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为什么内存分析就像数码摄影如果你正在读这篇文章，你不是一个反科技的人，所以那很可能已经是许多年前的事了。电影—一种200多年间缓慢改进逐渐完善的技术—在不到十年的时间里被更快、更便宜、更便利的技术方法所取代。 你上次是什么时候冲印的一卷胶卷? 如果你正在读这篇文章，你不是一个反科技的人，所以那很可能已经是许多年前的事了。电影—一种200多年间缓慢改进逐渐完善的技术—在不到十年的时间里被更快、更便宜、更便利的技术方法所取代。 以前，我概述过为什么我认为我们正处于商业分析的基础设施中一个真正革命的边缘。那篇文章引述了一些从模拟到数字图像处理的技术转变，和它对整个行业的影响。 胶卷相机和今天的数据仓库相比 数据仓库和我15年前用当时崭新的佳能ElanII拍摄的第一批相片有很多共同点: 1、高成本。购买胶卷和获得相片的过程很快变得非常昂贵。只有一小部分专业人士可以想拍多少就拍多少—其余的我们必须对我们的拍摄非常挑剔。 今天的数据仓库复杂且昂贵，而企业必须苛刻地优先选择可以进行的项目。同时，其他值得的项目不得不等待，业务用户不得不依靠感觉。 2、需要预先的规划。为了得到最好的结果，你必须事先知道你要拍摄什么样的东西。想要一幅风景照片？你需要100ISO和日光型胶卷。在一个曲棍球场上的一个动作照片？1600ISO和闪光灯。一个五彩缤纷的热带场景？高饱和度的富士胶卷Velvia。一个善变的巴黎夜景？高颗粒柯达黑白胶卷等等…。而胶卷只能拍摄24或36张相片。你想改变主意要拍其它图片吗？难了。 今天的数据仓库要求你提前决定你以后想要访问什么样的数据，而如果您改变了主意，你不得不回到源数据，用不同的转换重新加载它们。 3、很慢的反馈循环。你从目镜中看到的一切和图片的结果很不相同。当你取回胶卷并意识到曝光不对，或取景框偏了一点，你是毫无办法的。缓慢的反馈循环意味着错失很多好照片，而且你必须拍摄比你的需要更多的照片。想要一次极好的高对比度的夜景拍摄？你需要多次的长时间的暴光(和相关的高成本)才能有希望得到你想要的。 在业务人员有机会在你的商业智能（BI）解决方案中访问数据、报表和仪表盘时，你已经投入了大量的努力—而业务已经继续发展，现在有了不同的需求。为试图避免这种情况,你尝试把所有你可能需要到的数据放入数据仓库，但这增加了项目的成本和复杂性。 4、神秘的知识。通过足够的训练，经验丰富的摄影师了解所有要得到一个正确图片所涉及的变量，而且能够得到更稳定，可靠的结果。但即使是他们也不得不依靠专门的胶卷处理器才能真正得到结果。 因所有的上述因素，今天的数据仓库需要许多神秘的知识获得成功，而且知道如何操作的人供不应求。 5、数码相机与内存分析的比较。我购买的第一个消费者数码相机是索尼DSC-F1。它改变了我拍照片的方式，就像内存计算在转变分析。 6、便宜，容易，迭代学习和试验。屏幕精确地显示你将要拍摄到的，数码相机不需要胶卷或处理，所以另一张照片的边际成本实际上为零。你可以尝试，而且如果它们不行，你可以立即调整你的方法再试一次。像F制光圈这样的东西仍然会让最终的结果变得不同，但你可以在一种直观的方式下学习它是如何工作的，而不是必须费力地读完数学。以前像曝光表这样的基本上配件不再必要—你可以在同一时间通过反复试验法弄懂光的读数以获得你需要的效果。我们现在都是更好的摄影师了，因为我们可以试验，而不用担心要扔掉90%的照片。 一旦你有了详细数据在内存，就可以在现场轻松地改变你的分析视图。你想用不同的属性，以一种不同的方式集合？不必重新加载和转换数据，你可以简单对元数据做一个改变，用户就能得到他们想要的结果。您可以迅速和迭代原型你的商业智能（BI）解决方案，而不是必须事先尝试严格地计划一切。在更好的分析中获得更快、更方便的分析结果。 7、更快的革新。摄影和计算的结合已经改变了你在照片上所能做到的事。以下是一些在摸拟胶卷上几乎不可思议的事情: 不同的摄影角度。你曾经必须通过目镜查看一切。替换用的屏幕使你更容易地对你所看到的东西取到新的视图。 拍下发生在过去的一些事情的画面。这看起来就像科幻小说，但是一些数码相机使用缓冲储存最后几秒的你所看到的，所以即使当你的女儿打进了制胜球时你按下快门太迟了，你可以在备份中得到 高动态范围。人类的眼睛比目前任何相机能看到更多色调。最新的相机自动拍摄几个相片并将它们结合起来创造一个完整的色调范围，而且你可以选择事后的曝光。 选择聚焦。今天，一些名人摄影师只拍摄完全在焦距内的相片，而且依赖Photoshop去突显任何他们需要的焦点。而一种全新的照相机承诺使用一些很酷的多镜头技术和数字处理让其余的我们很容易做到这些。 我们只是才开始用内存系统做些什么。例如，似乎内存纵列存储被很好地应用在扩展企业对非结构化数据、实时数据、社交数据等的分析上，这些事情曾经是使用传统数据仓库方法时的困扰。 8、与其它系统的整合。我现在的主要“相机””是我的iPhone，而且已成了一个更大系统中的一个“特点”。iPhone相机的图像质量并不是最棒的，但结合其应用程序的方便、灵活、高清视频和能够立即分享结果，它在大部分事情上代替了我的佳能数码相机EOS。 内存分析并不仅仅针对分析—这些技术将被直接整合在操作系统中。将会有“一个版本的真相”，因为我们在用一组数据做事。 9、故事的寓意。数码摄影通过消除过时的层转变了一个产业。内存分析也会做同样的事情。 从模拟到数字摄影的改变不是一朝一夕的事。数码相机比胶卷相机相对昂贵，而且有些种类的相片更有意义，特别是新的数码相机花了一些时间才能与更大格式的胶卷相片的分辨率效果竞争。“老式”的数据仓库不会消失在一夜之间，但随着内存分析变得更稳健和能处理更大量的数据时，它必然会移交给特定类型的工作。 今天,许多商业智能（BI）项目以失败告终，就像你大多数的旧照片。内存分析会提高分析项目质量和成功率。 有些人责备早期数码相机的局限性并坚持认为答案是调整现有的方法(购买扫描仪,等等。)。他们错过了更大的答案。今天，一些人试图坚持认为内存是“只是一个内存缓冲区”，像那些像闪存盘/SSDs的增值技术才是答案。不要拒绝新的事物。 如果你的工作依赖于你现有的数据仓库技能，最好适应新的世界，或移向另一种角色 责编：何先辉  微信扫一扫实时了解行业动态 著作权声明：kaiyun体育官方人口
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