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整个Hadoop 生态,要比我 2008 年刚用的时候,要成熟很多。那个时候我们去拿开源的版本,编译部署,一个新手可能两周都不一定能正常的运转起来。而现在下载一个 Cloudera 发行版,两个小时就可以正常跑任务了。
与此同时,又面临了新的问题,因为大数据平台牵涉到数据的采集、传输、建模存储、查询分析、可视化等多个环节,而开源领域只是一些组件,于是各家公司都在纷纷打造自己的大数据平台,这就像 Oracle 之前,各家都在打造自己的存储系统。这显然不是一件性价比高的事情。
有市场需求,就会有满足相应需求的公司诞生,于是就诞生了一堆提供大数据服务的公司。
由于这一新领域还处于早期,这些创业公司所能提供的服务并不会特别的完善,要么是以项目制的方式运转,要么是提供专门应用场景的服务。
这样,对于一些企业来说,这些创业公司提供的服务,似乎自己也能实现,那何不干脆自己做?
这创业一年多以来,我看到了太多的公司在打造自己的数据平台,但做的还不够完善。不管是技术实力还是人力投入上,都有点力不从心。如果选用了这些第三方数据服务,那岂不饭碗被抢了?
可我要说的是,饭碗早晚都会被抢,只是时间早晚的问题。这里只需要问一个问题:我所做的数据平台,是不是其他公司也是类似的需求?如果是的话,那肯定也有其他公司做着类似的事情,做的东西会大同小异。
那么,就会出现专门的公司,来解决这种通用的需求。因为这些公司专注于解决这一块问题,所以会更加专业,并且舍得投入。而对于需求公司来说,除非自己转型去专门做大数据平台,不然在投入上,肯定不是一件性价比很高的事情。与其如此,不如及早侧重于自己的核心业务,关注应用需求本身。
那对于企业来说,在大数据时代,应该怎么做呢?我的建议是三点:
首先,要拥抱大数据技术。
新的重大技术出现,都带有颠覆性。一不小心,就会被革命。但也不是说企业已有的业务不用搞了,都来搞大数据吧。
在大数据这件事上,还是要从需求出发,而不是从大数据出发。
有人会问我,我有了一些数据,给我讲讲怎么能发挥更大的价值。坦率来说,许多时候不了解业务场景,很难提出建设性的意见的。
相反,我们要先看在企业满足客户需求的时候,还有哪些重大问题没有解决好,如果采用了大数据技术,是不是可以更好的解决?如果有这样的点,那非常好,就勇于去尝试。如果没有,那就继续学习大数据的知识,再等待这样的场景出现。
其次,企业要有懂大数据的人。
这种人不一定是全职的,但至少是可以将企业的业务和大数据技术结合起来的人。这种人不一定对大数据技术本身很懂,但善于使用新技术。
如果企业现在还没有,并且还没招到。可以去培养一个头脑灵活,乐于学习新技术的人。如果抛开大数据系统的实现挑战,理解大数据的应用场景,那难度会降低不少。
最后,要善于利用第三方服务。
能用第三方服务解决的,就尽快去尝试。在竞争激烈的情况下,通过采用新技术,获得技术红利,跑的更快。就像爱迪生当年发明白炽灯后,那些更早将白炽灯用于工厂的企业家,更有可能提升工人的工作效率。
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