誰在用大數據？

大數據很火，也都認可它很重要。那都有哪些細分領域在用實時大數據分析?大數據分析目前有哪些主流技術?大數據分析有什么挑戰(zhàn)?

上海云人科技有限公司，專注于大數據實時分析。CEO吳朱華，2006年、2009年都在中關村軟件園，IBM中國研究院做一些云操作系統(tǒng)的開發(fā)工作。2009年年底，從中國IBI中國研究院離職。2010年回到上海，寫一本書《云計算核心技術剖析》。2011年，在上海組建云人科技的團隊，推出了一個產品叫Yun table。以下是他在“2013云世界大會”上的分享：

大數據在各行業(yè)的機遇如下：金融證券(高頻交易、量化交易)，電信業(yè)務(支撐系統(tǒng)、統(tǒng)一營帳、商業(yè)智能)，能源(電廠電網監(jiān)控、用電信息采集分析)，互聯網與電商(用戶行為分析、商品模型分析、信用分析)，其他行業(yè)如智慧城市、物聯網。

經典的案例：

智慧城市，一個城市，大概有十幾萬的攝像頭在城市里面，每秒都會發(fā)數據到云端的數據中心里面，每天有TB級別的數據需要處理，并且需要實時的反饋，這個場景需要實時處理的技術。

車聯網，我們有一個客戶做車聯網，他大概一個城市每臺電腦上，都要裝終端，這個終端每分鐘會發(fā)一個路況的信息發(fā)到云端，要發(fā)一億條數據到云端里面，并且是每分鐘進行一些計算，實時的判斷路況，給用戶最好的行車建議。

金融證券，比如金融交易電話交易是一個主流的方向，我們?yōu)橐粋€證券的機構構建了一個非常大的云平臺，有幾百億條數據放在后臺里面，可以實時的提供數據的分析，數據的接口，讓他們快速的運行。

電信，我們這邊在移動那邊有一個案例。我們在一個省里面，我們把一個省的所有上網的信息，都加載到我們的集權里面，我們的集權可以把一些統(tǒng)計反饋給他們，支撐他們一些業(yè)務的支撐系統(tǒng)，還有商業(yè)技能，還有統(tǒng)計相關的。

能源，主要用于電廠電網的監(jiān)控，用電信息采集的分析。

電商，實時的推廣廣告給用戶，他們可以做商品模型的分析，把最好的產品推薦給用戶。比如說互聯網里面，有一個商品模型，還有信用分析。我有一個朋友是做信用分析的，在十幾秒鐘之內把這個人的數據進行一個分析，給用戶做一個評級，迅速的判斷這個用戶是不是值得放貸款給他。

為什么需要大數據實時的分析?

第一、實時的決策，量化交易，可以實時的計算數據，迅速的判斷我是買股票還是不買。

第二、提高業(yè)務效率。

第三、對于到數據，我們可以自由的嘗試一些新的算法，或者是新的策略。這樣通過實時的嘗試，我們可以快速發(fā)現新的觀點和機會。

第四、提供業(yè)務產出。

大數據的挑戰(zhàn)是什么呢?首先是要快：10秒以內，100毫秒為佳給出結果?；ヂ摼W公司，百度他們希望100毫秒給出結果。一些金融機構他們希望微秒給出結果，需要實時的能力，第一點就是快，就是實時的分析。

第二、就是大，針對的數據量，是10億每TB的級別。之前我們認為數據超過1000萬不算大。我們現在碰到最大的集權，大概是接近萬億條數據這樣的級別。

第三、可以做各種各樣的分析操作。最簡單的是查詢，也可以是邏輯復雜一些的算法和數據分析。

有哪些技術可以選擇?

第一個是hadoop。它本身是谷歌研發(fā)出來的，它是在大數據方面的算法，對于TB數據，在大方面沒有問題，并且操作多樣化。因為他上線的工具有很多的算法都是非常不錯的。但是它的快比較尷尬，他需要一分鐘以內才可以，他很多要做一個reduce，需要很長的時間。

第二、NoSQL(非關系型的數據庫)。在大方面，應該可以支撐大。Hbase可以滿足大的特點，它可以做到一個大。Hbase底層是數據庫，只能支持簡單的查詢。Hbase很難做一些邏輯復雜的數據分析和挖掘。比如說淘寶那邊，他們可能比較有錢，他們用大量的硬件和大量的開發(fā)成本，有一套Hbase的數據開發(fā)集群。對于中小企業(yè)，和傳統(tǒng)的企業(yè)是不的太適合用No SQL做分析的。它需要巨大的硬件成本和開發(fā)成本。

傳統(tǒng)的數據庫甲骨文支持大數據的分析嗎?支持算法可以，但是天生對大的數據運算比較吃力。