Amr Awadallah:大数据致全胜

简介:

ZDNet至顶网软件频道消息: 据 Cloudera 公司首席技术官兼联合创始人 Amr Awadallah 博士称,大数据工具和方法是驱动业务价值的有效途径。 Cloudera 公司提供基于 Apache Hadoop 的平台,使企业能够查看结构化和非结构化数据。 借助此平台,企业可以建立企业数据中心。 此中心可充当为多种工作负载混合及匹配结构化和非结构化数据的中心点。 要实现这一点,首先需要制定明确的策略。

Awadallah 向 Potential at Work 说明了如何试行大数据项目以及如何宣传首要步骤带来的优势。这有助于构建充分利用企业数据中心功能的业务案例。

是什么促使良好的大数据试行转变为企业项目? 
Awadallah: 关键在于首先明确定义业务流程,应用新技术。 不同的业务拥有可使试行成功的不同过程改进机会。

采用大数据技术最好的出发点在于,提高数据管道的运营效率。 运营效率不是必须要尝试新事物, 而是做那些日常所做的事,但要以更快速度、更低成本和更好效果的方式去做。

随着数据量和类型的增多,将数据提取、转换和加载 (ETL) 为适当的业务使用格式的时间越来越长。 这往往会对依赖于数据快速可用性的业务决策造成影响。 在企业实施企业数据中心以后,一个立竿见影的优势在于能够加快 ETL 过程。 可将 ETL 服务层协议的过程从数小时缩短为几分钟。 最重要的是,其所用的成本仅是目前人们在数据仓库内部扩展转换上所支付费用的一小部分。 如果业务发起人开始注意到运营效率变为现实,对企业数据中心的支持肯定有所增加。

我们从相反的角度来看, 是什么导致试行失败? 
Awadallah: 简单地说,是因为好高骛远,还没学会走路便要奔跑。 企业数据中心具备转变业务的所有前景和潜力。 但它并不是可以让问题消失同时又能赚钱的“神仙”。 情况远非如此。 Hadoop 的功能虽然非常强大,但毕竟还是新技术。 还需要一个熟悉的过程。 如果试图同时把所有的事都做好,而且没有明确定义的业务用例,则必定失败。

您是如何说服人们有必要将数据仓库基础设施转变为包含 Hadoop的? 
Awadallah: 要从两个角度来考虑。 一是让人适应这种技术。 也就是,说明企业数据中心如何补充现有的数据仓库。 您可以通过提供用于管理结构化和非结构化数据的安全并且成本低廉的位置,作为主动归档的方式,实现上述目标。 二是让人意识到转变的重要性。 如果错失转变时机,您的业务将可能存在失败的风险。 如果采用数据驱动的未来解决方案,并将数据真正作为基础设施的组成部分,那么业务很可能会成功。 如果没有这样做,那么您将落后于那些做出转变并接受所有数据的业务。

原文发布时间为:2014年10月20日
本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网。
相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
目录
相关文章
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
AI浪潮下,大模型如何在音视频领域运用与实践?
LiveVideoStackCon2023深圳站,阿里云视频云演讲分享
108 0
|
13天前
|
搜索推荐 大数据 数据安全/隐私保护
大数据的应用领域
【4月更文挑战第10天】大数据已深入金融(风险评估、欺诈检测)、医疗(精准医疗、疾病预测)、公共服务(交通管理、灾害预测)、电子商务(客户分析、个性化推荐)、制造业(生产控制、优化)及农业(资源配置、生产效率)等多个领域。随着技术进步,应用范围将持续扩展,但需关注隐私保护和数据安全。
16 3
|
4月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
AI浪潮下,大模型如何在音视频领域运用与实践
LiveVideoStackCon2023深圳站,分享阿里云视频云的大模型算法实践
86 0
|
1月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
AIGC: 2 语音转换新纪元-Whisper技术在全球客服领域的创新运用
全球客服领域的发展设想结合点: 1.智能客服语音助手: 2.多语言无缝服务体验: 3.语音分析与情感智能
695 2
|
4月前
|
SQL 存储 分布式计算
Hudi:数据湖技术引领大数据新风口
Hudi:数据湖技术引领大数据新风口
74 0
|
SQL 机器学习/深度学习 存储
FFA 2022 专场解读 - 流批一体 & 平台建设 & AI 特征工程
Flink Forward Asia 2022 流批一体 & 平台建设 & AI 特征工程专场内容节选
FFA 2022 专场解读 - 流批一体 & 平台建设 & AI 特征工程
|
机器学习/深度学习 编解码 人工智能
拥抱智能,AI 视频编码技术的新探索
随着视频与交互在日常生活中的作用日益突显,愈发多样的视频场景与不断提高的视觉追求对视频编码提出更高的挑战。相较于人们手工设计的多种视频编码技术,AI 编码可以从大数据中自我学习到更广泛的信号内在编码规律。工业界与学术界发力推动 AI 视频编码标准并进行新框架的探索。 阿里云视频云在 JVET 面向人眼的视频编码标准和 MPEG 面向机器视觉的视频编码标准上均做出重要贡献,对标准发展产生强有力的推动。结合产业需求强劲的视频会议、视频直播等场景,阿里云视频云还开发了 AI 生成式压缩系统,在同等质量下比 VVC 节省 2-3 倍码率,实现真正的超低码率视频通信。
拥抱智能,AI 视频编码技术的新探索
|
存储 SQL 人工智能
AI 时代,还不了解大数据?
如果要问最近几年,IT行业哪个技术方向最火?一定属于ABC,即AI + Big Data + Cloud,也就是人工智能、大数据和云计算。
|
物联网 大数据
工业大数据的特征
简要描述工业领域的大数据特征。
1985 0
|
人工智能 安全 算法
大数据和AI分析在内容安全中的应用
在中国政策下,互联网得利者如何进行内容安全管理。短信,文章,直播视频充斥着内容安全风险,本文详细介绍了阿里云盾可以为客户提供的内容安全的核心能力,适用的核心场景以及相关案例,希望与合作伙伴一起打造内容安全风险管理生态。
2925 0