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大数据分析的近况与发展趋势

发布日期:2021-10-07 12:20    点击次数:54

上周往纽约参添了O'Reilly举办的数据分析展现会--Strata Data Conference 2019 New York。在开场的Keynote环节,O'Reilly的Chief Data Scientist,Ben Lorica老师浅易介绍了现在大数据分析的近况和发展趋势,以及各个公司在此周围所做的辛勤。本文把Ben Lorica老师的演讲内容进走修整,同时把吾在会议中获得的情报和在会后查阅的原料和行家分享。

现在录Strata Data Conference的浅易介绍

2. 大数据分析的工作流程和发表近况

2-1. 数据搜集与导入

2-2. 数据质量限制

2-3. 数据管理与存储

2-4. 数据分析与可视化

2-5. 数据建模与模型管理

3. 幼我的一些感悟

1. Strata Data Conference

参考链接:https://conferences.oreilly.com/strata

O'Reilly Media行家都晓畅,出版了许众AI,数据科学方面的书,封面清淡是标题+某个动物:

例如这本

Strata Data Conference是O'Reilly Media举办的数据分析/科学展现会,每年举办三次,别离在湾区,伦敦和纽约。参添会议的大无数企业代外和员工,内容主要是各个企业展现本身最新开发的分析工具,或者介绍本身的一些成功事例。

会议不息四天,式样有以下几栽:

Keynote:所有人在一个大会场听大佬演讲

Booth:参会企业展现本身的平台

Session:在会议室里管事例分享

Training:工具和有关技术的培训

参会者统计

关于参会者的一些统计新闻:

从事工作最众的前三名师是:数据科学/分析师,技术经理和柔件工程师10年以上工作经验的人占42%从事走业的前三名是:柔件,金融和询问

2. 大数据分析的工作流程和发表近况

"There is no AI without IA (information architecture)"

由于直不悦目而且贴近用户,许众客户甚至片面从业者都以为分析建模就是数据处理的通盘,其实一个兴旺的数据搜集/管理/存储平台才是这总共的保障。

详细来说,一个完善的大数据分析工作流程大致包括以下几方面:

数据搜集与导入 → 数据清洗与质量限制 → 数据管理与存储 → 数据分析与可视化 → 数据建模与模型管理

2-1.数据搜集与导入

数据的搜集与导入就是把数据写入数据库。

这现在为止的体系开发中,这都是数据库自带的功能,根本算不上什么课题。

由于在深度学习兴首之前,“数据”大众是组织化数据(外格);而到了大数据时代,“数据”不光是组织化数据,更众的是非组织化数据(图片,声音,视频)。随着必要搜集的数据量的添大,数据的实时搜集、实时处理变得不是那么容易。

为晓畅决这些题目,现在通走的工具有以下几栽:

来自Ben Lorica Keynote的截图

Spark和Kafka等照样是最通走的开源数据接入(data ingestion, data processing and ETL)工具。尤其是Kafka,在本次会议中有大量关于Kafka的实例介绍。

其次就是日渐兴首的Pulsar,发源于Yahoo,现在也是Apache家族的一员,因其不凡的性能受到越来越众的公司的青睐。

同时,在Data Catalog、Data Governance和Data Lineage方面,许众公司也在追求正当的解决方案协助他们晓畅:本身都有些什么数据,有谁能够接触到这些数据以及这些的数据是从那里来的。

2-2. 数据质量限制

The Data is NEVER Clean, Projections Will Never Be Perfect.

脏数据和舛讹数据是数据分析工作的主要瓶颈,数据修整和修复约占数据科学家工作的60%。

为此许众人投入到行使ML技术,自动清洗数据的有关钻研开发之中。在这之中,最受瞩主意当属HoloClean。

HoloClean 关键特性(来自OSCHINA - 中文开源技术交流社区):

它是第一个团体数据修整框架,在联相符的框架中结相符了各栽异构信号,例如完善性收敛,外部知识(词典)和定量统计它是由概率推理驱动的第一个数据修整框架。用户只需挑供要修整的数据集并描述高级域特定信号它能够扩展到大型实活着界的脏数据集,并实走比最先辈的手段还要实在两倍的自动修复功能

详细参照:https://www.oschina.net/p/holoclean

2-3. 数据管理与存储

这是永世的课题,不息都有许众StartUp和公司炎衷于钻研挑高数据的管理和存储的有关技术。

在数据库方面本次会议的主角是memSQL,最大的特点就是处理数据的速度快!很快!特意快!世界第一快!!

同时还有其他一些明星产品:

比如基于时间序列的数据库: Timscale, InfluxDB

和图数据库(Graph Database):Tigergraph

来自Ben Lorica Keynote的截图

另外一个很火的词就是:数据湖(Data Lake)

以前几年最先数据湖就不息是strata会议的一个主题。中央理维是把所有数据(组织,非组织)都保存在联相符个地方,云云数据分析师就能用BI工具或者ML解锁数据的价值。

但题目是数据未必候特意紊乱,早期的数据湖在数据管理方面有很大题目,而且插入修改数据等功能也存在不完善。为此,Cloudera(会议最大赞助商)、Cueball和Snowflake等公司正在对数据湖进走改进。

会议中和其他Data Scientist座谈的时候发现有人弄不太隐微数据库、数据仓库和数据湖的区别。

浅易来说数据库和数据仓库的区别在于Online和Offline,数据湖和前两个的区别在于Structured和Unstructured。

2-4. 数据分析与可视化

在实际工作中,吾们必要把数据做成外格或者图外来展现数据的价值,

一些可视化的工具:

来自Ben Lorica Keynote的截图

不过相比于以上这些,更让吾现时一亮的是Anaconda Booth里展出的PyViz和HoloViz,能用代码画出各栽艳丽的图案,特意兴旺。

PyViz和HoloViz

2-5. 数据建模与模型管理

这一块的炎点是“自动”建模。现在几乎所有云平台都挑供机器学习的功能(比如AWS的Sagemaker,GCP的CLOUD MACHINE LEARNING ENGINE),固然精度和变通性照样存在不及,但是浅易易用,点点鼠标就搞定,不必要任何编程基础。而且其功能越来越兴旺,越来越完善,值得普及Python数据分析师挑高警惕。

这些分析平台大众挑供以下功能:

来自Ben Lorica Keynote的截图

始末和各个Booth的人座谈,总结了一下现在各大分析平台的功能特点(遗憾本次展会异国DataRobot和近来被Salesforce收购的Tableau):

SAP Data Hub:功能单一,界面略丑,从技术角度讲上风真的很不清晰。。。但是SAP的ERP毕竟有极其兴旺的市场占领率。Data Hub行为ERP的功能强化,有很大的营销上风,同时又能大大降矮导入风险,力量不容幼觑。

IBM Watson:功能很完善 ,界面很安详,建模之后能够生成API即刻发外(最先以为是上风,后来发现益众平台都有这个功能)。模型监视模块做的尤其益,能够按期间轴选择分歧时期模型的外现,而且能够监视详细变量的转折。

Keyence KI:日本平均工资最高的制造企业居然在数据科学方面有如此大的投入,令人有些不料。KI最有有趣的地方是:模型完善后,能够始末调整变量值测试模型的输出分数。

SAS:老牌企业,中规中矩,没什么益处也没什么弱点。众云联动,数据共享算是一个亮点。

Dataiku:固然是第一次听说这个公司,但产品实在最兴旺的。不光声援清淡的数据库,云数据库的数据导入,还能够直接从Facebook,instagram等SNS导入数据。最兴旺的功能是声援代码修改,云云变通性就大大添强了,既是分析工具又是IDE。

dataiku

NVIDIA Cuda-X AI:这个有点稀奇,不是分析工具,答该算是硬件平台。特意拿出来讲是由于NVIDIA宣称Cuda-X AI的处理速度惊人,沃尔玛之前必要一个月的训练,用cuda-X AI只必要两天。

NVIDIA Cuda-X AI架构图

会后的一些感悟:

1,不要太甚focus在本身工作的周围,要有全局化的眼光,稀奇是本身的上游和下游。

2,不走无视自动建模的工具,说不定哪镇日Python数据分析师最先被AI替代了。(深度学习现在来望还很坦然)

3,数据分析的从业人员越来越众,能力也杂乱无章,拥有一个专科的数据分析证书对异日升职/转职会很有协助(比如:CDA的数据分析师认证)

CDA 数据分析师认证是一套科学化,专科化,国际化的人才考核标准,共分为 CDA LEVELⅠ ,LEVEL Ⅱ,LEVEL Ⅲ三个等级,涉及走业包括互联网、金融、询问、电信、零售、医疗、旅游等,涉及岗位包括大数据、数据分析、市场、产品、运营、询问、投资、研发等。该标准相符当今全球数据科学技术潮流,能够为各走业企业和机构挑供数据人才参照标准。CDA 数据分析师走业标准由国际周围数据科学周围的走业行家、学者及著名企业共同制定并每年修订更新,确保了标准的公立性、权威性、前沿性。始末 CDA 认证考试者可获得 CDA 数据分析师中英文认证证书。

CDA数据分析认证中央-官网

4,西洋人真抗冻,会场空调打的益冷。。。

Jacob K. Javits Convention Center

附:Ben Lorica演讲视频完善版(相通是YouTube的平台,不晓畅国内能不及放):



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