如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析的工業(yè)化?

為了更好地利用大數(shù)據(jù)的體量、速度和多樣性，讓大數(shù)據(jù)為自己服務(wù)，企業(yè)需要流程、結(jié)構(gòu)和透明度，而工業(yè)化提供了這三樣?xùn)|西。如果你真的想從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，并使你的公司像一臺潤滑效果良好的機(jī)器那樣順暢運(yùn)轉(zhuǎn)，你必須具備規(guī)?；哪芰Γ?guī)?；哪芰κ谴髷?shù)據(jù)***的難題之一。

只要那些流程的設(shè)計(jì)和實(shí)施做到了著眼全局而非各自為政，當(dāng)分析得到了帶動和長期持續(xù)下去的保證時(shí)，所謂的“工業(yè)化”便已成形。而這就是所謂的分析運(yùn)維(Analytics Ops)，在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域又被稱作為開發(fā)運(yùn)維(Dev Ops)。

顧名思義，工業(yè)化意味著自動化，能夠?qū)崿F(xiàn)事半功倍的效果。以前，農(nóng)民用牛犁一塊地需要花費(fèi)幾天時(shí)間，但現(xiàn)在用拖拉機(jī)只需要幾個(gè)小時(shí)。同樣，現(xiàn)在企業(yè)可以也用先進(jìn)的算法“耕耘”大片的“數(shù)據(jù)田地”。把見解作為可交付產(chǎn)品的工廠也許是對此更恰當(dāng)?shù)谋扔?。例如，設(shè)想有一條流水線，使你可以進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集、整理、分類，準(zhǔn)備好供建模、分析和產(chǎn)生見解所用。這就是我們正在邁進(jìn)的方向嗎?是的。這是必要的嗎?沒錯(cuò)。

原因在于，為了更好地利用大數(shù)據(jù)的體量、速度和多樣性，讓大數(shù)據(jù)為自己服務(wù)，企業(yè)需要流程、結(jié)構(gòu)和透明度，而工業(yè)化提供了這三樣?xùn)|西。如果你真的想從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，并使你的公司像一臺潤滑效果良好的機(jī)器那樣順暢運(yùn)轉(zhuǎn)，你必須具備規(guī)?；哪芰?，但規(guī)?；哪芰κ谴髷?shù)據(jù)***的難題之一。工業(yè)化是解決之道。工業(yè)化的基本定義就是堪稱革命性的規(guī)?；芰Γ?guī)?；瘞缀蹩偸且馕吨瓜騺硎謩油瓿傻墓ぷ髯詣踊?。流水線就是明顯的例子。

流水線方法的基礎(chǔ)是建立一套支持?jǐn)?shù)據(jù)分析的流程。這是一種協(xié)作的方法，需要跨職能合作和C級高管努力推動公司上下參與其中。但從數(shù)據(jù)中獲取見解的流程如何實(shí)現(xiàn)自動化?

讓我們來看看制造業(yè)的工業(yè)化，這是流程的最初起源。多年來，生產(chǎn)經(jīng)理強(qiáng)調(diào)質(zhì)量控制和流程改進(jìn)。如果想使數(shù)據(jù)分析工業(yè)化，就需要對數(shù)據(jù)分析及受其驅(qū)動的經(jīng)營活動采取同樣的質(zhì)量控制措施。你制定的任何解決方案都應(yīng)該考慮以下幾點(diǎn)：

1. 數(shù)據(jù)管理：這里涉及的考慮是，數(shù)據(jù)科學(xué)家在創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集時(shí)，應(yīng)該確保數(shù)據(jù)一脈相承，提供適當(dāng)?shù)闹卫?，避免陷入不可識別資產(chǎn)的數(shù)據(jù)沼澤。應(yīng)同樣對待的還有文檔、記錄、代碼、數(shù)據(jù)樣本、修改日志，以及確保資產(chǎn)整理妥當(dāng)，可隨時(shí)用于消費(fèi)。

2.開發(fā)：這里指的是將跟可視化和數(shù)據(jù)瀏覽界面一起整合進(jìn)同一工作臺的建模工具。再有就是知識管理，要通過這種方法來存儲你正在創(chuàng)建的模型的信息。

3.部署：這部分涉及到生產(chǎn)模型的創(chuàng)建，而這些模型將在以后用在經(jīng)營活動中。對此需要模型管理，比如維護(hù)版本歷史信息，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以供審核，以及推廣模型的相關(guān)流程。還應(yīng)該著重強(qiáng)調(diào)效率和受控執(zhí)行。數(shù)據(jù)平臺為分析處理的工作提供了很多選擇，但必須保證模型被部署到另一個(gè)平臺上時(shí)，業(yè)務(wù)邏輯依然如昔。

4.維護(hù)：操作系統(tǒng)堪稱流程的“書立”。你最初從應(yīng)用系統(tǒng)獲得數(shù)據(jù)，你的分析則是最終交付產(chǎn)品，將被應(yīng)用和操作流程所使用。由于這些流程所固有的操作依賴性，因此應(yīng)該實(shí)行嚴(yán)格的路徑規(guī)定，包括為所有的活動創(chuàng)建操作日志，以及在發(fā)生模型偏移時(shí)記錄異常情況。

隨著數(shù)據(jù)和分析工具的激增，企業(yè)將繼續(xù)尋求龐大數(shù)據(jù)集的力量，因?yàn)橛袛?shù)據(jù)就有見解，有見解就有價(jià)值。但想要做到這一點(diǎn)，就必須把工業(yè)化的準(zhǔn)則融入到數(shù)據(jù)分析中。

只要那些流程的設(shè)計(jì)和實(shí)施做到了著眼全局而非各自為政，當(dāng)分析得到了帶動和長期持續(xù)下去的保證時(shí)，所謂的“工業(yè)化”便已成形。而這就是所謂的分析運(yùn)維(Analytics Ops)，在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域又被稱作為開發(fā)運(yùn)維(Dev Ops)。憑借數(shù)據(jù)分析的工業(yè)化改造，只要處理速度達(dá)到了一定水平，企業(yè)就能降低成本，加快創(chuàng)新，為市場帶來新的能力。