大数据：方法与技术

（商业读书会第23期的题目：Big Data。文章有三篇，一篇 Economist 的，一篇 McKinsey Quarterly 的，和一篇 Forbes 的。）

其实这三篇都是空话。通篇无非就是在讲（1）数据真的很大；（2）各行各业都要学会处理大数据。然而我真正关心的是“怎么做”。于是 另一篇文章 进入视野。不过最精彩的还是麦肯锡的 分析报告 ，其中最吸引我的是“方法和技术”的部分。

关于“怎么做”的这部分，麦肯锡的报告里分成三个部分：分析方法；技术；可视化展现。其中第三部分相对简单。我对前两部分又做了一次细分。首先是如何使用大数据的方法，我把它细分为 Applications、 Approaches和 Academic Disciplines三个子类。这部分讲的是大数据这件事有哪些具体的工作，需要用到哪些知识基础。

说实话，这部分的内容（尤其是“应用”部分）有点超出我最初的想象。显然大数据远不止是BI。它实际上是 Validated Learning 的必要前提。大数据与敏捷、精益的结合将是必然的趋势，为支持精益运营而做的BI不可能六个月才交付一次。

相关技术这部分，我把它细分为 Tools、 Concepts和 Fundamentals三个子类。这部分讲的就是处理大数据所需的软件技术。这部分的最大困扰在于：想学习这些技术比较难找到练手的场景。所以我还在豆瓣上标了几本书，例如 Manning的这本 看起来应该是不错的入门。

接下来的学习从两个角度开始：理论基础，和实践。找一本合适的书，做一个合适的例子，熟悉这个领域的信息地图和术语。