大数据原理_(美) 朱尔斯 J. 伯曼著_9787111572169

大数据原理

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丛书名：数据科学与工程技术丛书

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    当大数据资源变得越发复杂时，仅靠更强大的计算机系统已无法解决问题。本书带我们重新审视数据准备环节，重点讨论了其中至关重要但又常常被忽略的主题——标识符、不变性、内省和数据索引。此外，书中也涵盖常见的与大数据设计、架构、操作和分析相关的内容，以及涉及法律、社会和伦理问题的非技术性章节。全书视角独特，涉猎广博，尤以医学大数据分析见长，强调基本原理，不关注编程细节和数学公式。

  我们不能用导致问题的方法去解决问题。
  ——Albert Einstein数以百万计的电脑每时每刻都有数据注入。在全球范围内，所有计算机上存储的数据总量约为3000EB（约3000亿GB），并正以每年28%的速度增加。尽管如此，与未被存储的数据量相比，存储下来的数据量仍是微不足道的。据统计，每年约有1.9ZB的数据传输量（约19 000亿GB；见术语表，Binary sizes）1。日益纷繁复杂的数字化信息将引发新一代数据资源的涌现。
现在，我们有能力从各类资源中得到众多不同类型的数据对象，也能够获取来自未来或遥远过去的数据，这要求我们找到能够准确描述每个数据片段的方法，这样就不至于将数据项混淆，进而能够在需要的时候搜索和追踪对应的数据项。精明的信息学专家明白一个道理：如果要在我们的星球上精确地描述每一件事，必然需要一个“辅助星球”来掌控所有信息，同时后者也必然要比我们的物理星球大很多。
  急于获取和分析数据时，往往容易忽视数据的准备工作。如果大数据资源中的数据没有得到有效的组织、综合和准确的描述，那么这些数据资源将毫无价值。本书的首要目标是解释大数据资源建立的原理。大数据资源中的所有数据必须具备某种形式以支持搜索、检索和分析，分析方法必须可再现，分析结果必须可验证。
大数据潜在的最大益处也许是它能够连接一些看似无关的学科，从而开发和测试那些无法通过单个学科领域知识完成的假设性想法。
  大数据到底是什么？大数据的特征可以通过三个V来描述：Volume（数据体量大）、Variety（数据类型多）和Velocity（处理速度快）2。大数据相关人士常常也会提出其他V，例如Vision（有目的和计划）、Verification（确保数据符合规范）和Validation（核实目标已完成；见术语表，Validation）。
  在有关元数据的文献中已对很多大数据的基本原理进行了描述。这类文献讨论了数据描述形式（即如何描述数据）、数据描述语法（例如各种标记语言，如XML等）、语义（即如何用计算机可理解的陈述方式传达数据的含义）、语义的表达语法（例如架构规范，如资源描述框架（RDF）和Web本体语言（OWL））、包含数据价值和自描述信息的数据对象的建立、本体的调度以及以数据对象为成员的类层次体系（见术语表，Specification，Semantics，Ontology，RDF，XML）。
  对于在数据密集型领域已经取得成功的专家而言，研究元数据似乎是在浪费时间，因为他们对元数据的形式化没有诉求。许多计算机科学家、统计学家、数据库管理员和网络专家可以毫不费力地处理大量的数据，也许他们不认为有必要为大数据资源创造一个“奇怪”的新数据模型。他们觉得自己真正需要的是更大的存储容量和更强大的分布式计算机系统，凭借这些，他们就能存储、检索和分析体量越来越大的数据。然而，这种想法只有在系统使用的数据相对简单或者具有统一标准格式时才适用。一旦大数据资源中的数据变得非常复杂多样，元数据的重要性就会凸显。我们将重点讨论元数据中与大数据息息相关的思想和概念，并重点解释这些思想和概念的必要性以及它们之间的相关性，但不会过于深究细节。
当数据的来源不同，形成许多不同的形式，大小还在增长，价值也在改变，那么当时间延伸到过去和未来时，这场比赛将从数据计算领域转移到数据管理领域。希望本书能说服读者，更快、更强大的计算机是很不错，但这些设备不能弥补在数据准备工作中的不足之处。可以预见，大学、联邦机构和公司将投入大量资金、时间和人力来尝试研究大数据。但如果忽视基础层面的事情，那么他们的项目很可能失败。相反，如果重视大数据的基础知识，则会发现大数据分析能够在普通的计算机上较容易地执行。简单来说，数据本身胜于计算，这也是整本书不断重复的观点。
  在其他书籍中，一般会忽略与数据准备过程相关的三个至关重要的主题：标识符、不变性和内省。完善的标识符系统可以确保属于某个特定数据对象的所有数据能够通过标识符被正确地赋给该对象，而不是其他对象。这看起来很简单，事实也确实如此，但多数大数据资源总是杂乱无章地分配标识符，致使与某个特定对象相关的信息分散在数据源的各个角落，甚至直接被错误地附加到其他对象中，于是当我们需要追踪这些数据的时候已无能为力。对象标识的概念最为重要，因为在面对复杂的大数据资源时，该资源需要被有效地假设为一个唯一标识符集合。本书第2章讨论了数据的标识符。不变性是指被收集到大数据资源中的数据是永久的、不能被篡改的。乍一看，不变性是一个荒诞的和不可能的限制条件。在现实世界中，常有错误发生，信息会发生改变，而且描述信息改变的方法也会发生变化。但一个精明的数据管理员总是知道如何向数据对象中增加信息而不改变当前存在的数据，这些方法在本书第6章进行了详细描述。
内省这个词借用了面向对象的程序设计用语，在大数据的相关文献中并不常见。它是指当数据对象被访问时其自我描述的能力。借助内省，大数据资源的使用者能够快速确定数据对象的内容和该对象的层次结构。内省允许使用者查看那些可被分析的数据关系类型，并弄清楚不同数据资源之间是如何交互的。本书第4章对内省进行了详细讲解。
本书的另一个主题是数据索引，这也是在大数据相关文献中常被忽视的内容。尽管有很多书籍是基于所谓的书后索引编写而成的，但是为大而杂的数据资源准备索引却需要花费大量精力。因此，多数大数据资源根本没有正式的索引。也许会有一个网页来链接解释性文件，又或者有一个简短且粗糙的“帮助”索引，但很少能找到一个包含完善的、更新过的词条列表和链接的大数据资源。在没有合理索引的情况下，除了少部分行家外，大部分大数据资源对我们根本毫无用处。我很奇怪，有组织愿意花费数亿美元在大数据资源上，却不愿意投资数千美元来建立合理的索引。
在现有的关于大数据的文献中很难找到上述四个主题，除此之外，本书也涵盖了常见的与大数据设计、架构、操作和分析相关的其他主题，包括数据质量、数据标识、数据标准和互操作性问题、遗留数据、数据简化和交换、数据分析和软件问题等。针对这些主题，本书将重点讨论其背后的基本原理，而并不关注编程和数学公式。本书给出了一个全面的术语表，涵盖了书中出现的所有技术词汇和专有词汇。该术语表对与大数据实际相关的词条进行了解释说明，读者可以视该术语表为一个独立的文档。
最后4个章节是非技术性的，当然内容上仍与我们讨论的大数据资源的开发一致。这4个章节涉及法律、社会和伦理问题。本书最后以我个人对大数据未来及其对世界的影响的观点作为结束。在准备本书时，我在想这4个章节放在本书的最前面是不是更合适，因为也许这样能够激发读者对其他技术章节的兴趣。最终，考虑到有些读者不熟悉这些章节的技术语言和概念，因此我将它们放在了接近尾声的地方。具有较强信息学背景的读者从本书第12章开始阅读也许更能体会到乐趣。
读者也许会注意到本书中所描述的多数案例来自医学信息学。当前，讨论这一领域的时机已经成熟，因为每一个读者在经济和个人层面都深受来自医学领域所产生的大数据政策和行为的影响。除此之外，关于医疗健康的大数据项目的文献十分丰富，但其中很多文献的成果存在争议，我认为选择那些我可以引证的、可靠的素材是非常重要的。因此，本书参考文献非常多，有超过200篇来自期刊、报纸以及书籍的文章，多数文章可从网上下载。
谁应该读这本书？本书是为那些管理大数据资源的专业人士和计算机及信息学领域的学生而写的。专业人士包括：企业和投资机构的领导者，他们必须为项目投入资源；项目主管，他们必须制定一系列可行的目标并管理一个团队，这个团队中的每个人都有一些技能和任务，包括网络专家、元数据专家、软件程序员、标准专家、互操作专家、数据统计分析师以及来自预期用户社区的代表等。来自信息学、计算机科学以及统计学专业的学生会发现，在大学课程中很少讨论大数据面临的挑战，而这些挑战往往是令人惊讶的，有时甚至称得上是令人震惊的。
通过掌握大数据设计、维护、增长和验证的基础知识，读者可以学会如何简化大数据产生的无穷无尽的任务。如果数据准备合理，经验老到的分析师就能够发现不同大数据资源中数据对象之间的关系。读者会找到整合大数据资源的方法，这比独立的数据库能够提供的好处多得多。
致谢感谢Roger Day、Paul Lewis为书稿的每一章给出了深刻和有价值的评论。感谢Stuart Kramer在本书写作初期对文字内容和组织结构给出的宝贵建议。特别感谢Denise Penrose在Elsevier工作到最后一天以使这本书得以顺利发行。感谢Andrea Dierna、Heather Scherer以及Morgan Kaufmann所有为本书的出版和营销做出努力的员工们。

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