#数据QA分享# 数据项目特点
数据项目通常是收集大量的数据，结合各种技术手段对数据进行分析、挖掘，帮助提升企业在商业模式、产品或服务上的创新力、提升商业决策水平、提高效益。数据项目的特点除了大家熟悉的数据本身的特点以外，本节又总结了其它几点：业务、技术、交付件。
业务方面
数据项目业务特点是通过数据实现为企业创造价值，即通过对大量的数据分析、挖掘，帮助企业增加市场份额、提升利润、降低经营风险、发现新的商业模式。
在【数据 + 技术 => 业务价值】的过程中，通常有这么两种思络：数据驱动和业务驱动。
数据驱动<=>业务驱动
（1）数据驱动
其核心是以数据为基础，通过分析企业已有数据源或相关同行业数据源，通过对数据分析或挖掘，从而发现问题、定位问题、由以往的经验判断转换为由数据驱动数据判断。
- 收集已有数据或行业数据
- 数据加工处理
- 数据分析挖掘
- 找规律、发现问题
（2）业务驱动
其关键是在懂自身行业和业务的前提，通过业务找数据、通过问题找数据，再从找到的数据中发现问题、解决问题，从而丰富和创造业务。
- 深挖业务场景
- 通过业务找缺失数据
- 通过找到的数据发现问题、解决问题
- 丰富和创造业务价值
数据驱动 + 业务驱动
数据方面
数据项目最大的特点就是项目数据的特点，4个V，如下图：
大数据4个V
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数据体量大
包括采集、存储和计算的数据量都非常大，从TB到PB、甚至EB的规模。 -
数据多样性
数据种类和来源多样化。包括结构化、半结构化和[非结构化数据，音频、视频、图片等等，多类型的数据对数据的处理能力提出了更高的要求。 -
数据实时性
数据增长速度快，处理速度也快，时效性要求高。 -
价值密度低
全世界所产生的数据当中，有价值的数据所占比例很小。大数据最大的价值在于通过从大量不相关的各种类型的数据中，挖掘出对未来趋势与模式预测分析有价值的数据，并通过机器学习方法、人工智能方法或数据挖掘方法深度分析，发现新规律和新知识。
比如：你有全国所有20-30岁年轻人的上网数据，那么通过分析这些数据，就知道他们的爱好，进而指导产品的发展方向。
比如：你有全国几百万病人的数据，根据数据进行分析预测疾病的发生，这些都是大数据的价值。
交付件
在数据项目的交付件中，数据、软件程序、AI模型这三部分都有可能是最后的交付物。有的项目可能三者同时都有。
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数据为交付物：
企业推进数智化，专家已深挖大数据业务场景，但由于数据缺失被阻，邀请团队负责交付所需大数据。此时的交付物为数据，当然也有可能是数据+软件系统。再比如，现在很多第三方公司负责出售各类行业大数据集，这里的交付物就是数据。 -
软件系统为交付物
各类监测系统、大数据平台、BI报表系统等等，其共同点都是收集企业数据、经过数据分析、数据处理、挖掘，最后呈现结果，体现商业价值。 -
AI模型为交付物
有的项目只需提供AI模型或优化模型的服务。当然更为普通的是在软件系统中、嵌入AI模型来做预测或推荐，这时最终的交付物便是软件+模型。
为何要从交付件这一方面来谈数据项目的特点，看上去有些牵强。这里两个目的：
- 为了提醒在数据项目中，团队不要忽视了数据和模型这两类交付件。这在传统项目上通常没有的，不需要考虑。
- 之前谈数据项目质量时，会从不同的交付物视角来谈质量。
技术侧
数据项目使用的技术框架通常都是大数据技术，专门处理大规模数据的存储与计算等问题。大数据核心技术又是围绕大数据生命周期：采集、存储和分析、共享、应用这四个方面分类，常见的大数据技术就有：
文件存储：Hadoop HDFS、Tachyon、KFS
离线计算：Hadoop MapReduce、Spark
流式、实时计算：Storm、Spark Streaming、S4
K-V、NOSQL数据库：HBase、Redis、MongoDB
资源管理：YARN、Mesos
日志收集：Flume、Scribe、Logstash
消息系统：Kafka、StormMQ
查询分析：Hive、Impala、Pig、Presto、Phoenix、SparkSQL、Flink、Druid
分布式协调服务：Zookeeper
集群管理与监控：Ambari、Ganglia、Nagios
数据挖掘、机器学习：Mahout、Spark MLLib
数据同步：Sqoop
任务调度：Oozie
以上从业务、数据、技术、交付件这四个方面，介绍了数据项目通常有哪些不一样，希望对大家了解数据项目有一些帮忙。
