隨著大數(shù)據(jù)時代的深入發(fā)展，大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)成為萬眾矚目的焦點，已經(jīng)有眾多企業(yè)在拼命把自己的數(shù)據(jù)投付使用、希望借此為重要決策提供支持。

盡管大數(shù)據(jù)宣傳與炒作可謂如火如荼，但仍有92%的企業(yè)始終保持中立態(tài)度，即計劃在“合適的時間”著手實施或者表示不打算接觸大數(shù)據(jù)項目。而在那些已經(jīng)親身實踐大數(shù)據(jù)項目的企業(yè)中，多數(shù)遭遇失敗、而且往往是掉進了同樣的幾個陷阱當(dāng)中。

取得大數(shù)據(jù)項目成功的關(guān)鍵在于構(gòu)建一套迭代型方案，鼓勵現(xiàn)有員工參與并使用，從而在一系列無關(guān)緊要的失敗中學(xué)習(xí)知識并積累經(jīng)驗。

八種導(dǎo)致失敗的理由

由于眾多企業(yè)在探索自有數(shù)據(jù)的過程中完全是在胡打誤撞，因此在意識到這一點后、他們決定向能帶來更具可預(yù)測性方案的專業(yè)人士求援(包括認為數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠奇跡般地隨手化解他們面臨的現(xiàn)實難題，甚至還有不少更夸張的預(yù)期)。Gartnerwngr Svetlana Sicular為我們匯總出八種導(dǎo)致大數(shù)據(jù)項目失敗的常見原因，它們分別是：

·管理層阻力。盡管數(shù)據(jù)當(dāng)中包含大量重要信息，但Fortune Knowledge公司發(fā)現(xiàn)有62%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者仍然傾向于相信自己的直覺，更有61%的受訪者認為領(lǐng)導(dǎo)者的實際洞察力在決策過程中擁有高于數(shù)據(jù)分析結(jié)論的優(yōu)先參考價值。

·選擇錯誤的使用方法。企業(yè)往往會犯下兩種錯誤，要么構(gòu)建起一套過分激進、自己根本無法駕馭的大數(shù)據(jù)項目，要么嘗試利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)處理大數(shù)據(jù)問題。無論是哪種情況，都很有可能導(dǎo)致項目陷入困境。

·提出錯誤的問題。數(shù)據(jù)科學(xué)非常復(fù)雜，其中包含專業(yè)知識門類(需要深入了解銀行、零售或者其它行業(yè)的實際業(yè)務(wù)狀況);數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)經(jīng)驗以及編程技能等等。很多企業(yè)所雇用的數(shù)據(jù)科學(xué)家只了解數(shù)學(xué)與編程方面的知識，卻欠缺最重要的技能組成部分：對相關(guān)行業(yè)的了解。Sicular的觀點很對，她表示大家最好能從企業(yè)內(nèi)部出發(fā)尋找數(shù)據(jù)科學(xué)家，因為“學(xué)習(xí)Hadoop比學(xué)習(xí)相關(guān)行業(yè)的知識更簡單”。

·缺乏必要的技能組合。這項理由與“提出錯誤的問題”緊密相關(guān)。很多大數(shù)據(jù)項目之所以陷入困境甚至最終失敗，正是因為不具備必要的相關(guān)技能。通常負責(zé)此類項目的都是IT技術(shù)人員——而他們往往無法向數(shù)據(jù)提出足以指導(dǎo)決策的正確問題。

·在大數(shù)據(jù)技術(shù)之外遇到了其它意外狀況。數(shù)據(jù)分析僅僅是大數(shù)據(jù)項目當(dāng)中的組成部分之一，訪問并處理數(shù)據(jù)的能力同樣重要。除此之外，常常被忽略的因素還有網(wǎng)絡(luò)傳輸能力限制與人員培訓(xùn)等等。

· 與企業(yè)戰(zhàn)略存在沖突。要讓大數(shù)據(jù)項目獲得成功，大家必須擺脫將其作為單一“項目”的思路、真正把它當(dāng)成企業(yè)使用數(shù)據(jù)的核心方式。問題在于，其它部門的價值或者戰(zhàn)略目標有可能在優(yōu)先級方面高于大數(shù)據(jù)，這種沖突往往會令我們有力無處使。

·大數(shù)據(jù)孤島。大數(shù)據(jù)供應(yīng)商總愛談?wù)?ldquo;數(shù)據(jù)湖”或者“數(shù)據(jù)中樞”，但事實上很多企業(yè)建立起來的只能算是“數(shù)據(jù)水坑兒”，各個水坑兒之間存在著明顯的邊界——例如市場營銷數(shù)據(jù)水坑兒與制造數(shù)據(jù)水坑兒等等。需要強調(diào)的是，只有盡量緩和不同部門之間的隔閡并將各方的數(shù)據(jù)流匯總起來，大數(shù)據(jù)才能真正發(fā)揮自身價值。

·回避問題。有時候我們可以肯定或者懷疑數(shù)據(jù)會迫使自身做出一些原本希望盡量避免的運營舉措，例如制藥行業(yè)之所以如此排斥情感分析機制、是因為他們不希望將不良副作用報告給美國食品藥品管理局并承擔(dān)隨之而來的法律責(zé)任。

在這份理由清單中，大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個共同的主題：無論我們?nèi)绾胃叨汝P(guān)注數(shù)據(jù)本身，都會有人為因素介入進來。即使我們努力希望獲取對數(shù)據(jù)的全面控制權(quán)，大數(shù)據(jù)處理流程最終還是由人來打理的，其中包括眾多初始決策——例如選擇哪些數(shù)據(jù)進行收集與分析、向分析結(jié)論提出哪些問題等等。

通過迭代實現(xiàn)創(chuàng)新

由于很多企業(yè)似乎根本無力建立起自己的大數(shù)據(jù)項目，再加上大多數(shù)大數(shù)據(jù)項目往往最終遭遇失敗，因此將迭代機制引入大數(shù)據(jù)是非常必要的。這不會迫使企業(yè)向咨詢企業(yè)或者供應(yīng)商支付大量費用，大家最好能構(gòu)建起由內(nèi)部員工參與的免費數(shù)據(jù)實驗方案。

鑒于幾乎所有主要大數(shù)據(jù)技術(shù)都屬于開源成果，因此建立起一套“初始規(guī)模較小、能夠快速發(fā)現(xiàn)問題”的方案其實完全可行。更重要的是，很多平臺都能像云服務(wù)那樣立即起效且成本低廉，從而進一步降低了進行項目實驗與發(fā)現(xiàn)錯誤的資金投入。

大數(shù)據(jù)的關(guān)注重點在于提出正確的問題，這也是讓企業(yè)內(nèi)部員工參與項目如此重要的理由。但即使擁有卓越的相關(guān)行業(yè)知識，如果根本無法開始提出問題的流程、企業(yè)仍然無法收集到正確的數(shù)據(jù)。這類問題也應(yīng)該被納入預(yù)期并作好相應(yīng)準備。

D1Net評論:

很明顯可以看出，解決問題的關(guān)鍵在于使用靈活而開放的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，保證其允許企業(yè)員工不斷調(diào)整實際方案、直到他們的努力獲得理想的回饋。通過這種方式，企業(yè)能夠消除恐懼并最終以迭代為武器順利邁向大數(shù)據(jù)有效使用的勝利彼岸。