂。如果不是泡沫的话，再过多少年之后进行回顾，会觉得当时对大数据的看法是非常滑稽的。
我们所经历的真正的互联网泡沫，是大家非常熟悉的，从1999年到2000年。当时并不是说互联网本身缺少价值，而是认为这种价值的获得太容易、太快速，所以造成了当时的泡沫。但是看一下目前的情况，互联网已经深入到社会的方方面面，给人们的工作、生活带来了非常深远的影响。目前，大数据也是这种情况，现在大数据的发展非常艰难，人们有各种各样的说法。如果再过五年或者十年，我们会看到大数据可以带来非常好的影响。过去大数据都是在企业里面，各个领域都有大数据。前几年，Teradata提出企业级数据仓库，就是如何把这些数据源整合在一起，来挖掘企业内部的数据价值。
Franks说，我们要避免重蹈覆辙，目前看到在企业里有很多单独的大数据部门，大数据分散在各个地方，这些数据也由不同的人员加以管理。我们应该避免过去传统数据管理问题，要把数据都统一集中在一起。我们会提供相关的工具、技术、专业服务，帮助客户更多地挖掘数据价值。我们能够帮助挖掘客户的业务问题所在，给他们找到具体方法，能够提供具体的工具和技术，更大地发挥大数据的作用。一方面我们能够在前端帮助客户发现数据的价值，另一方面在后台也能进行跟踪，给它进行量化，发现数据价值所在。
Bill Franks认为，我们现在面对着数据分析的变革，通过一种“手工定制”的办法，针对企业具体的问题，做一些大数据的分析，给他们提供定制化的解决方案。这里涉及高价值的问题或者低价值的问题，一般都要探索哪些是属于高价值的问题，需要有一些定制的或者深层的分析。对于那些低价值的问题，可以部署一些业务流程等进行解决。企业可以在技术、业务流程里，嵌入一些解决方案的数据分析，能够自动实施，不需要太多的人工参与就能实现。
谈到电信领域的高级分析，Bill Franks说，从电信商运营的角度来说，也需要大量的高级分析，比如一些无线的基站和铁塔，什么时候会出现问题。包括一些网络上传送的速率情况，都传输什么内容，是电子邮件还是什么？这些分析与传统的分析是不一样的。传统的分析是这个电话是谁打给谁的，而现在的分析更多一些，包括基础设施、网络、基站等，很多环节都需要这样的高级分析。
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