導(dǎo)語：現(xiàn)在，一部分人認(rèn)為大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于幫助企業(yè)各部門獲得新的洞察力并付諸行動(dòng)；另一部分人認(rèn)為大數(shù)據(jù)不過是天花亂墜的宣傳而已。那大數(shù)據(jù)到底是機(jī)遇還是空談，劃分著兩種觀點(diǎn)之間神秘的界限到底是什么？
目前，人們對(duì)大數(shù)據(jù)及其價(jià)值的認(rèn)知各有不同。一部分人認(rèn)為大數(shù)據(jù)的價(jià)值在于幫助企業(yè)各部門獲得新的洞察力并付諸行動(dòng)；另一部分人認(rèn)為大數(shù)據(jù)不過是天花亂墜的宣傳而已。這兩種觀點(diǎn)都有可取之處，而有趣的是，這兩種觀點(diǎn)都成立。盡管外界對(duì)大數(shù)據(jù)大肆宣傳，人們還是很快了解到大數(shù)據(jù)真正價(jià)值與空談之間的區(qū)別。
弄清這種區(qū)別將非常有助于了解大數(shù)據(jù)價(jià)值（最好考慮投資大數(shù)據(jù)）并認(rèn)清仍對(duì)大多數(shù)企業(yè)發(fā)展構(gòu)成主要阻礙的挑戰(zhàn)。姑且假設(shè)未來相關(guān)技術(shù)將逐漸成熟，并能通過釋放其潛力創(chuàng)造價(jià)值。這種預(yù)測(cè)已在以往多種技術(shù)上都得到證實(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)該也不例外。制約大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的主要瓶頸在于它自身的問題：人們會(huì)忽略大數(shù)據(jù)的嚴(yán)重依賴性，或認(rèn)為這種依賴性僅僅是我們?yōu)閯?chuàng)造價(jià)值而必須接受的前提。
這種依賴性是指用戶認(rèn)為在創(chuàng)造價(jià)值前，必須保持?jǐn)?shù)據(jù)一致性，或在數(shù)據(jù)庫等持久保存數(shù)據(jù)的系統(tǒng)內(nèi)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，這需要企業(yè)大張旗鼓，投入數(shù)十億美元，卻導(dǎo)致效率低下和重復(fù)勞動(dòng)。因此，在沒有創(chuàng)造任何價(jià)值前，企業(yè)的項(xiàng)目投入已達(dá)到70%，用于數(shù)據(jù)識(shí)別、采集、遷移、存儲(chǔ)及優(yōu)化。雖然過去十年間分析技術(shù)已取得多次重大突破，而分析技術(shù)終端及平臺(tái)數(shù)量激增，但與過去30年相比，企業(yè)分析解決方案開發(fā)及部署模式仍未發(fā)生變化。
令人關(guān)注的是，在利用大數(shù)據(jù)技術(shù)真正創(chuàng)造價(jià)值的行業(yè)內(nèi)，大數(shù)據(jù)市場(chǎng)正呈現(xiàn)出不斷細(xì)分的趨勢(shì)，且這一趨勢(shì)已逐漸明朗。我們最好從這些細(xì)分市場(chǎng)入手，深入了解大數(shù)據(jù)價(jià)值與空談之間的區(qū)別。
能夠體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的領(lǐng)域
大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)探索、趨勢(shì)分析、調(diào)整機(jī)會(huì)分析等領(lǐng)域已獲得成功應(yīng)用。這看上去毋庸置疑，而以下兩個(gè)共同點(diǎn)卻不明顯，但大數(shù)據(jù)技術(shù)在符合這些共同點(diǎn)的領(lǐng)域內(nèi)已具有切實(shí)的可行性，并已站穩(wěn)腳跟。
·全新的海量交互信息：基于Web的購物與數(shù)字化零售、移動(dòng)端活動(dòng)、社交媒體互動(dòng)信息及互聯(lián)網(wǎng)搜索條件。換言之就是全新的海量同類數(shù)據(jù)。
·重視營銷機(jī)會(huì)：為產(chǎn)品銷售提升潛在客戶識(shí)別成功率，這種技術(shù)應(yīng)用通常由大眾化營銷與媒體費(fèi)用承擔(dān)。
無法體現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值的領(lǐng)域
隨著數(shù)據(jù)同類性降低，導(dǎo)致獲得洞察力的成本相應(yīng)增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)的價(jià)值開始降低，而對(duì)于大數(shù)據(jù)綜合價(jià)值因素的炒作也導(dǎo)入歧途。在談到典型的企業(yè)問題時(shí)，大數(shù)據(jù)鮮有成功案例。原因何在？
·業(yè)務(wù)問題已是老生常談。這已經(jīng)無需再議，可能在過去5-10年內(nèi)使用“新型”數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)技術(shù)順利部署的成功因素之一。
·解決方案使用不同類型的組件。企業(yè)數(shù)據(jù)面臨的挑戰(zhàn)是它廣泛分布在各種不同的技術(shù)和數(shù)據(jù)平臺(tái)上。例如，數(shù)字化零售、電信業(yè)及社交媒體使用結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其表現(xiàn)形式相似；而企業(yè)數(shù)據(jù)則分布在主機(jī)、ETL（提取、轉(zhuǎn)換和加載）工具、虛擬層、關(guān)系數(shù)據(jù)庫、商業(yè)智能（BI）數(shù)據(jù)庫、交易數(shù)據(jù)庫以及數(shù)百種其它組件中，這些技術(shù)在過去30年中已不斷發(fā)展。更糟糕的是，每種應(yīng)用程序使用不同的數(shù)據(jù)模型，導(dǎo)致數(shù)據(jù)與其相關(guān)技術(shù)平臺(tái)整合越來越復(fù)雜，因此，利用當(dāng)前大數(shù)據(jù)工具訪問企業(yè)數(shù)據(jù)，難以創(chuàng)造直接的價(jià)值。
這就是企業(yè)大部分業(yè)務(wù)問題與大數(shù)據(jù)無關(guān)的原因。這些業(yè)務(wù)問題實(shí)際上是分布式數(shù)據(jù)問題：在這種模型下，信息、數(shù)據(jù)、價(jià)值和分析廣泛分布在不同的位置、技術(shù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)源內(nèi)。但我們?nèi)岳^續(xù)使用與以往相同的集中式模型來解決這一日趨嚴(yán)重的分布式問題。當(dāng)用戶能夠通過常見的界面外觀穩(wěn)定地訪問數(shù)據(jù)時(shí)，這些集中式模型能夠發(fā)揮很大的作用，這在社交媒體、數(shù)字化零售等行業(yè)新的成功案例中屢見不鮮。但集中式模型卻無法解決銀行、保險(xiǎn)、醫(yī)療行業(yè)及其它廣泛的業(yè)務(wù)問題。
來源：Pneuron
Standish梅隆資產(chǎn)管理公司近期更新大型數(shù)據(jù)項(xiàng)目成功案例調(diào)研報(bào)告。更新內(nèi)容顯示，2003至2012十年間人工成本至少達(dá)到1,000萬美元的3,555個(gè)大型數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，只有6.4%的項(xiàng)目順利完成。這正是企業(yè)未能高效管理分布式數(shù)據(jù)源及其相關(guān)技術(shù)所造成的后果。我們?nèi)孕柽\(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)才能克服這些困難。
目前，企業(yè)實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)價(jià)值需對(duì)多種不同數(shù)據(jù)及功能體系進(jìn)行數(shù)據(jù)整合及標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)劃。如不改變現(xiàn)有數(shù)據(jù)管理機(jī)制，那么企業(yè)解決方案采用越多的分布式組件，項(xiàng)目回報(bào)率越低。
大數(shù)據(jù)技術(shù)促進(jìn)深度分析及分析性能取得技術(shù)突破，其價(jià)值毋庸置疑。但這種價(jià)值卻被數(shù)據(jù)提取和/或整合成本破壞，導(dǎo)致價(jià)值/炒作的底線被輕易沖破。目前，市場(chǎng)在數(shù)據(jù)價(jià)值上多少存在一些分歧，其中一部分行業(yè)尚處于初創(chuàng)時(shí)期，可保持技術(shù)一致性，因此，這些行業(yè)可以暫時(shí)解決分布式數(shù)據(jù)的問題。
由于技術(shù)孤島仍將持續(xù)存在，且數(shù)據(jù)仍保存在不同的位置，Gartner公司分析師Doug Laney預(yù)計(jì)到2017年，90%的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目仍無法發(fā)揮它們的作用。Doug最近總結(jié)到，雖然數(shù)據(jù)復(fù)雜性、企業(yè)內(nèi)外部數(shù)據(jù)的分布和離散度不斷提升，但也不會(huì)因?yàn)榇髷?shù)據(jù)技術(shù)作出的各種承諾而承認(rèn)系統(tǒng)及數(shù)據(jù)大規(guī)模整合項(xiàng)目的合理性，它們只是大數(shù)據(jù)價(jià)值的體現(xiàn)。
我們只有意識(shí)到大數(shù)據(jù)技術(shù)雖已占有一席之地，但仍受到分布式數(shù)據(jù)源的直接影響，才能盡早通過真正具有成本效益的途徑，根據(jù)數(shù)據(jù)復(fù)雜度和分布情況，充分利用數(shù)據(jù)價(jià)值。
大多數(shù)企業(yè)可靈活使用雙重?cái)?shù)據(jù)策略：運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)大量同類數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析及機(jī)會(huì)辨別；或運(yùn)用分布式數(shù)據(jù)應(yīng)對(duì)運(yùn)營、風(fēng)險(xiǎn)、管理等復(fù)雜但已為人所了解的挑戰(zhàn)。人們將能夠接受這種雙重?cái)?shù)據(jù)管理策略，充分發(fā)現(xiàn)、挖掘并管理大數(shù)據(jù)技術(shù)的價(jià)值，并在行業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)不斷靈活創(chuàng)新。
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