Ben Herzberg
今天我们将讨论数据，并了解对数据潜力认知的转变过程。时间价值转换在不久前还是不切实际的幻想，如今已成为标准。
引用我最喜欢的小众电影《公主新娘》中的一段话作为开始。当然，我不会说 Inigo Montoya 的“你杀了我父亲，准备去死吧”，或者其他任何令人难忘的故事。我将引用奇迹创造者马克斯的话:“不要催我，孩子。创造奇迹的人不能慌张，不然就会出现很烂的奇迹。但是，你有钱吗?”
这也是多年来大量数据分析工作背后的指南。数据分析师和数据科学家兢兢业业地探索着如何从数据中提取价值，并努力创造他们的“奇迹”。但其中时间成本和经济成本都难以避免，建立庞大的数据库，或者高薪聘用数据科学家和分析师，这些都免不了大量的经济投入。
自从创造“奇迹”的工作开始后，数据分析领域发生了很多变化。
在过去几年中，数据开发日新月异。以史为鉴，可知兴衰，过去的经验也映射着将来的发展。
下面列举了一些数据的发展过程：
- 数十亿物联网设备从传感器发送数据；
- 大数据技术大规模改进，尤其是基于弹性云的大数据技术；
- 数据科学工具和数据库（如 SciPy 和 TensorFlow）的进步，让机器学习地实现也更为得心应手；
- 丰富的 BI 工具，帮助快速分析数据，减少代码编写和查询时间。
这意味着，曾经依赖单一的强大 DBA 团队组织并访问的数据库，现在有了更灵活的数据结构：
- 数据池中数据丰富多样；
- 大型数据库分析能力强大。
如今，在像 Redshift、BigQuery 和 Snowflake 这样的数据库中，企业和组织有很大的弹性发展空间，可以从无到有，快速成长为完整的数据库。
因此，数据分析和数据科学领域的“奇迹”创造者现在可以更快地创造奇迹。
数据潜力一旦被挖掘，企业也会愈发依赖甚至“上瘾”。许多公司可以轻而易举地将大量数据放入数据库，以供更多的内部团队使用。
这个发展是自然而然的过程。当企业尝到了数据驱动决策的甜头，营销和销售的方案得以优化，产品销量相应提升，他们也当然更希望将数据的力量运用到其他领域（如客户成功、运营、采购、人力资源等）。
时间生成价值，创造“惊喜”
每个人都在数据驱动价值的浪潮中扬帆起航，你的竞争对手亦是如此。
不要在非数据分析活动上浪费太多时间，对数据快速采取行动才至关重要。
既然挖掘数据潜力的想法已达成一致，我们在数据上花费的时间越长，越专注，获益的机会就越大。而且，不仅仅是收获利益，更能带来大大的惊喜。
惊喜，在这里指的是一个了意料之外的，超乎期待的价值。
下面的例子很好地解释了数据驱动带来的“惊喜”。
某游戏工作室的数据科学家发现，他们不仅可以将用户特征与其游戏化妆品的购买率联系起来，而且还可以找到方法，将不同的用户群与特定类别或颜色的化妆品（游戏内）进行匹配。
可以想象，对于这家游戏公司来说，优化转化瞬间变得轻而易举。
虽然企业已在数据存储库中存储了大量的数据，并且有合适的人员和工具来从数据中提取价值，但安全、法规和隐私仍是一些绊脚石。
数据可能包含敏感信息，因此存在内在风险。例如数据泄漏，以及不同的法规框架，我们需要根据这些框架进行调整和汇报。另外，我们还需要了解 PII（个人可识别信息）数据：这些数据在哪里，谁可以进行访问，谁曾访问过。
举个例子，假设我们的业务是一个大型多人游戏。我们从游戏服务器（以及丰富服务、网络分析等其他来源）获得了大量数据。我们想得出一套功能，用以预测哪些玩家将花费最多的钱在高档化妆品项目，并针对这群玩家制作相应的折扣券。
作为一家企业，我们愿意将大部分精力花在分析数据和创建预测算法上，从而将其他的时间成本降到最低。我们希望快速简单地解决数据访问、安全性和法规等问题。如果我们需要在 MMO 中引入软件更改，当然也不希望这个过程速度太慢，以致拖累整个进程。
因此，如果我们使用 Snowflake 库来分析从数据池和其他来源提取的数据，首先我们需要确保遵循Snowflake 的安全指南，并立即识别此项目的部分正在检索的敏感数据，并为不同的法规遵从性法规构建数据访问审计报告，保证不会中断“惊喜创建”的过程。
为了利用我们分析的数据，我们现在需要对软件进行调整，这需要快速而敏捷的开发周期。对于这样的快速迭代进程，尤其在大型代码库中，最明智的做法是确保减少构建时间，以便利用数据分析。因此可以通过提升计算能力，分配构建周期来提升构建速度。
软件开发速度是重中之重
为了避免数据处理造成一些附带损害，除了要注意安全性，速度也至关重要。
大多数公司都承担不了缓慢的软件开发进程，因为这会让他们无法按时使用数据。
快速和敏捷的开发周期必不可少，但是对于所有这些数据（这意味着一个大的代码库），编译时间可能会延长。准确来说，是浪费在等待上的时间更长，真正花在数据上的时间却很少。幸运地是，有先端的技术解决这个问题。分布式处理技术，可以利用其他计算机 CPU 的能力来减少构建时间。
有时魔术，不过是藏在衣袖里的另一个小招数。进行数据分析，分布式处理技术是可以帮助创造惊喜的又一妙招。
一旦能够实现真正敏捷的数据驱动创造价值，并将其与快速软件部署相匹配，我们可以为客户带来他们应得的“惊喜”！
作者简介：Ben Herzberg 是 Satori 的首席科学家。
