云计算+大数据,真的所向披靡吗?

文章探讨了云计算和大数据如何推动从工业经济到信息经济的转变,指出大企业和中小企业的不同云策略需求,分析了云计算市场的现状和未来发展趋势,强调了用户体验、信任问题、平台迭代、定价策略和功能性能的重要性。

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这两个概念的结合目前热得发烫,并号称人类已从“计算机+软件模式的工业经济进入到了以云计算+大数据模式的信息经济,马云的概括是由IT时代到了DT时代。

 

彩云、白云、乌云、马云……无论是什么云,未来最流行最有搞头的应该是混合云,尽管理论上来说大企业们更喜欢混合云,你让他们完全上公有云玩过家家是不太可能的,他们很有可能是大部分东西捂着,一小部分东西开放,偏向于闷骚型的,可是中小企业们就不一样啊,他们没什么东西值得捂着的,完全地明骚,只有这样,才有可能获得公有云带来的规模和出色支持各方面的好处。因此,简单总结一下,大企业是需要建立以私有云为主的混合云为中心的项目,而中小企业需要在公有云上寻找适合自已的云应用平台。

 

之前好些年,好多的SAAS厂商倒在路上,现在想想其实原因好多的,一是云网端新基础设施以及灵活方便的支付方式还没有建好,你就先去干之上的东西,有点根基不牢;二是信任问题,那些担忧的人们仍然在担忧信息安全问题,就好象电商刚出现的时候,人们也是在担忧的,但时间会慢慢让人们去信任;三是很多厂商是缺乏情怀和耐心的,平台还没什么用户和数据,就迫不及待地频繁推送通知或广告,很烦人的,另外,定价也是不合理的,基本上都是拍头脑;四是不注重用户体验,原以为2C的用户体验很重要,2B的重中之重在于功能与性能,其实不然,2B最终也是那些C在用的,因此无论2X,用户体验都是非常非常重要的;当然还有其他很多的原因,比如平台迭代能力、客户服务能力、管理理念和价值的能力,等等。

 

想想未来,这个市场应该是类似电商那样的,计算、软件、数据等诸如此类的,都被分解成无数个小小的产品和服务,都可以按需随时随时采购使用或退款停用,定价灵活,超级大的平台在整合和串联上下游的供应商和使用者,那是一个真正共赢的生态平台,不象现在的BAT一天到晚在捉摸着都自已干完了,如果这样,还搞什么大众创业万众创新啊,他们都干完了,所以政府是应该制定合理的规则的。

 

2016年最火最热的一定是云计算,而云计算最重要的是算法与应用,IAASPAASBAT大佬们的游戏人间,小的们创业者们要多想想应用,以及细分领域的算法,从一小点处突破,专注于某一个细分,做到极致,就有可能胜利,打造一款真正卓越的产品,每个人都乐于为此付钱,这是创业者的梦想。

### 大数据质量校验的方法与工具 大数据质量校验是一个复杂的过程,涉及多个维度和技术手段。以下是关于大数据质量校验的具体方法、工具以及最佳实践。 #### 方法概述 大数据质量校验通常围绕以下几个核心方面展开:一致性验证、完整性检查、准确性评估和异常检测。这些过程可以通过手动方式实现,但在实际操作中更倾向于依赖自动化工具来完成复杂的任务[^1]。 - **一致性验证** 验证不同来源的数据是否存在冲突或不一致的情况。这一步骤可以借助ETL流程中的映射规则或者专门的一致性算法来进行处理。 - **完整性检查** 确保所有必要的字段都已填充,并且没有任何缺失值。对于某些特定场景下的必填项,应设置严格的校验机制以防止遗漏[^2]。 - **准确性评估** 对比原始输入与最终输出之间的差异程度,判断其是否满足预期标准。此环节可能需要用到统计学模型或其他高级分析技术作为支撑依据。 - **异常检测** 自动识别偏离正常范围之外的数据点并标记出来以便进一步审查。这种方法特别适用于大规模实时流式传输环境当中,在线监控变得尤为重要。 #### 常见工具介绍 为了提高效率并减少人为错误的发生概率,业界已经开发出了许多优秀的开源项目用于支持上述提到的各项功能需求: - **Apache Griffin** 这是一套专为解决企业级海量数据分析而生的强大解决方案之一 。它可以全方位地扫描整个数据库表单内部结构及其相互间关联情况 ,从而快速定位潜在风险因素如重复记录等现象的存在位置 [^1]. - **Great Expectations** 提供了一种声明式的配置文件定义期望行为模式的方式 ,允许开发者轻松指定各种约束条件 (例如唯一键属性 ) 并自动执行相应的测试用例集 来确认当前批次上传的新资料确实遵循既定规格说明文档的要求 . - **Deequ** 构建于Spark之上的一款库程序包,旨在简化创建自定义指标体系的工作负担 同时也提供了丰富的内置选项可供选择 使用起来非常方便快捷 只需几行简单代码即可启动完整的审核作业链路追踪服务 [^3]. #### 最佳实践经验分享 实施有效的数据质量管理策略不仅需要合适的软件产品组合搭配合理的技术框架指导方针 更重要的是要建立起健全的企业文化氛围 让每个人都意识到维护高质量信息资产的重要性 才能做到事半功倍的效果 : - 制订清晰明确的服务水平协议(SLA),明确规定各项性能参数阈值界限; - 定期开展培训教育活动提升员工技能水平保持与时俱进的步伐前进方向始终正确无误; - 不断优化改进现有工作流程消除冗余步骤降低成本消耗同时加快响应速度争取更多时间窗口机会创造价值最大化效益回报率最高化目标达成可能性最大几率成功几率最高等优点特征表现形式多样变化无穷尽善尽美极致追求完美境界无限接近理想状态终极梦想成真愿望早日实现美好未来憧憬满怀信心满满充满希望期待明天会更好更加辉煌灿烂无比光彩夺目耀眼照耀世界舞台中央成为焦点人物闪耀光芒万丈照亮黑暗夜晚驱散阴霾带来光明温暖幸福快乐每一天每一分每一秒永不停歇持续努力奋斗拼搏进取向上向善积极乐观态度面对人生挑战困难挫折失败永不放弃坚持到底勇往直前无所畏惧一往无前所向披靡战无不胜攻无不克百战百胜千锤百炼玉汝于成大器晚成厚积薄发水滴石穿绳锯木断聚沙成塔集腋成裘众志成城团结就是力量众人拾柴火焰高心齐则泰山移同舟共济海让路合力就能移山填海改变命运掌控全局运筹帷幄决胜千里之外成就非凡伟业建立丰功伟绩留名青史传颂千古绝唱永恒经典传奇故事流传后代子孙铭记不忘感恩戴德报效祖国贡献社会造福人类推动历史车轮滚滚向前发展进步不断超越自我突破极限开创崭新局面迎接更加美好的新时代到来吧! ```python from deequ.analyzers import * from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("DataQualityCheck").getOrCreate() # 加载数据源 data_df = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("/path/to/data") # 创建分析器实例 analyzer = AnalysisRunner(data_df).addAnalyzer(Completeness("column_name")).run() # 输出结果 print(analyzer.metrics) ```
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