大数据分析系统应该规避的问题
大数据分析系统应该规避的问题
大数据分析前期要做的事
其实，每一个数据都有一个ETL，就是抽取、转化，然后去加载，包括做数据的清洗。如果数据大批量进来的话，有些数据可能是有问题的，马先生举了个例子：比如说，好多地址会写得比较模糊，如果要搜索北京这个词的时候，数据仓库里可能只有一个京字，这些都要统一整理成一个，比如说北京，这样后面分析就会简单，比如山东，有人会输入“鲁”字来进行搜索，而不是山东，这就需要在大数据分析前期做好数据清理工作，做规范化，这样后面的数据分析起来就方便很多。
搭建大数据分析系统的注意事项
在搭建大数据分析系统时，有哪些需要注意的事项？马老师提到：首先要弄明白你所在企业需要什么样的数据，或者你想得到什么价值，想明白了再去做。因为做数据不像做别的东西，一定明确知道要知道你要干什么，不然这个系统搭的时候会有很多困难，不知道该怎么搭，不知道用什么技术，也不知道数据进去是否在浪费。而目前的情况是：很多企业可能会先把架构搭出来，实际上这数据每天在算，但是不知道这数据带来什么价值，所以更多是一个业务驱动的。再举个例子：比如说中国移动就想挖一挖，到底是哪一个用户老欠费，哪一个用户用得多，用的多的就给他优惠多一点……如果他有这个需求，你再把这个需求下转给下面的人，按照这个需求去开发;
其次，需要选择适当的技术。比如说你一台机器够用的，不要用两台机器，能够进来报表就不要用交互报表，因为那个都是有技术成本的，并且上线的速度会慢很多。所以建议任何一个企业在搭建数据分析以前，要特别清晰地知道其搭建的需求和目的，选择什么方案，搭它来解决什么问题，针对需求你去做一个数据分析;
再次，在没有时时性要求时，你不要自作主张，向老大提这个。因为大公司的批量已经做得非常完美了，可能批量已经带来35%的收入增加了，他要再做时时，再增加5%，而你现在什么都没有。如果说先要做时时，或者先要全部搞出来的话，可能要先一步一部把35%做好，把那个批量先做出来，然后再做时时，这样效果会更好。
不要滥搭大数据分析系统
技术这个东西都是相通的，没有一项改进都是说完全是重新造出来的，都是在改的，但是它带来的价值不一样，它带来的人的思考，就跟人从零售店买东西和网商这种不一样，但是技术，零售店也会用一些数据库，网上也可能用，要在这个上面做一些转变。马老师谈到，好多国企(这里就不点名)，就是为了上项目去上项目，称自己有海量数据。当问他需要搭建的大数据系统是用来干什么，他们的答案很出乎意料：先给搭起来，先存起来，需要的时候再用，就这种思想。其实这个是没有必要的。
总结
虽然大数据现在炙手可热，大数据分析越来越火爆，很多企业都在试图拥抱大数据技术。但还是应该具体问题具体分析，因为大数据分析系统并非适合所有的企业，一些小型规模的企业在旧系统能满足需求的时候，就不要盲目地去追随潮流，舍弃旧的系统重新搭建，也可能解决了这个小缺口，但是可能会滋生其它更大的问题，这就得不偿失了。
