페이스 북 회담 큰 데이터: Hadoop을가지고 충분 하지 않습니다

"Hadoop 프로그래밍 프레임 워크와 동의어 수 있습니다는" 빅 데이터 "운동, 켄 Rudin, 말한다 > Http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/1560.html에서 페이스 북 애 널 리스트. 하지만 Hadoop은 대규모에 저장 된 구조화 되지 않은 정보에서 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 기업에 대 한 유일한 도구가 아닙니다.

Rudin 말한다 "심문 하는 큰 데이터 신념의 많은 있다,". "문제는 Hadoop은 기술, 하지만 큰 데이터 기술에 대 한 되지 않습니다 그리고 큰 데이터는 비즈니스 요구에 대 한." "

"사실, 큰 데이터 해야 포함 Hadoop 및 관계형 데이터베이스 및 기타 기술 작업에 적합 한." "그는 덧붙였다.

페이스 북의 비즈니스 모델의 타겟된 광고 서비스를 제공 이상의 1 십억 소셜 미디어 사용자에 대 한 사용자 정보 및 활동 데이터 처리에 의존 합니다. 하지만, "Hadoop은 항상 우리가 싶은 무슨을 위한 최상의 도구 하지." "Rudin 말했다.

예를 들어 Hadoop, dataset의 광범위 한 탐구 분석 하 게 하는 말 이지만 관계형 저장소 운영 분석의 발견에 대 한 더 나은.

Rudin는 하 둡은 데이터 집합에서 낮은 수준의 세부를 찾는 좋은 하지만 관계형 데이터베이스는 변환 및 집계에 대 한 데이터를 저장 하기 위한 더 많은 의미를 말한다.

"결론 당신이 무엇 필요에 대 한 적절 한 기술을 사용 하는." "그는 말했다.

Rudin는 또한 큰 데이터 분석의 간단한 동작 귀중 한 통찰력을 제공 하는 또 다른 가정이 있다. "문제는 질문에 대 한 답변을 더 화려한와 같이," 그는 말했다. "그것은 여전히 옳은 알아낼 예술." "

페이스 북은 분석 사업, 통계, 뿐만 아니라 사업 박사 학위 뿐만 아니라 실행을 맞은 사람들을 고용에 집중 되었습니다.

"당신이 인터뷰를 하 고 때에 그냥 집중 하지 ' 어떻게이 통계를 계산 우리 '" Rudin 말한다, 대신 그들에 게는 사업 사례 연구를 제공 하 고 가장 중요 한 지표는 그들을 물어.

회사 또한 육성 하려고 한다 "모두 분석," Rudin 말했다.

페이스 북 내부 실행 "데이터 캠프", 2 주 프로그램을 분석 하는 직원을가 르 친다. Rudin 말한다 제품 매니저, 디자이너, 엔지니어, 그리고 심지어 금융 직원 들이 존재. "모두는 당신이 무엇을 주고 모든 사람에 게 그들이 문제를 논의 하기 위해 사용할 수 있는 데이터의 공통 언어의 의미에 참여 합니다." "그는 말했다.

페이스 북은 또한 통계학자 및 비즈니스 팀의 조직 동요. 통계학자 남아 독립, 그들은 "앉아서 그들에 게 응답 하는 사업 부문에서 요청에 대 한 대기" 하는 경향이 보다는 사전. 그러나, 통계학자 사업부에 배치 됩니다, 경우 "찾을 수 있습니다 중복 문제를 해결 하기 위해 노력 하는 여러 그룹." "그는 말했다.

페이스 북 비즈니스 팀 애 널 리스트를 넣어 "임베디드" 모델을 채택 했다 하지만 그들은 분석가, 수 작업의 중복을 피하기의 더 높은 수준으로 보고.