大数据技术研发：从堆机器到拼价值，我们走了多少弯路
上周跟阿里出来的一个老研发喝茶，他说现在圈里最大的幻觉，就是觉得大数据技术研发=买GPU堆服务器。很多创业公司砸了几千万进去，最后数据盘存了一堆，跑个核心查询要半小时，出个报表等半天，啥实际价值都掏不出来。
大数据冷热数据分层存储架构图
真不是说存数据不对，大数据研发本来就需要数据积累，但方向错了，越攒越亏。现在业内早就转风向了，拼的不是你有多少数据，拼的是你数据治理的精细化程度。
去年我接触过一个做消费金融的团队，原来三个节点跑全量ETL要四个多小时，每个月出用户信用标签都赶不上业务 deadline，后来把三年以上的冷数据全迁到廉价对象存储，热数据做了列式存储分区优化，改完之后现在十五分钟就能跑完，整个集群的运营成本直接降了60%。
很多人说，这是小公司玩法，大公司不在乎这点成本。不对，就算是字节这种万亿级数据体量的公司，现在核心研发资源也不是砸在扩集群容量，全砸在存算分离后的弹性调度优化上，能省一块是一块，能提一秒是一秒，成本抠下来就是利润。
大模型预训练数据处理流水线流程图
之前OpenAI泄漏出来的内部文档，人家做GPT-3的时候，光训练数据去重就做了三轮，从文档粒度到句子粒度，把所有重复内容全删掉，还过滤掉了所有低质量的互联网垃圾内容，就这一步，几十个人的研发团队做了快半年。
国内很多做大模型的创业团队，上来先砸几个亿抢GPU，数据这块随便找几个实习生扒一扒互联网内容，去重都懒得做就开始训，最后训出来效果差，还说自己参数规模不够，要再加钱买卡，这不就是本末倒置吗？
不过话说回来，大模型也确实倒推着大数据技术研发往前跑。原来我们做数据检索，用分布式倒排索引就够了，现在做多模态大模型的向量检索，动不动就是十亿级甚至百亿级别的向量，原来的架构完全扛不住，这两年直接催生了一整个向量数据库赛道，多少创业团队靠这个起来了。原来没人看得上的时序数据处理、图数据存储，现在因为大模型的需求，全成了热门方向，这就是新的机会。
大数据技术研发，从来不是拼概念炫技
很多刚入行的小朋友问我，现在进大数据研发方向，要不要天天追热点，今天跟风学湖仓一体，明天跟风学向量数据库，要不要去卷底层框架开发？
我的答案是，先想好你要解决什么问题。我认识一个95后小朋友，在一家国内连锁零食企业做大数据研发，进去之后天天干的就是写SQL调ETL，身边的朋友都去互联网追大模型了，他也没动心。他没事就往门店跑，跟店长聊天，知道门店最头疼的就是库存，畅销品断货，滞销品堆在仓库过期，一年损耗几千万。
他花了三个月，把原来散在POS系统、供应链系统、天气平台的所有数据打通，做了一个单店级别的动态销量预测工具，没用到什么玄乎的新概念，就是把基础的数据清洗做干净，时序模型调对参数，就这，一年帮公司省了两千多万的库存损耗，今年直接升了研发总监，年薪翻了一倍还多。
你说这不算好的大数据研发？当然算。大数据技术研发的本质，就是用技术把数据变成价值，不是拿概念出去PPT讲故事。对吧？现在行业里太多人沉迷于造概念，说出来一套一套的，什么数据编织，什么元数据治理，听得云里雾里，真落地的时候，连公司内部最基础的用户数据都打不通，各个部门还在抢数据权限，啥活都干不成。
对普通人来说，与其天天追风口换方向，不如沉下来把基础打牢，你懂索引为什么能提速，懂数据倾斜怎么调，懂怎么把杂乱的业务数据理干净，不管风口怎么变，你都能找到自己的位置。
我最近跟业内的人聊天，大家都有同一个感受，大数据技术研发发展到现在，早就过了赚快钱的阶段。早年谁先搭起来一个大数据集群，就能接项目赚大钱，现在不行了。现在拼的就是谁能把活做细，谁能真正把数据用起来，产出实实在在的业务价值。那些靠堆机器堆概念吹出来的泡沫，早晚都会破。只有把基础扎稳，把问题解决，才能站得住脚。对不对？
被高估的“数据规模崇拜”，被低估的基础工程
现在不管是创业公司还是大厂业务线，开口闭口就是“我们拥有PB级全量数据”，说出来特别唬人。说白了，80%的数据都是常年没人碰的冷数据，存在高速存储里占资源，每次集群调度还拖慢整个链路的速度，百害而无一利。 说实话，我见过不少团队，把十年前的用户访问日志都原封不动存着，美其名曰“未来挖价值”，一年存储成本花几百万，存进去之后从来没调出来过一次。大数据冷热数据分层存储架构图
真不是说存数据不对，大数据研发本来就需要数据积累，但方向错了，越攒越亏。现在业内早就转风向了，拼的不是你有多少数据，拼的是你数据治理的精细化程度。
去年我接触过一个做消费金融的团队，原来三个节点跑全量ETL要四个多小时，每个月出用户信用标签都赶不上业务 deadline，后来把三年以上的冷数据全迁到廉价对象存储，热数据做了列式存储分区优化，改完之后现在十五分钟就能跑完，整个集群的运营成本直接降了60%。
很多人说，这是小公司玩法，大公司不在乎这点成本。不对，就算是字节这种万亿级数据体量的公司，现在核心研发资源也不是砸在扩集群容量，全砸在存算分离后的弹性调度优化上，能省一块是一块，能提一秒是一秒，成本抠下来就是利润。
大模型爆发，反而把大数据研发推到了台前
这两年大模型火得一塌糊涂，很多人说，以后大数据研发都要失业了，所有数据直接喂给大模型，自然语言就能出结果，要什么ETL要什么数据仓库？扯！你给大模型喂一百TB杂乱无章的脏数据，重复内容占一半，错误标注到处都是，出来的回答全是胡编乱造，训练出来的权重稀烂，再贵的GPU也救不了。 说实话，大模型火了之后，大数据研发的位置反而比之前更重要了。大模型训练的核心瓶颈早就不是算力了，是高质量训练数据的生产能力。现在大模型研发团队，70%的人力都扑在数据处理上你信吗？大模型预训练数据处理流水线流程图
之前OpenAI泄漏出来的内部文档，人家做GPT-3的时候，光训练数据去重就做了三轮，从文档粒度到句子粒度，把所有重复内容全删掉，还过滤掉了所有低质量的互联网垃圾内容，就这一步，几十个人的研发团队做了快半年。
国内很多做大模型的创业团队，上来先砸几个亿抢GPU，数据这块随便找几个实习生扒一扒互联网内容，去重都懒得做就开始训，最后训出来效果差，还说自己参数规模不够，要再加钱买卡，这不就是本末倒置吗？
不过话说回来，大模型也确实倒推着大数据技术研发往前跑。原来我们做数据检索，用分布式倒排索引就够了，现在做多模态大模型的向量检索，动不动就是十亿级甚至百亿级别的向量，原来的架构完全扛不住，这两年直接催生了一整个向量数据库赛道，多少创业团队靠这个起来了。原来没人看得上的时序数据处理、图数据存储，现在因为大模型的需求，全成了热门方向，这就是新的机会。
大数据技术研发，从来不是拼概念炫技
大数据技术研发，从来不是拼概念炫技
很多刚入行的小朋友问我，现在进大数据研发方向，要不要天天追热点，今天跟风学湖仓一体，明天跟风学向量数据库，要不要去卷底层框架开发？
我的答案是，先想好你要解决什么问题。我认识一个95后小朋友，在一家国内连锁零食企业做大数据研发，进去之后天天干的就是写SQL调ETL，身边的朋友都去互联网追大模型了，他也没动心。他没事就往门店跑，跟店长聊天，知道门店最头疼的就是库存，畅销品断货，滞销品堆在仓库过期，一年损耗几千万。
他花了三个月，把原来散在POS系统、供应链系统、天气平台的所有数据打通，做了一个单店级别的动态销量预测工具，没用到什么玄乎的新概念，就是把基础的数据清洗做干净，时序模型调对参数，就这，一年帮公司省了两千多万的库存损耗，今年直接升了研发总监，年薪翻了一倍还多。
你说这不算好的大数据研发？当然算。大数据技术研发的本质，就是用技术把数据变成价值，不是拿概念出去PPT讲故事。对吧？现在行业里太多人沉迷于造概念，说出来一套一套的，什么数据编织，什么元数据治理，听得云里雾里，真落地的时候，连公司内部最基础的用户数据都打不通，各个部门还在抢数据权限，啥活都干不成。
对普通人来说，与其天天追风口换方向，不如沉下来把基础打牢，你懂索引为什么能提速，懂数据倾斜怎么调，懂怎么把杂乱的业务数据理干净，不管风口怎么变，你都能找到自己的位置。
我最近跟业内的人聊天，大家都有同一个感受，大数据技术研发发展到现在，早就过了赚快钱的阶段。早年谁先搭起来一个大数据集群，就能接项目赚大钱，现在不行了。现在拼的就是谁能把活做细，谁能真正把数据用起来，产出实实在在的业务价值。那些靠堆机器堆概念吹出来的泡沫，早晚都会破。只有把基础扎稳，把问题解决，才能站得住脚。对不对？