今天想跟大家分享一下在大數(shù)據(jù)下面的一些我的見解和過去遇到的一些情況和經(jīng)驗(yàn)，那么主要分三部分。第一是當(dāng)前大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，我會(huì)給大家去分析一下現(xiàn)在的大數(shù)據(jù)趨勢(shì)，然后是O2O領(lǐng)域怎么去建立大數(shù)據(jù)平臺(tái)，最后分享下我所觀察到的大數(shù)據(jù)的未來的一些趨勢(shì)。
大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀
先從大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析開始，先給大家看一張圖。
其實(shí)大數(shù)據(jù)這個(gè)概念現(xiàn)在被大家炒的非?；穑孟裾f到統(tǒng)計(jì)都要說是由大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)出來的，所有的無論網(wǎng)絡(luò)金融，還是相關(guān)的O2O，還是我們的所有企業(yè)都在說自己在做大數(shù)據(jù)平臺(tái)。那么什么是大數(shù)據(jù)呢，其實(shí)我覺得現(xiàn)在有好多專家有各式各樣的定義，我覺得其實(shí)這個(gè)大數(shù)據(jù)不是一個(gè)特別新鮮的東西，就像我在這個(gè)圖里面給大家劃分出來的，數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)是產(chǎn)生很多年積累的概念。
馬云提到說未來是一個(gè)DT時(shí)代，不是IT時(shí)代。那么他是說將來會(huì)在任何方面都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)來決策、影響我們相關(guān)的一些生活，那么其實(shí)這個(gè)所謂的DT，最早的時(shí)候是叫做數(shù)據(jù)倉庫，在大概十五年到二十年前它就已經(jīng)出現(xiàn)在國外，那么在1998年到兩千年左右開始引入到國內(nèi)。
在那個(gè)時(shí)候把它叫做ERP和CRM時(shí)代，都是一些企業(yè)內(nèi)部的一些系統(tǒng)比如客戶關(guān)系管理、庫存管理、購銷存等等，各個(gè)模塊其實(shí)那個(gè)時(shí)候就積累了相當(dāng)多的一些數(shù)據(jù)，那么像銀行像電信那么投入非常大的一些資金來去做數(shù)據(jù)倉庫，當(dāng)時(shí)叫做數(shù)據(jù)倉庫，其實(shí)它也是把我們現(xiàn)在所謂的大數(shù)據(jù)的這些詳單，也都收錄在過去的關(guān)系型的數(shù)據(jù)庫里，那么就形成了它的數(shù)據(jù)倉庫。
那么在數(shù)據(jù)倉庫之上，當(dāng)時(shí)也有一些概念叫做數(shù)據(jù)挖掘。其實(shí)也是基于收集到的客戶的詳單，然后找到這個(gè)所有數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。還有包括像客戶流失分析、交叉銷售，以及當(dāng)時(shí)最著名的一個(gè)案例啤酒和尿片案例。講的是沃爾瑪經(jīng)過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)所有的男顧客在買啤酒的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)買尿片兒，那么這個(gè)現(xiàn)象很奇怪。后來經(jīng)過調(diào)研發(fā)現(xiàn)這一般都是妻子讓自己的愛人去商店買尿布，孩子在家已經(jīng)沒尿片兒了，于是沃爾瑪就把尿片放在啤酒旁邊，然后這個(gè)啤酒銷量和整體客流量都有很好的變化。這個(gè)故事其實(shí)就是發(fā)生在那個(gè)ERP和CRM時(shí)代，當(dāng)時(shí)其實(shí)已經(jīng)有數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)推薦的味道，只不過發(fā)生在純線下時(shí)代，所以我把它叫做ERP和CRM的時(shí)代。
在這之后，互聯(lián)網(wǎng)興起，包括各大的門戶網(wǎng)站，包括像谷歌、雅虎這些全部都發(fā)展起來了，那么國內(nèi)的BAT三家也發(fā)展起來了，這個(gè)時(shí)候的就不僅僅是過去我們所謂的交易和銀行的流水這些數(shù)據(jù)了。這個(gè)時(shí)代，其實(shí)是主要是以我們的WEB，網(wǎng)絡(luò)日志以及搜索引擎而產(chǎn)生的搜索關(guān)鍵詞，或者是APP產(chǎn)生的點(diǎn)擊流，產(chǎn)生了這樣的數(shù)據(jù)。那么在這個(gè)時(shí)代，我把它叫做WEB2.0時(shí)代，我們這個(gè)時(shí)代其實(shí)是因?yàn)檫^去的時(shí)候，它的所有過去的技術(shù)全都是在處理關(guān)系型，還有這種交易類的數(shù)據(jù)，在這個(gè)時(shí)代它開始處理的非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，比較著名一些品牌像HADOOP開始興起，現(xiàn)在基本上很多的人在做的時(shí)候都會(huì)說，大數(shù)據(jù)是什么，要建大數(shù)據(jù)平臺(tái)必須建HADOOP。
最典型的就是在所有的這些搜索引擎的網(wǎng)站、電商網(wǎng)站，最終它會(huì)給個(gè)人消費(fèi)者開始做一些推薦的工作，比如說猜你喜歡或者是做一些定時(shí)提醒等等，這些東西其實(shí)都是在幫助最終的消費(fèi)者來做一些新的一些購買決策，或者是你在搜索的時(shí)候幫你做下廣告的推薦，這個(gè)時(shí)代其實(shí)叫做2.0時(shí)代。
那么在最后，現(xiàn)在這個(gè)時(shí)代我管他叫IOT和O2O時(shí)代。它和過去三個(gè)時(shí)代差別在哪兒呢?大家可以看到在第一個(gè)時(shí)代所有的這些數(shù)據(jù)其實(shí)都是企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)，它的產(chǎn)生是由客戶產(chǎn)生，消費(fèi)這些數(shù)據(jù)的人，一般是企業(yè)內(nèi)部的所謂的決策層，做一些決策支持，做一些數(shù)據(jù)分析、報(bào)表，只是少數(shù)人去分享，在第一個(gè)ERP時(shí)代大家都叫它BI。
在WEB2.0時(shí)代，其實(shí)是有個(gè)人的消費(fèi)者產(chǎn)生數(shù)據(jù)，根據(jù)我們的點(diǎn)擊情況，把這些數(shù)據(jù)采集，再根據(jù)你的推薦引擎重新推薦給消費(fèi)者去方便購買，這個(gè)時(shí)代其實(shí)是在WEB2.0時(shí)代。
在IOT和O2O時(shí)代比較有代表性的比如說像現(xiàn)在做了很多的智能Wi-Fi，那么也有現(xiàn)在的炒的比較火的Beacon的技術(shù)。那么也包括現(xiàn)在咱們手機(jī)上的各個(gè)傳感器去采集的相關(guān)數(shù)據(jù)，也包括現(xiàn)在像蘋果PC上面去采集的相關(guān)數(shù)據(jù)，那么還包括像我們的手環(huán)、智能家居，甚至于機(jī)器人，包括我們現(xiàn)在線下見到的，這些硬件去采集來的數(shù)據(jù)，那么它的數(shù)據(jù)已經(jīng)不是過去的這些網(wǎng)絡(luò)日志。而是除了網(wǎng)絡(luò)日志之外的，比如說我們的線下行為軌跡流。比如說我們視頻別人，比如說我們的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等等，這些所有這些相關(guān)的數(shù)據(jù)，那么當(dāng)這些數(shù)據(jù)來臨的時(shí)候，過去其實(shí)在WEB2.0的一些技術(shù)，又不能完全的去滿足現(xiàn)狀。
舉個(gè)例子比如說在WEB2.0的時(shí)候可能大家談的最多的還都是HADOOP，HADOOP其實(shí)是做批量分析來去幫你做一個(gè)推薦，可能是留數(shù)據(jù)挖掘模型，在WEB2.0時(shí)代已經(jīng)不能滿足需求了。
其實(shí)是因?yàn)楝F(xiàn)在O2O的時(shí)代，我們需要的是實(shí)時(shí)的大數(shù)據(jù)，我們需要的是實(shí)時(shí)的能給客戶做出根據(jù)過去的行為和他現(xiàn)在所在的位置，來去給他做相關(guān)的一個(gè)推薦或者是一個(gè)推送，或者是指導(dǎo)這樣一個(gè)工作，所以在這個(gè)時(shí)代有很多新的大數(shù)據(jù)的技術(shù)產(chǎn)生。那么結(jié)合新的智能硬件，會(huì)產(chǎn)生一個(gè)完全和WEB2.0和SAM不同的時(shí)代，那么這個(gè)時(shí)代其實(shí)就是O2O的大數(shù)據(jù)時(shí)代。
所以我整體分析來看呢，不同的時(shí)代我們從這個(gè)消費(fèi)者的距離來看，原來最開始的這個(gè)ERP時(shí)代到WEB2.0到O2O這個(gè)時(shí)代。距離消費(fèi)者的數(shù)據(jù)是由遠(yuǎn)到近的，從數(shù)據(jù)的影響力來講，在過去只是給終端的領(lǐng)導(dǎo)決策層，現(xiàn)在時(shí)時(shí)融入到生活當(dāng)中。會(huì)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)業(yè)務(wù)的影響比例由弱到強(qiáng)，隨著技術(shù)的發(fā)展會(huì)給最終用戶一個(gè)全新完全不同的體驗(yàn)。
我給大家分享兩個(gè)我的個(gè)人畫像，這個(gè)畫像其實(shí)是在過去在某商業(yè)地產(chǎn)的時(shí)候給給我自己畫出來的那么其中一個(gè)畫線了，左側(cè)的藍(lán)色的那個(gè)畫像，其實(shí)是我自己一個(gè)人的一個(gè)線下的行為軌跡流。
其實(shí)它是通過我自己在廣場(chǎng)里面，在每一個(gè)這個(gè)門店的行走的軌跡來去捕捉我自己在線下的行為的情況?？梢钥吹秸f我是經(jīng)常會(huì)去九毛九去吃飯，然后我在那邊會(huì)經(jīng)?？催@個(gè)影城的一些電影，我會(huì)經(jīng)常去KTV。能看到這里面所有的這些這個(gè)小的字其實(shí)都是我過去在我線下的軌跡來給我個(gè)人畫出一個(gè)畫像。那么，這就是我剛才提到說在ITO和O2O時(shí)代每一個(gè)人其實(shí)優(yōu)過去的在WEB2.0的這種點(diǎn)擊流變成了我們現(xiàn)在線下的這種軌跡流了。
我們能把每一個(gè)人在這個(gè)廣場(chǎng)里面，這個(gè)所有的消費(fèi)的記錄，全部都找到，每條明細(xì)全部都能，無論你是用是哪個(gè)商家的終端，那么通過的只能智能POSS我們?nèi)康榷寄馨涯愕南M(fèi)消費(fèi)的明細(xì)，全部是是拿到云端。
拿到了這些數(shù)據(jù)和我們干什么呢，其實(shí)我在那個(gè)時(shí)候做了一個(gè)叫做場(chǎng)景引擎的東西。那就是一個(gè)類似一個(gè)虛擬的人陪你一起在逛這個(gè)萬達(dá)廣場(chǎng)，站在你進(jìn)入萬達(dá)廣場(chǎng)的那個(gè)時(shí)候，我會(huì)請(qǐng)一個(gè)實(shí)時(shí)的進(jìn)程去跟蹤你的狀態(tài)。你買的什么東西，走到哪里，然后給你推薦你想要的東西!
這樣其實(shí)更能夠根據(jù)你現(xiàn)在此時(shí)此刻此地，你現(xiàn)在的狀態(tài)和你過去的行為的一個(gè)偏好給你推一個(gè)優(yōu)惠這樣的話就能夠讓促成一筆新的交易，那這些東西其實(shí)是在新的IOT和O2O時(shí)代，那么其實(shí)是和WEB2.0時(shí)代是完全不同的。
那在這里了我再給大家分享一個(gè)現(xiàn)在新的時(shí)代下，我們和客戶為中心的這樣一個(gè)整體的一個(gè)大數(shù)據(jù)的一個(gè)閉環(huán)，它會(huì)是什么樣的呢?
那么大家知道，剛才我提到在新的現(xiàn)在的IOT和O2O時(shí)代的來臨以后其實(shí)它的各種技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到一個(gè)和過去的WEB2.0時(shí)代的大數(shù)據(jù)技術(shù)已經(jīng)完全有些不同了，那么它會(huì)體現(xiàn)在幾方面，一看的是剛才提到的智能硬件，那么第二個(gè)大家知道最近很多人都聽過深度學(xué)習(xí)這個(gè)概念。那么其實(shí)隨著深度學(xué)習(xí)和自然語言算法的更新，那么實(shí)現(xiàn)了一件什么事情呢，我們現(xiàn)在的電腦，它可以理解你說的一些話。所以當(dāng)這件事情發(fā)生的時(shí)候我們可以發(fā)現(xiàn)說，在整個(gè)目前的和用戶交互當(dāng)中所產(chǎn)生的無論是線上我們用戶的對(duì)話，還是線下用戶打的客戶熱線的內(nèi)容，其實(shí)我們都可以完全能夠理解他。
這樣的話其實(shí)在整個(gè)這個(gè)閉環(huán)里面大家可以看到從客戶對(duì)這個(gè)品牌的感知到他線下產(chǎn)品的選擇購買到使用到服務(wù)到創(chuàng)新，這一系列的這個(gè)過程其實(shí)在大數(shù)據(jù)的幫助下他都發(fā)生一些變化，那么分別大概跟大家講講。
比如說這個(gè)品牌感知，剛才我提到說這個(gè)自然語言和大數(shù)據(jù)能夠直接和他一起，你會(huì)發(fā)現(xiàn)過去的所有的這些用戶到底說了些什么?用戶在論壇上關(guān)注什么?過去其實(shí)是很難知道。現(xiàn)在其實(shí)你對(duì)你這個(gè)品牌，用戶怎么去交互，她在網(wǎng)絡(luò)上的評(píng)論論壇怎么說，你很快的就能夠通過很容易的一種方式能跟你展現(xiàn)出來，那么在線下再做產(chǎn)品選擇剛才我提到Beacon、 Wi-Fi技術(shù)，視頻技術(shù)，其實(shí)完全可以能夠知道用戶在線上的這些產(chǎn)品，他究竟是怎么樣去選擇了，然后你完全能知道和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手究竟是什么樣的區(qū)別。
在用戶購買的時(shí)候我們也能夠做到比較好的用戶購買的畫像，包括他的購買線上線下的購買的路徑。其實(shí)一切都可以完全在我們當(dāng)前的這個(gè)大數(shù)據(jù)的覆蓋了內(nèi)容里面，我們可以做相關(guān)的這個(gè)分析也可以給用戶做相關(guān)的推薦等等。
整個(gè)用戶怎么去使用你的這個(gè)產(chǎn)品，無論你是智能家具也好你是手環(huán)也好好。而在過去的時(shí)候可能還沒有這些東西大家都知道只是在互聯(lián)網(wǎng)上的網(wǎng)絡(luò)日志，現(xiàn)在通過新的這個(gè)智能設(shè)備和智能控制芯片的加入，他怎么去使用你的這些芯片怎么要去使用電腦，怎樣去使用空調(diào)，廠家或者商家都可能拿到。
基于這些我們會(huì)直接能夠看到說，我們用戶的服務(wù)當(dāng)中會(huì)出現(xiàn)了哪些問題，他怎么樣去就跟你交互，哪些地方需要提高。也可以去做很多的這個(gè)業(yè)務(wù)的創(chuàng)新，比如說我們做一些用戶的分析，也許我們還可以做一些其他的這個(gè)數(shù)據(jù)變現(xiàn)，這些全都是根據(jù)現(xiàn)在整體上面以用戶為中心來做，所以我經(jīng)常提一句話，我說DT會(huì)讓這個(gè)商業(yè)回歸本源，那本源是什么，其實(shí)這就是過去和這個(gè)用戶和商家做買賣的時(shí)候面對(duì)面的這樣的過程?，F(xiàn)在能夠讓企業(yè)，無論多大，無論賣什么東西，通過DT的技術(shù)又可以重回到那個(gè)直接面向你最終用戶的這樣一個(gè)形態(tài)。
大數(shù)據(jù)平臺(tái)建立方案
前面的是跟大家聊了一下在新的O2O和IOT這個(gè)環(huán)境下我們大數(shù)據(jù)的一些新的技術(shù)和一些新的發(fā)展，那么下面的我跟大家聊聊這個(gè)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的一些大數(shù)據(jù)里方案的一些討論。
其實(shí)這個(gè)問題是由過去我的一些朋友經(jīng)常在問我說，都是O2O和一些創(chuàng)業(yè)企業(yè)。那么他在融資以后就會(huì)想說我們要建一個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，經(jīng)常問我技術(shù)方案是怎樣的?
其實(shí)我的觀點(diǎn)是這樣，所有的大數(shù)據(jù)和這個(gè)技術(shù)其實(shí)都是為你的業(yè)務(wù)服務(wù)的。所以總體上不要為了大數(shù)據(jù)而大數(shù)據(jù)，那么我大概有個(gè)簡(jiǎn)單的給做它做了一個(gè)區(qū)分。我把它分為按照PV來算，那么是一個(gè)是PV少于五十萬的時(shí)候，PV這個(gè)少于一千萬的時(shí)候，和PV大于五千萬的時(shí)候，可以大致這么區(qū)分。
那么我一般在給大家介紹首其實(shí)PV五十萬以下的這些企業(yè)，對(duì)他們來講我覺得其實(shí)他不太需要大數(shù)據(jù)平臺(tái)。那么他真的如果需要去做這個(gè)無論APP或者是網(wǎng)頁或者是剛才我提到的這些數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，其實(shí)完全可以用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫的形式加上傳統(tǒng)ETL的模式，加上一些開源的LOG的分析工具，完全可以滿足他現(xiàn)有的一些分析需求。那么整體的解決方案加上固雇傭相關(guān)的人，那一年也不會(huì)超過五十萬。
而如果在我們的PV處于五十萬到一千萬的時(shí)候，這個(gè)時(shí)候要考慮些建立一些大數(shù)據(jù)平臺(tái)。但是在現(xiàn)在這個(gè)環(huán)境下的我的建議是，如果可以的話，在這個(gè)時(shí)代你的企業(yè)還不是特別穩(wěn)定的時(shí)候，你可以考慮一些云服務(wù)的方式，來建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)來滿足你的業(yè)務(wù)的需要。因?yàn)樵谶@個(gè)時(shí)候其實(shí)你的大數(shù)據(jù)積累和最終的這個(gè)需求還不是那么的明確，你的變化還是比較大，那你這時(shí)候你如果去雇傭相關(guān)的大數(shù)據(jù)人才和相關(guān)建立相關(guān)的硬件，你的投入可能會(huì)非常高。在這個(gè)時(shí)候，你還是會(huì)盡量考慮節(jié)約自己的資源，如果真的要建HADOOP這樣的平臺(tái)，也不要建超過十個(gè)節(jié)點(diǎn)的平臺(tái)，一般十個(gè)節(jié)點(diǎn)的平臺(tái)就足夠，但是需要幾個(gè)JAVA的工程師幫助。
但是如果當(dāng)你的PV到一千萬以上，這個(gè)時(shí)候你就會(huì)需要去做一個(gè)決策，的確是需要建立你自己的這個(gè)平臺(tái)了，你的相關(guān)的推薦服務(wù)也需要?，F(xiàn)在目前在這個(gè)新的這個(gè)時(shí)代下，在這個(gè)最新的這個(gè)領(lǐng)域里，我還是推薦除了HADOOP之外我會(huì)推薦SPARK這個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算的平臺(tái)，它在覆蓋目前你的企業(yè)里面IOT和O2O的相關(guān)的一些服務(wù)，實(shí)時(shí)運(yùn)算能你滿足你至少在未來的一段時(shí)間的需求，它的數(shù)據(jù)量的增長，隨著你的機(jī)器數(shù)量增長，你的機(jī)器其實(shí)是可以有評(píng)估基礎(chǔ)，然后你再去建相關(guān)的平臺(tái)。
當(dāng)然如果這個(gè)時(shí)候你的日pv已經(jīng)過億了，這個(gè)時(shí)候其實(shí)你是需要一個(gè)不同的一個(gè)領(lǐng)域，那么你需要的東西，是要做一些自主優(yōu)化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和你的一個(gè)云數(shù)據(jù)的處理一個(gè)平臺(tái)和中心。而且你要去定制你自己的處理平臺(tái)和你的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)在這個(gè)時(shí)候一般來講，比較高級(jí)的這些技術(shù)人員是你必須要準(zhǔn)備，因?yàn)槟銜?huì)面臨著直接修改HADOOP和這種SPARK源碼的需求，否則你沒辦法支持你的業(yè)務(wù)發(fā)展。
大數(shù)據(jù)發(fā)展的幾個(gè)趨勢(shì)
那么接下來我也大概給大家分享一下我我所看到的未來的這個(gè)大數(shù)據(jù)發(fā)展幾個(gè)趨勢(shì)。
一個(gè)趨勢(shì)是我認(rèn)為未來的大數(shù)據(jù)會(huì)迅速的形成大數(shù)據(jù)聯(lián)盟。這個(gè)可能在以前也跟一些分享的時(shí)候跟大家講過，因?yàn)樵谶^去的時(shí)候大家總是在說這個(gè)企業(yè)自己內(nèi)部有這個(gè)信息孤島，而不能把數(shù)據(jù)打通，現(xiàn)在其實(shí)在經(jīng)過這樣的這個(gè)技術(shù)的一些革新后企業(yè)內(nèi)部基本上都是大一統(tǒng)的。但是，企業(yè)自己變成了這個(gè)孤島，所以企業(yè)在大數(shù)據(jù)的環(huán)境下那如果要他以用戶為中心，那么它一定是要形成一些大數(shù)據(jù)聯(lián)盟的，這種聯(lián)盟可以通過這種數(shù)據(jù)復(fù)合購買，也可以通過其他并購，也可以通過數(shù)據(jù)的交換。所以能看到最近很多的并購的案例啟示背后，都是有大數(shù)據(jù)的交換來作為他其中的一個(gè)幾個(gè)重要的并購意向。
第二個(gè)我看到的趨勢(shì)是說叫大數(shù)據(jù)的云化。因?yàn)樵谶^去的時(shí)候其實(shí)還有很多企業(yè)很難接受自己的數(shù)據(jù)是在第三方的地方。但是在現(xiàn)在這個(gè)環(huán)境隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我們的數(shù)據(jù)過去都是在企業(yè)內(nèi)部。而現(xiàn)在互聯(lián)網(wǎng)，我剛才提到O2O和IOT這些數(shù)據(jù)其實(shí)都是在互聯(lián)網(wǎng)上的。它的數(shù)據(jù)采集器是給云的這個(gè)數(shù)據(jù)中心提供了一個(gè)機(jī)會(huì)，就是我們可以在云端提供相關(guān)的大數(shù)據(jù)服務(wù)。同時(shí)現(xiàn)在的加密技術(shù)已經(jīng)有相關(guān)的硬件能夠支持實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)加密，所以這些數(shù)據(jù)處理上的時(shí)間也不會(huì)有太多的這些代價(jià)，能夠讓加密解密能夠在大數(shù)據(jù)環(huán)境下來進(jìn)行生存。
第三是說比如說我們現(xiàn)在的很多的爬蟲技術(shù)，剛才我提到說通過互聯(lián)網(wǎng)的聲音來了解我的客戶。那這些數(shù)據(jù)其實(shí)都是在互聯(lián)網(wǎng)上面的，也不需要說每個(gè)企業(yè)自己都要爬整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)。所以提供云服務(wù)，其實(shí)也是所有的企業(yè)眾望所歸。
第四點(diǎn)的就是說我們現(xiàn)在其實(shí)這對(duì)于這個(gè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)來講，因?yàn)樗情_源平臺(tái)的，其實(shí)到一定程度以后這些開源平臺(tái)的一些難點(diǎn)和維護(hù)工作量還是挺大。而且現(xiàn)在大數(shù)據(jù)炒的比較火，相關(guān)的高級(jí)技術(shù)人員他的成本也比較高，所以不是每一個(gè)企業(yè)都有錢能夠去雇這樣一個(gè)人來去做相關(guān)的大數(shù)據(jù)背后的開發(fā)，所以也給大數(shù)據(jù)云平臺(tái)提供了機(jī)會(huì)。
那么今天的我的分享就到這里，謝謝大家，也希望了大數(shù)據(jù)的技術(shù)能幫助各位的企業(yè)技術(shù)能上更大的一個(gè)臺(tái)階。
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