然而Twitter確實承載著大量極具價值的大數(shù)據(jù)專業(yè)知識——前提是我們知道要在哪里找到它們。與其它社交平臺一樣，Twitter有時候同樣嘈雜而毫無實際價值。如果再加上“大數(shù)據(jù)”這個時髦詞匯，這里的混亂與繁雜又將上升到新的高度。因此，我們到底該如何尋獲可資借鑒的有價值信息?

如果大家不太過糾結(jié)于“大數(shù)據(jù)”這一專業(yè)詞匯，那么找到的信息往往更具參考意義。“通常情況下，那些最熱心的大數(shù)據(jù)討論者們往往根本不是什么‘大數(shù)據(jù)專家’，”MongoDB公司營銷、業(yè)務(wù)發(fā)展以及集團(tuán)戰(zhàn)略副總裁MattAsay表示。

Asay與其他一些對大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有著深刻見解的專家為我們帶來了Twitter上那些最值得關(guān)注的發(fā)布對象，這些發(fā)布者帶來的新聞、主張以及網(wǎng)絡(luò)等等足以充實學(xué)習(xí)者的大腦。當(dāng)然，我們也從中進(jìn)行了第二輪甄選，最終提出十位在Twitter上最值得關(guān)注的大數(shù)據(jù)專家。當(dāng)然這只是一個起點——大家完全可以為自己列出一條更長的關(guān)注名單(稍后我們會進(jìn)一步闡述)。說到他們位列推薦榜的共同特征，這些專家都成功地在140個字母的嚴(yán)苛限制下完成了大數(shù)據(jù)知識傳播這一高難度任務(wù)。

這無疑是件好事。任何人都可以輕松在自己的推文或者其它通信方式中加入“大數(shù)據(jù)”或者其它相關(guān)技術(shù)術(shù)語，但這并不意味著這些家伙真當(dāng)?shù)闷?ldquo;專家”的名頭——這正如我可以在推文中討論美味糕點的制作方法，但這并不代表我本人是位技藝出眾的大廚。因此即使是在相關(guān)術(shù)語之外談?wù)撈渌夹g(shù)領(lǐng)域——例如開源——雖然從表面上看大數(shù)據(jù)的契合程度并不緊密，但同樣有可能與之保持高度相關(guān)性。請大家在選擇關(guān)注對象時牢牢記住這一前提，否則很可能被花里胡哨的內(nèi)容攪亂了心神。

Asay還指出，有時候直奔特定信息類型的來源也是很有效的學(xué)習(xí)方式。“我通常傾向于PewResearch這類能夠直接獲取重要信息的關(guān)注對象，而不愿通過他人引述的方式了解情況。”

我們之前曾經(jīng)在《Twitter上值得關(guān)注的IT領(lǐng)導(dǎo)者》一文中探討過此類選擇標(biāo)準(zhǔn)，這些規(guī)則在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域自然也同樣適用、只不過需要在細(xì)節(jié)上作出調(diào)整。我們并不會以特定的工作職級或者崗位作為評判標(biāo)準(zhǔn)，只要工作內(nèi)容上有所關(guān)聯(lián)即可過關(guān)。(在這里我們只考慮發(fā)布信息的個人，組織或者企業(yè)并不在考量范圍之內(nèi)。)

我們還除非了那些與大數(shù)據(jù)方案的銷售、市場推廣以及其它類似事務(wù)有關(guān)的發(fā)布者。Asay本人就是個很好的例子——雖然他發(fā)布的內(nèi)容同樣值得關(guān)注，但由于在“營銷、業(yè)務(wù)拓展以及企業(yè)戰(zhàn)略”方面身負(fù)要職，因此我們不會將他納入名單。我們對關(guān)注對象的現(xiàn)有關(guān)注者數(shù)量方面沒有提出硬性要求，畢竟更重要的是所發(fā)布信息的質(zhì)量與一致性、而非人氣高低(不過本次上榜者當(dāng)中確實有一些已然擁有大量關(guān)注者)。

讓我們再次回到榜單本身：本次選擇錯過了哪些理想關(guān)注對象?我們認(rèn)為這份名單本身非常優(yōu)秀，但它僅僅算是個開端而并非最終成果。根據(jù)個人取向的不同，大家也可以擁有與眾不同的個人選擇。為什么一定要固守在圈子、學(xué)習(xí)與現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的束縛之下，社交平臺的本質(zhì)在于共享，因此不要被太多不必要因素阻礙了手腳。大家不妨在評論中寫下自己喜愛的大數(shù)據(jù)技術(shù)大師，從而讓他們的真知灼見能為更多人帶來啟發(fā)。

Gartner公司IT分析師，MervAdrian(@merv)

MongoDB公司的Asay力薦Adrian，此外Gartner同僚SvetlanaSicular與RedMonk公司的StephenO’Grady(同樣位列此份榜單)也得到了他的肯定。Asay表示，這幾位都是幫助他了解大數(shù)據(jù)情報的好伙伴。原因之一：三個人從來不會搞炒作、推噱頭。“每一位都能幫助大家更清晰地勾勒出大數(shù)據(jù)宏觀框架，同時又不至于被層出不窮的熱門消息搞得應(yīng)接不暇，”Asay指出。Adrian的推文通常以Hadoop、NoSQL以及微軟等為主要話題。

RedMonk公司分析師StephenO’Grady(@sogrady)

O’Grady是Asay推薦的大數(shù)據(jù)三巨頭中的另一位，喜歡直接通過搜索熱門詞語——也就是“大數(shù)據(jù)”——進(jìn)行查找的朋友很容易與他失之交臂。他的推文與博文涉及各類軟件與開發(fā)話題，而且并不局限于此。這里要提醒洋基隊的球迷：O’Grady是位新英格蘭人，所以有時候會發(fā)布一些關(guān)于紅襪隊的消息——而且往往與IT技術(shù)相關(guān)。

Gartner公司研究主管SvetlanaSicular(@Sve_Sic)

作為Asay推薦的大數(shù)據(jù)三巨頭第三名，Sicular的推文圍繞著大數(shù)據(jù)、分析、商務(wù)智能、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)架構(gòu)以及Hadoop等相關(guān)話題展開。她還會在推文中提到大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的特定供應(yīng)商，例如Cloudera，并分享她本人在Gartner研究工作中了解到的報告信息，例如：到2015年，便于25%的大型企業(yè)將配備“首席數(shù)據(jù)官”職位。

喬治梅森大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)家、天體物理學(xué)與計算機(jī)科學(xué)教授KirkBorne(@KirkDBorne)

大家千萬別被“火箭科學(xué)家”這類稱謂嚇破了膽，Borne經(jīng)常會在自己的Twitter上發(fā)表一些建議，同時定期為我們帶來與大數(shù)據(jù)及相關(guān)話題相關(guān)的新聞與鏈接。在MongoDB公司的Asay看來，Borne的推文相當(dāng)于一份業(yè)界消息必讀清單——這一論斷也得到了技術(shù)人員們的廣泛認(rèn)可。Borne“會定期發(fā)布及轉(zhuǎn)發(fā)與大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)科學(xué)緊密相關(guān)的文章鏈接，”Revolution分析公司執(zhí)行長DavidSmith表示。“我喜歡看他以科學(xué)視角品評這類傳統(tǒng)的、面向業(yè)務(wù)的文章。”

KDNuggets.com網(wǎng)站編輯GregoryPiatetsky(@kdnuggets)

Piatetsky所供職的KDNuggets網(wǎng)站(其中KD是指‘KnowledgeDiscovery’，即知識探索)堪稱一座滿載大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘以及分析信息的寶庫。他的推文除了關(guān)注以上重點內(nèi)容之外，也經(jīng)常涉及網(wǎng)絡(luò)上流傳廣播的各類大數(shù)據(jù)指導(dǎo)性消息。各位求職者們請格外注意：KDNuggets網(wǎng)站還地定期發(fā)布與數(shù)據(jù)技術(shù)工作崗位相關(guān)的最新情報。

數(shù)據(jù)科學(xué)家兼新聞工作者LillianPierson(@BigDataGal)

對于一位身兼數(shù)據(jù)科學(xué)家與新聞工作者兩雙身份的從業(yè)人員，我們有什么不理由不發(fā)自內(nèi)心地表示喜愛?Pierson通過自己的Data-Mania網(wǎng)站與多家客戶保持著密切合作，她的推文則帶來大量大數(shù)據(jù)相關(guān)新聞、數(shù)據(jù)可視化討論、對于數(shù)據(jù)相關(guān)廠商的見解以及其它主題。

Analytical-Solution公司創(chuàng)始人CarlaGentry(@data_nerd)

作為一位職業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家，Gentry以自己銳利的視角觀察新聞與發(fā)展趨勢，并在推文中對這些有可能影響業(yè)務(wù)走向的因素加以剖析。她往往能夠快拿出自己的評判結(jié)論，例如數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)并非同義詞——事實上前者的出現(xiàn)時間遠(yuǎn)遠(yuǎn)早于后者。

Fitzgerald公司公司創(chuàng)始人兼總裁JaimeFitzgerald(@jaimefitzgerald)

Fitzgerald與華爾街銀行及其它一些企業(yè)保持著密切的合作關(guān)系，旨在共同開發(fā)出量化且由數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略。他的推文主要討論分析、大數(shù)據(jù)對基準(zhǔn)業(yè)績的影響、業(yè)務(wù)重大活動、數(shù)據(jù)科學(xué)以及其它一些議題。

Ovum公司IT分析師TonyBaer(@TonyBaer)

作為一位在分析業(yè)界廣受贊許的從業(yè)者，Baer在Ovum公司領(lǐng)導(dǎo)著大數(shù)據(jù)研究工作的進(jìn)行。他在推文中經(jīng)常提及一系列大數(shù)據(jù)話題，包括開放數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)管理;Cloudera、MongoDB、Cloudant以及HortonWorks等相關(guān)廠商與平臺;再加上其它一些相關(guān)話題。他在之前的職業(yè)生涯中還從事過新聞工作，并曾在包括InformationWeek在內(nèi)的多家知識企業(yè)擔(dān)任過職務(wù)。

Spark戰(zhàn)略業(yè)務(wù)解決方案公司CTOMarcusBorba(@marcusborba)

如果大家對于如何將大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為實實在在的業(yè)務(wù)績效——換言之、變成金錢——感興趣，那么Borba的推文可絕對不能錯過。除了定期發(fā)布與大數(shù)據(jù)及分析事務(wù)相關(guān)的推文之外，Borba還會分享一些來自其他關(guān)注對象的意見與建議。