大数据：方法与技术

水深无声 2022-05-26 08:45 170阅读 0赞

*（商业读书会第23期的题目：Big Data。文章有三篇，一篇*  [*Economist*][Economist]  *的，一篇* [*McKinsey Quarterly*][McKinsey Quarterly]  *的，和一篇* [*Forbes*][Forbes]  *的。）*

其实这三篇都是空话。通篇无非就是在讲（1）数据真的很大；（2）各行各业都要学会处理大数据。然而我真正关心的是“怎么做”。于是 [ 另一篇文章][Link 1] 进入视野。不过最精彩的还是麦肯锡的 [ 分析报告][Link 2] ，其中最吸引我的是“方法和技术”的部分。

![big_data_MGI_smaller.png][]

关于“怎么做”的这部分，麦肯锡的报告里分成三个部分：分析方法；技术；可视化展现。其中第三部分相对简单。我对前两部分又做了一次细分。首先是如何使用大数据的方法，我把它细分为**Applications**、**Approaches**和**Academic Disciplines**三个子类。这部分讲的是大数据这件事有哪些具体的工作，需要用到哪些知识基础。

[![Techniques_for_analyzing_Big_Data.png][]][Techniques_for_analyzing_Big_Data.png]

说实话，这部分的内容（尤其是“应用”部分）有点超出我最初的想象。显然大数据远不止是BI。它实际上是 [ Validated Learning][Validated Learning] 的必要前提。大数据与敏捷、精益的结合将是必然的趋势，为支持精益运营而做的BI不可能六个月才交付一次。

相关技术这部分，我把它细分为**Tools**、**Concepts**和**Fundamentals**三个子类。这部分讲的就是处理大数据所需的软件技术。这部分的最大困扰在于：想学习这些技术比较难找到练手的场景。所以我还在豆瓣上标了几本书，例如[Manning的这本][Manning] 看起来应该是不错的入门。

[![Big_Data_technologies.png][]][Big_Data_technologies.png]

接下来的学习从两个角度开始：理论基础，和实践。找一本合适的书，做一个合适的例子，熟悉这个领域的信息地图和术语。

原文链接：[http://gigix.thoughtworkers.org/2012/2/25/big-data-techniques-and-technologies][http_gigix.thoughtworkers.org_2012_2_25_big-data-techniques-and-technologies]

[Economist]: http://www.economist.com/node/15557443?story_id=15557443
[McKinsey Quarterly]: https://www.mckinseyquarterly.com/Strategy/Innovation/Are_you_ready_for_the_era_of_big_data_2864
[Forbes]: http://www.forbes.com/sites/siliconangle/2012/02/17/big-data-is-big-market-big-business/
[Link 1]: http://article.yeeyan.org/view/271978/252345
[Link 2]: http://www.mckinsey.com/Insights/MGI/Research/Technology_and_Innovation/Big_data_The_next_frontier_for_innovation
[big_data_MGI_smaller.png]: /images/20220526/143f16e40c624e35b8b10cd3ec21cd72.png
[Techniques_for_analyzing_Big_Data.png]: /images/20220526/9ecf3ada8c6e4e9a8017b03a8fdc2d56.png
[Validated Learning]: http://lean.st/principles/validated-learning
[Manning]: http://book.douban.com/subject/10438832/
[Big_Data_technologies.png]: /images/20220526/008de48ef27e46a69acc4f22fcf49d7e.png
[http_gigix.thoughtworkers.org_2012_2_25_big-data-techniques-and-technologies]: http://gigix.thoughtworkers.org/2012/2/25/big-data-techniques-and-technologies