“大數(shù)據(jù)已死?！?/strong>

說(shuō)這話的，正是來(lái)自Google十年員工，數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品BigQuery創(chuàng)始成員之一，Jordan Tigani。

在最新發(fā)布的一篇博文中，他表示——

(相關(guān)資料圖)

大數(shù)據(jù)概念在十多年前開(kāi)始興起，時(shí)至今日，銷售們?nèi)杂谩昂Ａ繑?shù)據(jù)帶來(lái)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)曲線”說(shuō)法，來(lái)勾起（唬?。┛蛻魹橄嚓P(guān)服務(wù)買單的欲望，否則就將被數(shù)字時(shí)代拋棄。作者自己也曾是其中之一。

但現(xiàn)在，Jordan Tigani不僅認(rèn)為這種說(shuō)法行不通，還稱——“數(shù)據(jù)大小根本不是問(wèn)題所在?！?/p>

那么問(wèn)題在哪？他認(rèn)為，我們已無(wú)需擔(dān)心數(shù)據(jù)大小，而應(yīng)專注于如何使用數(shù)據(jù)來(lái)做出更好的決策。

如此言論之下，也吸引了不少業(yè)內(nèi)人士的圍觀和熱議。

他的上述觀點(diǎn)有何依據(jù)？

不妨從證明過(guò)程看起。

值得注意的是，作者表示，證明過(guò)程中相關(guān)圖表曲線并不是嚴(yán)格參考了數(shù)據(jù)，而是憑記憶手繪的，這位資深從業(yè)者強(qiáng)調(diào)——重要的是曲線形狀趨勢(shì)，而非確切數(shù)值。

“恐嚇”客戶的話術(shù)出問(wèn)題了

Jordan Tigani先從一張PPT聊開(kāi)去。

這是一條數(shù)據(jù)量隨時(shí)間增長(zhǎng)，呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的曲線，在過(guò)去十年，幾乎每個(gè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)品推銷都從該曲線開(kāi)啟。他曾就職的谷歌、SingleStore都不例外。

亮出曲線后，銷售們會(huì)順勢(shì)鼓吹產(chǎn)品，告訴客戶——大數(shù)據(jù)時(shí)代來(lái)了！你需要我手里的產(chǎn)品服務(wù)！

但Jordan Tigani認(rèn)為，多年來(lái)的事實(shí)已證明，處理數(shù)據(jù)的老方法已經(jīng)行不通了，且大多數(shù)應(yīng)用程序也不需要處理大量數(shù)據(jù)。

一個(gè)佐證是近些年傳統(tǒng)架構(gòu)的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)復(fù)興，諸如SQLite、Postgres、MySQL都增長(zhǎng)強(qiáng)勁，與之對(duì)比，“NoSQL”甚至“NewSQL”增長(zhǎng)卻停滯不前。

一個(gè)明顯例子是MongoDB，它是排名最高的NoSQL類數(shù)據(jù)庫(kù)，也同樣是最火的橫向擴(kuò)展類數(shù)據(jù)庫(kù)，此前幾年MongoDB增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁，但最近規(guī)模卻小幅下降，且與MySQL等主流數(shù)據(jù)庫(kù)仍存差距。

Jordan Tigani認(rèn)為——如果大數(shù)據(jù)真是未來(lái)，那情況應(yīng)該不一樣。

鼓吹大數(shù)據(jù)時(shí)代就在眼前的另一個(gè)說(shuō)法是——每個(gè)人都會(huì)被產(chǎn)生的數(shù)據(jù)淹沒(méi)。

但Jordan Tigani在研究客戶中發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)客戶總數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量不超過(guò)1TB，即便大型企業(yè)，其數(shù)據(jù)量級(jí)也soso。

根據(jù)他的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)，所服務(wù)的最大客戶數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量是第二大客戶的2倍，第二大客戶又是第三位的2倍。

這樣一來(lái)，客戶數(shù)據(jù)大小與數(shù)量服從冪律分布。

只有極少數(shù)客戶擁有PB級(jí)數(shù)據(jù)，成千上萬(wàn)客戶每月存儲(chǔ)費(fèi)用不超過(guò)10美元，而他們服務(wù)客戶存儲(chǔ)資源使用的中位數(shù)，連100GB都不到。

不僅作者本人這么認(rèn)為，Gartner、Forrester等機(jī)構(gòu)分析師及其他從業(yè)者也表示，大部分企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)量級(jí)都小于1TB，且100GB是常態(tài)。

拿一家超千名客戶的公司舉例，即便每個(gè)客戶每天下一個(gè)訂單，里面包含100項(xiàng)數(shù)據(jù)，每天生成數(shù)據(jù)仍小于1字節(jié)，三年后是1GB，而要達(dá)到1TB，這家公司得做幾千年生意。

另一個(gè)例子是之前作者接觸了一家E輪獨(dú)角獸公司，且還在快速成長(zhǎng)中，但即便這樣，他們的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、營(yíng)銷跟蹤數(shù)據(jù)及服務(wù)日志加起來(lái)，也只有幾GB。

就這，能叫大數(shù)據(jù)？

還不算完，即便看“已有”部分，也有問(wèn)題。

由于現(xiàn)代云平臺(tái)將存儲(chǔ)與計(jì)算分開(kāi)，兩部分利用量級(jí)也有很大差距，即——數(shù)據(jù)存儲(chǔ)增長(zhǎng)速度，遠(yuǎn)大于計(jì)算資源需求增速。

具體來(lái)說(shuō)，企業(yè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)量隨時(shí)間推移，肯定是線性增加的，但大部分分析計(jì)算需求是針對(duì)近期數(shù)據(jù)，不可能一遍又一遍反復(fù)讀取舊數(shù)據(jù)。因此，計(jì)算需求不會(huì)同步迅速增加。

Jordan Tigani的一個(gè)客戶就是這樣。

作為全球頭部零售商，他們?cè)?00TB本地?cái)?shù)據(jù)，遷移到云上后，數(shù)據(jù)量變成了30PB，增加了300倍，如果計(jì)算資源需求也隨之拉滿，那他們?cè)跀?shù)據(jù)分析上的花費(fèi)將達(dá)幾十億美元，但事實(shí)上，他們只花了很小一筆費(fèi)用。

作者認(rèn)為，大量計(jì)算服務(wù)不被需要，也就意味著前沿架構(gòu)不太有必要，甚至分布式處理也Duck不必。

與之類似，分析數(shù)據(jù)的工作負(fù)載也遠(yuǎn)小于數(shù)據(jù)體量。

多數(shù)時(shí)候，人們往往只會(huì)查詢前1小時(shí)、前1天或上周數(shù)據(jù)，較小的表會(huì)被頻繁查詢，但大表就不一定了。

在作者本人BigQuery工作經(jīng)歷中，數(shù)據(jù)量巨大的客戶幾乎從不查詢大量數(shù)據(jù)，除非他們正在生成一些報(bào)告。

這種需求，也不要求性能優(yōu)先，且僅是企業(yè)一周幾十萬(wàn)個(gè)查詢中的極少數(shù)。

正如下圖，90%查詢?nèi)蝿?wù)涉及的數(shù)據(jù)量級(jí)不超過(guò)100MB，僅1%超過(guò)10GB，且即便查詢巨型表，數(shù)據(jù)庫(kù)也可通過(guò)一定處理，減少計(jì)算量和延遲。

一個(gè)側(cè)面佐證是——業(yè)內(nèi)符合原本“大數(shù)據(jù)”定義的產(chǎn)品也在變少。

在當(dāng)初，大數(shù)據(jù)的定義之一是“任何單機(jī)無(wú)法處理相關(guān)任務(wù)/場(chǎng)景需求”，比如00年代，數(shù)據(jù)工作負(fù)載對(duì)于單個(gè)商業(yè)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)，帶不動(dòng)是常態(tài)。

但今天，一個(gè)AWS的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)例所用到的物理服務(wù)器包含了64核及256GB RAM，如果為優(yōu)化實(shí)例再多掏一點(diǎn)錢(qián)，又能在原基礎(chǔ)上增加2個(gè)數(shù)量級(jí)RAM，這幾乎覆蓋所有工作負(fù)載需求。

既然大數(shù)據(jù)時(shí)代結(jié)束了，那是不是說(shuō)，相關(guān)從業(yè)者要下崗了？

作者也提出了自己的看法——

結(jié)束了，但沒(méi)完全結(jié)束。

具體來(lái)說(shuō)，作者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的另一重內(nèi)涵是“當(dāng)數(shù)據(jù)保存的支出小于其挖掘價(jià)值，那就應(yīng)該放棄”，因而，我們需要判定哪些數(shù)據(jù)需要及時(shí)清除，以及背后的原因，這將成為數(shù)據(jù)工作的重要部分。

這當(dāng)中，也包括不同時(shí)期同一數(shù)據(jù)以不同字段存儲(chǔ)，需要有人來(lái)加以維護(hù)和留有記錄。

此外，基于相關(guān)監(jiān)管規(guī)定，很多類型數(shù)據(jù)（比如涉及個(gè)人隱私的電話號(hào)碼）也需要定期清除。

再有，便是一些公司需要定期判斷哪些舊數(shù)據(jù)要清理，以避免未來(lái)可能的法律風(fēng)險(xiǎn)。（手動(dòng)狗頭）

ChatGPT老板有不同看法

對(duì)于Jordan Tigani上述觀點(diǎn)及論證，有網(wǎng)友表示支持，還聯(lián)想到之前類似的工作經(jīng)歷。

也有網(wǎng)友表示：

當(dāng)XX已死，說(shuō)明它真實(shí)被認(rèn)可的地方會(huì)被保留下來(lái)。

值得一提的是，并非所有人都贊同作者的觀點(diǎn)。

尤其鑒于“XX已死”將話說(shuō)得太滿，有網(wǎng)友認(rèn)為：

在近期AI大火之際，判決AI所依賴的大數(shù)據(jù)已死，也是挺敢說(shuō)。

當(dāng)紅炸子雞ChatGPT背后老板Sam Altman，此前在舊金山一次技術(shù)活動(dòng)中，也談過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)的看法，Sam認(rèn)為——

AI研究領(lǐng)域取得令人印象深刻的進(jìn)步，不僅依靠海量數(shù)據(jù)，同時(shí)更需要海量的計(jì)算。

上述觀點(diǎn)不僅強(qiáng)調(diào)了海量數(shù)據(jù)重要性，對(duì)比Jordan Tigani所認(rèn)為的“重存儲(chǔ)輕計(jì)算”看法，正好相反。

另一個(gè)不同聲音來(lái)自一位名叫Lewis Gavin的大數(shù)據(jù)與軟件工程師，此前他曾在Medium上發(fā)文，主題也是圍繞“大數(shù)據(jù)是否消亡”

他認(rèn)為：

大數(shù)據(jù)不會(huì)死，只會(huì)變得更重要。

所給出理由是：一方面依據(jù)是全球生成的數(shù)據(jù)總量仍在加速增長(zhǎng)，且細(xì)分領(lǐng)域中，處理“大數(shù)據(jù)”正成為常態(tài)。

基于此，Lewis Gavin認(rèn)為——所謂“大數(shù)據(jù)死亡”，只是營(yíng)銷說(shuō)法的消亡，但Big Data處理技術(shù)和應(yīng)用仍存在，且它會(huì)成為習(xí)以為常的現(xiàn)象。

IDC于1月24日發(fā)布的一篇預(yù)測(cè)證明了大數(shù)據(jù)市場(chǎng)仍在增長(zhǎng)，內(nèi)容指出——

未來(lái)幾年，全球大數(shù)據(jù)和分析軟件市場(chǎng)將實(shí)現(xiàn)強(qiáng)勁增長(zhǎng)，且具體到該板塊各細(xì)分領(lǐng)域，未來(lái)幾年增長(zhǎng)率均為雙位數(shù)。

有意思的是，有網(wǎng)友提出“大數(shù)據(jù)的死亡”并不是個(gè)技術(shù)話題。

他表示：數(shù)據(jù)之所以沒(méi)發(fā)揮價(jià)值，其實(shí)是商界精英們往往忽略數(shù)據(jù)內(nèi)蘊(yùn)藏的結(jié)論。

另一位網(wǎng)友也表示贊同，還稱：

自己曾開(kāi)玩笑，數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作其實(shí)不是搞分析，而是為高管們前瞻性觀點(diǎn)提供有力證明。（手動(dòng)狗頭）