Palantir：大数据的抽象程度需要进一步提高

现代计算时代还没有真正起飞，要实现这一目标、我们需要像当初的操作系统方案一样将程序中的大量人工劳力因素从计算设备中剔除出去。根据Palantir技术公司的Ari Gesher所说，数据需要借助同样的突破性手段实现广泛普及。

在本周四的Structure Data大会上，Gesher通过发言给与会者上了一堂生动的计算机发展史课程，回顾了当初计算机如何要求用户手动进行设备配置、从而顺利运行新的程序。这样的方式无疑要求投入大量时间与精力：“如果大家想利用计算设备解决问题，那么解决过程本身才是重点、我们肯定不希望把主要精力浪费在打理硬件组件方面。”

操作系统为我们带来了“抽象化”方式，或者说是一种将繁杂工作从计算机高层任务当中分享出来的途径。这已经成为现代计算技术的基础，但目前还没有被广泛应用在数据科学领域当中。

换句话来说，目前的数据科学尚处于类似于“剃牦牛”的状态——这是个技术专有名词，是指在真正进行有意义的工作之前所必需处理的大量无聊冗繁的准备工作。“我们需要借助操作系统抽象化机制解决数据难题，”Gesher表示。

作为一家声名显赫的神秘数据分析企业，Palantir拥有包括联邦政府在内的大量软件客户，并已经在其系统当中建立起这样的抽象机制，Gesher解释道。这有助于其客户“将团队组织成更大规模的组织，并为其提供无法以孤立角度进行准确分析的一整套数据集、进而从中获取结论并发掘潜在价值。”