大數據即服務市場的興起及其對企業的意義 – PromptCloud

大數據一詞不僅是關於收集大量相互連接和相互依賴的有意義的數據，還包括對數據的快速處理、處理和分析。 這是大多數公司還沒有準備好應對的事情，而且大多數服務提供商還沒有完全應對挑戰。 這造成了供需之間的巨大差異，並為服務市場的人們提供了巨大的機會，通過向所有需要的人提供這些服務來賺取豐厚的利潤。 然而，說起來容易做起來難。

為什麼它與提供的其他服務不同？

服務行業從提供軟件幫助企業開始，轉向提供平台和現成的基礎設施，現在正在幫助公司遷移到雲。 在所有這些情況下，服務業都面臨著可以解決和學習的問題，因此在解決類似問題時會花費更少的精力。 然而，承擔各種組織的大數據項目的問題在於，它們幾乎從不相似——有些從數千個傳感器收集數據，有些數據是幾十年來收集的紙質記錄，而另一些則是數字存儲的文檔、圖片，甚至是聲音和視頻記錄。 這些公司想從數據中得到什麼也各不相同——

• 分析攝像頭饋送以發現安全漏洞。
• 根據過去十年的數據構建模型，以預測可能會辭職的員工。
• 甚至在流行之前就使用機器學習來發現流行趨勢。
• 建造自動駕駛汽車。
• 使用智能邏輯自動化以前需要人工干預的流程。
• 和更多…。

有瞭如此多的結構化和非結構化數據以及各種各樣的問題陳述，您就可以理解，每個問題和每個客戶都是不同的，需要定制的努力和方法。 需要一個專門的團隊，而服務公司不能僅僅建立一個具有基本技能的大規模招聘的新人團隊。

需要什麼類型的服務？

1. 確定目標和業務問題

在這個初始階段，業務分析師和數據科學家都必須坐下來決定要解決哪個業務問題，以及使用哪個數據集來改進指標。 除非一開始就這樣做，否則在後期階段就會出現障礙和混亂。

2. 數據收集和數據清洗

雖然這似乎不是大數據分析的一部分，但它確實是一個重要的部分。 如果沒有數據，您甚至會分析什麼？ 大多數公司和組織都保存了數 PB 的數據，但大多采用非結構化格式，並且存在重複條目和其他錯誤。 需要的第一項服務是數據收集，然後是數據清理，因為我們都知道臟數據的禍根。 當我們聽到“大數據”時，首先想到的是複雜的模型和 3D 圖形形式的豐富多彩的推論。 現實遠非如此。 平均而言，項目總時間的 60-80% 用於數據科學家準備數據、清理數據並以有組織的方式存儲數據。

事實上，大多數數據科學家發現清理和準備數據是他們工作中最不愉快的部分，但畢竟這是最重要的部分。 除非您擁有的數據是完整的和跨度的，否則或多或少可以保證，您的推論也不會是一年級的。 從 Excel 到 Python 或 R，有多種方法可以清理和結構化數據，以便以後可以根據需要使用。 如果有多個數據源，例如一家公司從視頻源和傳感器收集數據，則必須有一個點，即數據相遇的地方，或者一個數據與另一個數據相輔相成的地方。 為此，數據必須正確結構化，並且也是清理階段的一部分。 重要的是，所有收集的數據，無論是來自多個來源，都必須給出相同的推論，或指向相同的方向。

3. 數據建模

正是在這一步，所謂的“魔法”發生了。 建立了不同的模型，將數據分為訓練集和測試集，並且困難重重地反复解決同一個問題，試圖提高準確性，團隊必須收斂於它認為最適合該問題的特定模型在眼前。 也可能發生，使用多個模型並選擇最常見的結果。 這是一個測試和重新測試階段，經驗比理論更有幫助。

4.優化和重複

書裡好看的，現實生活中不一定。 很少看到建模算法一開始就取得成功。 必須對模型進行密切監控，並將其結果記錄和存儲，以便可以不斷地重新訓練模型，使其不斷變得更好。 根據數據科學團隊認為合適的情況，可能還需要不時進行其他優化。

5. 維護

像任何其他軟件產品一樣，它需要維護，以確保它不會在新傳入的垃圾數據上訓練自己，或者它能夠適應數據流中的一些新變化等。

為什麼不能每家公司都擁有一個數據科學團隊？

數據科學是一個相對較新的領域，全球公司極不可能嘗試從頭開始建立自己的數據科學團隊。 挑戰從招聘過程開始，因為您需要具有一些專業技能和一些經驗的人。 您甚至可能需要尋求具有組建數據科學團隊經驗並且以前做過的人的幫助。 聽起來幾乎像是為軍隊組建了一個特遣部隊，對吧？ 讓我向你保證，處理大數據同樣具有挑戰性。 這為服務提供商留下了很多競爭環境，現在是他們在組織中培訓有能力的個人並抓住時機的時候了。