數(shù)據(jù)分析_DIKW與數(shù)據(jù)工程-創(chuàng)新互聯(lián)

DIKW體系

DIKW體系是關(guān)于數(shù)據(jù)、信息、知識(shí)及智慧的體系，可以追溯至托馬斯·斯特爾那斯·艾略特所寫的詩--《巖石》。在首段，他寫道：“我們?cè)谀睦飦G失了知識(shí)中的智慧？又在哪里丟失了信息中的知識(shí)？”（Where is the wisdom we have lost in knowledge？ / Where is the knowledge we have lost in information？）。
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1982年12月，美國教育家哈藍(lán)·克利夫蘭引用艾略特的這些詩句在其出版的《未來主義者》一書提出了“信息即資源”（Information as a Resource）的主張。
其后，教育家米蘭·瑟蘭尼、管理思想家羅素·艾可夫進(jìn)一步對(duì)此理論發(fā)揚(yáng)光大，前者在1987年撰寫了《管理支援系統(tǒng)：邁向整合知識(shí)管理》（Management Support Systems: Towards Integrated Knowledge Management ），后者在1989年撰寫了《從數(shù)據(jù)到智慧》（“From Data to Wisdom”，Human Systems Management）。

數(shù)據(jù)分析_DIKW與數(shù)據(jù)工程

數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域中的DIKW體系

D：Data(數(shù)據(jù))，是 DIKW 體系中最低級(jí)的材料，一般指原始數(shù)據(jù)，包含（或不包含）有用的信息。

I：Information(信息)，作為一個(gè)概念，信息有著多種多樣的含義。在數(shù)據(jù)工程里，表示由數(shù)據(jù)工程師（使用相關(guān)工具）或者數(shù)據(jù)科學(xué)家（使用數(shù)學(xué)方法），按照某種特定規(guī)則，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整合提取后，找出來的更高層數(shù)據(jù)（具體數(shù)據(jù)）。

K：Knowledge(知識(shí))，并且這些認(rèn)識(shí)擁有潛在的能力為特定目的而使用。在數(shù)據(jù)工程里，表示對(duì)信息進(jìn)行針對(duì)性的實(shí)用化，讓提取的信息可以用于商業(yè)應(yīng)用或?qū)W術(shù)研究。

W：Wisdom(智慧），表示對(duì)知識(shí)進(jìn)行獨(dú)立的思考分析，得出的某些結(jié)論。在數(shù)據(jù)工程里，工程師和科學(xué)家做了大量的工作用計(jì)算機(jī)程序盡可能多地提取了價(jià)值（I/K），然而真正要從數(shù)據(jù)中洞察出更高的價(jià)值，甚至能夠?qū)ξ磥淼那闆r進(jìn)行預(yù)測(cè)，則需要數(shù)據(jù)分析師。

數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域職業(yè)劃分：

數(shù)據(jù)工程是一整套對(duì)數(shù)據(jù)（D）進(jìn)行采集、處理、提取價(jià)值（變?yōu)?I 或 K）的過程。

首先介紹一下相關(guān)的幾種角色： Data Engineer（數(shù)據(jù)工程師）, Data Scientist（數(shù)據(jù)科學(xué)家）, Data Analyst（數(shù)據(jù)分析師）。這三個(gè)角色任務(wù)重疊性高，要求合作密切，但各負(fù)責(zé)的領(lǐng)域稍有不同。大部分公司里的這些角色都會(huì)根據(jù)每個(gè)人本身的技能長短而身兼數(shù)職，所以有時(shí)候比較難以區(qū)分：

Data Engineer 數(shù)據(jù)工程師：分析數(shù)據(jù)少不了需要運(yùn)用計(jì)算機(jī)和各種工具自動(dòng)化數(shù)據(jù)處理的過程，包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，儲(chǔ)存，更新，查詢。數(shù)據(jù)工程師的工作就是開發(fā)工具完成自動(dòng)化的過程，屬于基礎(chǔ)設(shè)施/工具（Infrastructure/Tools）層。

但是這個(gè)角色出現(xiàn)的頻率不多，因?yàn)橛鞋F(xiàn)成的MySQL, Oracle等數(shù)據(jù)庫技術(shù)，很多大公司只需要DBA就足夠了。而 Hadoop, MongoDB 等 NoSQL 技術(shù)的開源，更是使在大數(shù)據(jù)的場(chǎng)景下都沒有太多數(shù)據(jù)工程師的事，一般都是交給數(shù)據(jù)科學(xué)家。

Data Scientist 數(shù)據(jù)科學(xué)家：數(shù)據(jù)科學(xué)家是與數(shù)學(xué)相結(jié)合的中間角色，需要用數(shù)學(xué)方法處理原始數(shù)據(jù)找出肉眼看不到的更高層數(shù)據(jù)，一般是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)（Statistical Machine Learning）或者深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。

有人稱 Data Scientist 為 編程統(tǒng)計(jì)學(xué)家（Programming Statistician），因?yàn)樗麄冃枰泻芎玫慕y(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)，但也需要參與程序的開發(fā)（基于 Infrastructure 之上），而現(xiàn)在很多很多的數(shù)據(jù)科學(xué)家 職位都要求身兼數(shù)據(jù)工程師。 數(shù)據(jù)科學(xué)家是把 D 轉(zhuǎn)為 I 或 K 的主力軍。

Data Analyst 數(shù)據(jù)分析師：數(shù)據(jù)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家做了大量的工作，用計(jì)算機(jī)程序盡可能多地提取了價(jià)值（I/K），然而真正要從數(shù)據(jù)中洞察出更高的價(jià)值，則需要依靠豐富的行業(yè)經(jīng)驗(yàn)和洞察力，這些都需要人力的干預(yù)。

Data Analyst 需要的是對(duì)所在業(yè)務(wù)有深刻了解，能熟練運(yùn)用手上的工具（無論是 Excel， SPSS也好， Python/R也好，工程師給你開發(fā)的工具也好，必要時(shí)還要能自己充當(dāng)工程師和科學(xué)家，力盡所能得到自己需要的工具），有針對(duì)性地對(duì)數(shù)據(jù)作分析，并且需要把發(fā)現(xiàn)的成果向其他職能部門呈現(xiàn)出來，最終變?yōu)樾袆?dòng)，這就是把數(shù)據(jù)最終得出 Wisdom。

什么是數(shù)據(jù)分析：

百度百科：數(shù)據(jù)分析是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取有用信息和形成結(jié)論而對(duì)數(shù)據(jù)加以詳細(xì)研究和概括總結(jié)的過程。這一過程也是質(zhì)量管理體系的支持過程。在實(shí)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當(dāng)行動(dòng)。

數(shù)據(jù)分析的過程：

數(shù)據(jù)收集 -》數(shù)據(jù)處理 -》數(shù)據(jù)分析 -》數(shù)據(jù)展現(xiàn)

數(shù)據(jù)收集：本地?cái)?shù)據(jù)或者網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的采集與操作.
數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)的規(guī)整，按照某種格式進(jìn)行整合存儲(chǔ)。
數(shù)據(jù)分析：數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)算，使用相關(guān)數(shù)據(jù)工具進(jìn)行分析。
數(shù)據(jù)展現(xiàn)：數(shù)據(jù)可視化，使用相關(guān)工具對(duì)分析出的數(shù)據(jù)進(jìn)行展示。

數(shù)據(jù)分析的工具：

SAS：SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，簡稱SAS）公司開發(fā)的統(tǒng)計(jì)分析軟件，是一個(gè)功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫整合平臺(tái)。價(jià)格昂貴，銀行或者大企業(yè)才買的起，做離線的分析或者模型用。
SPSS：SPSS（Statistical Product and Service Solutions，統(tǒng)計(jì)產(chǎn)品與服務(wù)解決方案）是IBM公司推出的一系列用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析運(yùn)算、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析和決策支持任務(wù)的產(chǎn)品，迄今已有40余年的成長歷史，價(jià)格昂貴。
R/MATLAB：適合做學(xué)術(shù)性質(zhì)的數(shù)據(jù)分析，在實(shí)際應(yīng)用上需要額外轉(zhuǎn)換為Python或Scala來實(shí)現(xiàn)，而且MATLAB（MathWorks公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件）是收費(fèi)的。
Scala：是一門函數(shù)式編程語言，熟練使用后開發(fā)效率較高，配合Spark適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和處理，Scala的運(yùn)行環(huán)境是JVM。
Python：Python在數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域有很多成熟的框架和算法庫，完全可以只用Python就可以構(gòu)建以數(shù)據(jù)為中心的應(yīng)用程序。在數(shù)據(jù)工程領(lǐng)域和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，Python非常非常流行。

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當(dāng)前名稱：數(shù)據(jù)分析_DIKW與數(shù)據(jù)工程-創(chuàng)新互聯(lián)
鏈接URL：http://bm7419.com/article18/ihigp.html

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