隨著互聯網、移動互聯網和物聯網的廣泛而深入地應用，人類活動的蹤跡加快在網絡空間的映射，網絡瀏覽、行車軌跡、物等等均留下數據記錄。目前，全球數據呈現爆發式增長態勢，人類社會邁入大數據時代;全球每18個月新增數據量是人類有史以來全部數據量的總和。大數據的核心是數據，與大小無關，數據已經成為戰略資產。數據是人類活動在網絡空間的映射，蘊含人類生產、生活的規律，挖掘數據潛在價值，對國家治理、社會管理、企業決策和個人生活影響深遠。世界經濟論壇的報告認為大數據為新財富，價值堪比石油;商業版圖由此被重新劃定，通曉如何利用這些數據的企業將成為***者。

0. 澄清基本概念

為了不在后面討論中因概念不清產生誤解，我們首先給出幾個定義：

1. 大型IT企業：指對外提供IT相關的軟硬件產品及服務的公司，員工至少在萬人以上。
2. 數據平臺：指大型IT企業用來為自身服務為主，擔負數據存儲、處理、分析業務和軟硬件綜合。主要針對內部服務，不對外開發。
3. 數據分析：此處的數據分析師廣義的，包括一切基于數據得出的insights的行為，包括統計分析、機器學習建模和預測等。

1. 大型IT企業開展對內數據業務的驅動力

就目前而言，IT企業針對自身的數據分析業務可以分為廣告和非廣告兩類。對大多數企業而言，除了廣告之外的數據業務，并不能直接帶來可以量化的收入。但是，無論當前數據分析的結果為企業的現金流做了多少貢獻。數據為王的思想已然占據了眾多前沿企業間的頭腦。數據是礦山，insights是金子，有了礦山才能有金子，有了礦山，終究會有金子。

因此，開發數據業務最主要的驅動力，實際是對數據業務未來前景的積極預估。

主要應用有(除廣告之外)：

• 用戶畫像——越來越多的企業開始觀眾用戶畫像，畢竟知己知彼百戰不殆，賣東西先得了解買主。
• 客戶保持——預測哪些現有客戶可能棄用產品或服務，即使采取措施挽留之。
• 產品使用分析——DAU，MAU，PV，UV，CTR等等，這些看起來都是些簡單的統計數字，但卻是反應產品被使用情況的重要指標。
• 產品推薦、銷量預測
• 銷售指標……等等

具體到某一種應用，看似并不復雜，有些有成熟的方法可以用來訓練模型，還有些根本就是統計指標。似乎并不需要什么高深的算法背景。但一旦涉及實際，就不像看起來那么簡單了。即使是統計指標，也不像想象得那樣，隨便run幾個sql query就能得出來。

對于大型分布式系統，不同模塊的訪問log都有可能分布在不同的cluster上，單純收集每日全局log就是一個復雜工作，更別說之后的合并、去重、聚合等工作。

因此，大型企業的數據分析不是做個excel表，安裝一個免費mysql能夠解決的，而是需要專門的大型數據分析平臺。

2. 數據分析平臺通用架構

常見的數據分析平臺，至少包括數據存儲、處理和分析三個部分。

2.1 數據存儲

數據存儲不必解釋，是一定必要的。但是如何備份是一個很重要的問題。 假設：某公司一年產生上千PB的數據。按照單純數據的存儲費用1美元/GB年計算，存1TB一年就是1000美元，一PB就是100萬，1000PB就是10億。如果就是簡單的使用hadoop的默認配置，每份數據都存3份，那么，這個實際產生數據x 3的體量將有多大?有將有多大的cost?

這是存儲層的挑戰。為了解決這個問題，一方面從硬件層面力圖降低存儲介質的價格，比如近年來冷存儲的提出，就是針對運維費用。另一方面就是尋找備份算法。例如，yahoo專門研發了一種圖片存儲算法，邏輯上是11個備份，但是size只有原size的1.x倍。

2.2 數據處理

數據處理傳統上叫ETL、EDW，主要指數據的清洗、遷移和格式化。大數據平臺，由于應用范疇不同，自然多種多樣，源數據包括結構化數據和非結構化數據。但是如果數據真的是“大數據”(符合4V特征)的話，即使本身收集上來的數據是結構化的，也往往需要二次處理，轉換format或schema。

數據處理層所需技術相對簡單，然而挑戰在于對于數據的理解。如果不知道這個收集上來的log文件里面要提取出多少字段，每個字段對應數據源中的哪個部分，則數據提取完全不能進行。這就要求進行數據處理的人必須同時具備對業務的了解。

2.3 數據分析

數據分析是數據中尋找價值的關鍵步驟。數據分析工作本身還處于初級階段。除了一些簡單的統計計算，大多數數據還是只能交給分析人員，進行沒有特別針對性的探索，效果難以得到保證。

對于這些挑戰，開展數據業務早的公司，相應的平臺和技術是在針對自身業務的過程中慢慢發展起來，部分公司選擇是將平臺外包或者自己開發針對自身業務的定制功能。相對于前兩者，數據分析師一個業務針對性更強的步驟，因此更難采用通用方法或手段解決，更加依賴企業自身的積累。

3. 數據分析平臺開源框架

3.1 開源框架

目前，就國內而言，談到數據分析相關的開源框架，總不能忽略下面三個：

hadoop：batch，mapReduce

storm：streaming

spark：batch + streaming

這些開源框架的共同特點是把重點放在并行計算框架上，關注的是job latency, load balance和fault recovery，對于資源分配、用戶管理和權限控制幾乎不考慮。它們基于的假設是:所有用戶都一樣，平權，所有用戶都能用所有的機器以最快的可能完成所有工作。

3.2 開源框架的局限

而在大型企業內部，不同部門，同一部門的不同job，絕對不是平權的。不同部門之間，也有很多私密的數據，不讓別人訪問。不同用戶的權限也是不一樣的。對于計算資源的需求，因為不同job的優先級不同，也要求予以區別。在這種需求之下，催生了一些第三方，專門提供hadoop等開源框架的資源、權限管理產品或者服務。hadoop在升級到2以后，也考慮一些數據隔離的問題。但其力度，恐怕難以滿足大多數大型企業的要求。這也是使用開源框架的無奈。使用開源產品的商業發行版，也是一種辦法。不過始終是不如企業原生系統在這方面的支持。

3.3 企業原生框架

確實也有些企業獨立開發了全自主(不基于開源產品)的僅限于內部使用的分布式數據處理平臺。在用戶管理，數據訪問權限，存儲、運算資源管理等方面很下功夫。

例如：要求每個用戶在提交job前必須先申請token，有多少token，就有多少計算量。不同數據存儲路徑之間的權限完全單獨管理，使用者也要實現申請權限。

但是開發這樣的系統意味著企業必須具備非常強大的研發能力，并能承擔得起巨大的人力等資源的消耗。而且相對于開源系統已經實現的功能，難免有重復造輪子之嫌，即使是大型企業，也很少選取這種方案。

4. 大型IT企業數據業務的挑戰

4.1 通用挑戰：意識、技術和人才

4.1.1 意識

意識主要是指決策層的思想意識——數據對于企業發展是否真的必要?這一點在很多管理者腦子里還是存疑的，他們目前所處狀態很多是：聽說數據這東西有用，人家都在搞，所以我們也要搞，至于是不是真有用，搞出來看看再說。如果只是采用游戲或者試探態度，必然影響發展進程。但這也是沒辦法的事情，所有新事物都必須經歷這一過程。

4.1.2 技術

技術指目前數據分析的技術，基本是采用新框架逆流支持舊接口的策略。曾經有一篇文章，名叫《NoSQL?NO，SQL》，說的就是這個。包括spark回頭支持SQL，也是如此。明明我們分析的是非結構化數據，但是因為高階算法的問題，卻連mapReduce都放棄了，索性回到SQL時代。為了讓更多人用的舒服，不去開發針對非結構化數據的新方法，而是反過來，向下兼容結構化。個人認為這是一種逆流。這樣做則永遠無法避免巨大的數據處理工作。

4.1.3 人才

“數據科學家”這個詞大家肯定都知道。可是，這個職位其實很模糊，不同公司，甚至同一公司的不同部門之間對這一職位的定義相差甚遠。有些數據科學家是學數學的博士，有些是以前做BI的，有些是PM轉行的，水平參差不齊。所以，恐怕在相當長的時期里，這會是一個門檻低，要求高的職位。很難短時間內批量涌現出優秀者。

4.2 特有挑戰：產品align

產品align是說每個產品的數據分析結果可以互相對比，也就是要求其定義和實現都一致。對于一個產品眾多的大企業而言，要求不同產品、流水線的分析報告具有可比性，這是一個很常見的需求。但是由于現在大多數企業中數據分析不是由一個部門統一管理，各個產品部門各自為戰，結果導致在align的過程中互相牽制，進而拉低了所有產品的分析水平。這樣的挑戰有賴于企業總體數據策略的制定和執行。而整體策略的制定和執行又有賴于前面所說的三點通用挑戰，環環相扣，顯然不能一蹴而就。

5. 大企業數據工作的發展趨勢

早期的數據分析工作，在實踐層面基本采用批處理模式。隨著業務的發展，對于其實時或者準實時(NRT)的需求越來越多。提供latency極短的增量分析和流式服務是眾多企業數據分析工作的當務之急。

從長遠考慮，真正擁有數據的是大企業，未來，大企業在數據的分析利用上，也必將全面勝出小企業。不過，處于不同成熟階段的大公司突破點各不同。有些技術先行，在分析方法和工具上成為領軍。另一些則傾向數據管理和治理，在管理層面上，在策略、條例的制定上為整個社會提供先進經驗。