最具影响力的数字化技术在线社区

168大数据

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

1 2 3 4 5
打印 上一主题 下一主题
开启左侧

云端巨人和消费者数据之战

[复制链接]
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2015-6-29 10:42:46 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多数据大咖,获取更多知识干货,轻松玩转大数据

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?立即注册

x
本文作者 Timothy Howes 是 ClearStory Data 首席科技官,引领 ClearStory 公司基于 Spark 的数据分析平台创新工作。
Apache Spark 在数据方面的贡献,是类似从拨号互联网到宽带之间的伟大跨越。
这种革命并不仅仅是关于应用启动速度加快,而更是消费者可能之前从来没有想象到的新型的应用程序,过去的管道太窄了,而且速率太慢,不足以支撑这些应用。
试着想一想实时的通讯,流式的媒体音乐或视频,多人游戏,以及其他要大量消耗带宽的应用。当问题变成将数据运送到需要的商人手里的时候,Spark 为我们带来了信息流通领域量子式的飞跃。
这个世界上有 90%的数据,都是在最近几年才创造出来的,所以数据创造方面的步伐只会加快而从不会减慢。毫无疑问,在数据历史上,经销商和顾客们都到达了一个关键时刻。
随着企业将他们的应用,以及其中附带的数据转移到云端,传统的企业数据分销商正面临着消失在尘埃当中的危险。就算他们不会彻底消亡,也只能变得苟延残喘。但是如果恐龙的兴衰教会了我们任何事情的话,那就是:一种物种的灭绝就是另外一种物种的发展时机。因此,请迎接云计算巨人的到来。
像是亚马逊,谷歌,微软和 IBM 这样的巨人,都渴望拥有云计算环境。企业可以在这个环境当中运营他们自己的应用,更重要的是,消费者们也会把数据存储在这里。这个链接就是关键,数据提供一种粘性,但是它跟随的是应用。接着,谁拥有云,谁就终将拥有消费者和他们的数据。
那么,Apache Spark ——这个由 IBM 这些公司大量应用,有可能会是接下来 10 年当中最重要的开源项目,将会为此有什么贡献呢?
就像在互联网带宽方面的量子式飞跃一样,有很多人认为 Spark 的实时处理性能,将会引燃与数据工作的新方式,提供持续刷新的数据,允许员工,合作伙伴和消费者参与其中。这更像是消费者们转向他们的电视或者其他媒体。
今天的移动设备是易于使用的,而且足够快,以至于可以交互进行工作。商业用户可以自行驾驭数据分析系统,寻求在他们的经营过程当中到底发生了什么的答案。端对端的数据流可以搬运数据,通过标准化规定数据的质量,以及通过观察生产全过程,让人们做出由数据驱动的更有自信的决策。
有一些云计算巨头将这种 Spark 相关的加速服务和一些公司的大量数据存储紧密联系,并且托管一些新的数据频道——他们将此看作保证客户品牌忠诚度的一种好方法,也定义了我们未来的工作手段。新的通过数据流来进行分享与合作的方式,将会是新企业的支柱。每一天,商业用户都可以处于信息的接收端,快速和轻松的进行意见整合,就像他们现在在宽带网络应用当中所做的那样。
就像有线电视和之前的那些工具一样,数据的质量——从数据制造系统到数据分发应用——会帮助我们将工作地点差异化。本质上说,高保真的数据将会区分服务之间的优劣:各种服务的加载速度,带给用户的商业利益,以及数据的可信度都会有区别。根据这些区别,商业用户们可以有更多自信采取行动。
为了创造企业对优质数据服务的依赖性,数据相关服务需要快速启动,其信息需要对每个人而言都方便获取。我们需要进一步解释 IBM“全面投入 Apache Spark”的承诺,而且需要弄明白为什么亚马逊、谷歌和微软这样的大品牌都在做同样的事情。他们让我们看到数据应用历史上的一个关键时刻,这将改变行业游戏规则,影响人们和数据共存的生活方式。
翻译:dio


楼主热帖
分享到:  QQ好友和群QQ好友和群 QQ空间QQ空间 腾讯微博腾讯微博 腾讯朋友腾讯朋友
收藏收藏 转播转播 分享分享 分享淘帖 赞 踩

168大数据 - 论坛版权1.本主题所有言论和图片纯属网友个人见解,与本站立场无关
2.本站所有主题由网友自行投稿发布。若为首发或独家,该帖子作者与168大数据享有帖子相关版权。
3.其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者和168大数据的同意,并添加本文出处。
4.本站所收集的部分公开资料来源于网络,转载目的在于传递价值及用于交流学习,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。
5.任何通过此网页连接而得到的资讯、产品及服务,本站概不负责,亦不负任何法律责任。
6.本站遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源,若标注有误或遗漏而侵犯到任何版权问题,请尽快告知,本站将及时删除。
7.168大数据管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。

您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

关闭

站长推荐上一条 /1 下一条

关于我们|小黑屋|Archiver|168大数据 ( 京ICP备14035423号|申请友情链接

GMT+8, 2024-5-29 18:07

Powered by BI168大数据社区

© 2012-2014 168大数据

快速回复 返回顶部 返回列表