是“捞”还是“挖”——大数据分析工具的抉择

guoyunshuju

大数据背后蕴含着大价值，这是众所周知的，但是关于如何挖掘数据价值则是众说纷纭。纵观现行的数据挖掘方式和数据分析工具，主要采取的是“捞”和“挖”两种方式。

我们先谈谈什么是“捞”数据。前些年的时候，网页上有一款叫“黄金矿工”的小游戏异常火爆，相信很多人都不陌生。其实“黄金矿工”的游戏模式就比较形象地诠释了“挖”捞数据的本质。我们把数据比作“黄金矿工”里的金子，你控制的小矿工只要按照要求将铲子放下去就能顺利的勾住“金子”，从而收归囊中，或者转化为其他利益。

“捞”数据就是直接利用原有的数据，一般不改变原有的数据。最多只对数据做分拣、筛选和整合。比如一个区域经理想要做下个季度的销售指标，最直接有效的参考就是本季度的销售数据。

相对于“捞”数据这种“捡现成”的数据挖掘方式，“挖”数据则显得复杂得多。当然，很多时候挖掘的数据对象都是先“捞”过的。“挖”数据涉及到对数据的“上钻”、“下钻”维度分析等等，通俗的来说就是数据联想和数据挖掘。著名的“啤酒喝尿布”的故事从某种程度上来说也“挖”数据的成果。

或许你会觉得奶粉销量和汽车产量没有关系，或者是油轮石油泄露也不会影响到纺织业。但若是真的对数据进行足够深度的分析，其实这些事情都是能联系上的。“挖”数据的神奇之处就在于此。显而易见，“挖”数据是个技术活。

以往，我们常常用表格工具来“捞”数据，对数据进行简单的整合和筛选，比如word、excel等。而后采用人工分析的方式进行“挖”，但是这个过程是缓慢的，而且因为有人工参与其中，对得出的结果也不能确保准确可靠。

而随着时代的进步和发展，人类已经进入了大数据时代。面对海量的数据，再采用人工方式进行分析简直是杯水车薪，所幸IT技术的发展给大数据分析软件提供了生长的土壤。国内外很多数据企业和BI产品都如雨后春笋一般冒了出来，如著名的Hadoop、HPCC、大数据魔镜等等。现代技术催生出来的这些软件都用很强的“捞”和“挖”能力，值得一提的是大数据魔镜，其不仅是国内少有的自主开发的本土数据处理软件，丰富的数据可视化效果让大数据魔镜在数据末端处理和展示的时候多了一种“精彩”的选择。

总而言之，不管是“捞”还是“挖”，其最终目的都是为了获取数据价值。这也是数据分析软件的设计核心。而像大数据魔镜那样的数据可视化功能，或许就是未来数据分析软件的发展趋势。

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