3、数据科学：从复杂到实用的变革之路

数据科学：从复杂到实用的变革之路

1. 数据科学的简易化与普及化

如今，数据科学已不再像过去那样复杂和深奥。借助精心设计的软件包和易于使用的应用程序编程接口（API），人们无需自行实现所有的数据科学算法，只需了解每个算法的功能，并能将它们组合起来解决实际问题即可。这种便利性使得数据科学工作负载的设计变得更加容易，从而促使数据科学更加普及。

对于有一定编程基础（尤其是Python）且熟悉业务领域的IT人员来说，完全有能力开始设计数据处理管道，并运用这些编程技能解决业务问题。

2. 云加速数据科学发展

云计算为数据科学带来了巨大的变革。曾经，处理历史天气雷达数据的项目耗时四年，而现在，同样的数据集，团队仅用两周时间就能完成处理。这一巨大的时间差距，主要源于过去的数据处理方式存在诸多问题。

过去，数据处理涉及大量的数据迁移工作，如从磁带驱动器检索数据、将数据暂存到磁盘、处理数据，然后为下一组数据腾出空间。查找失败的作业耗时，重试失败作业还需要人工介入，而且运行环境是固定规模的机器集群。这些因素导致处理历史存档数据需要极长的时间。

而在公共云上进行数据处理后，情况发生了显著变化。可以将所有雷达数据存储在云存储中，只要从同一区域的虚拟机（VM）访问数据，数据传输速度就足够快。虽然仍需将数据暂存到磁盘、进行计算和关闭虚拟机，但整个过程更易于管理。减少数据迁移量并在更多机器上运行进程，使得处理速度大幅提升。

此外，使用云服务的成本并不高。租用处理能力比购买更经济，无论是使用10台机器运行10小时，还是使用100台机器运行1小时，成本是相同的。因此，选择在更短时间内获得结果是更明智的选择。

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