大數據不僅僅是一種時髦，企業需要重點關注對于大數據的設計
摘要：現如今，每個人都在談論大數據，但很大程度上是由于其揮之不去的復雜性，故而，企業真正對于大數據的采用率仍然相對較低。事實上，在最近的一項針對大數據從業者的調查發現，只有百分之十三的企業對于大數據已經實現了全方位的應用。
現如今，每個人都在談論大數據，但很大程度上是由于其揮之不去的復雜性，故而，企業真正對于大數據的采用率仍然相對較低。事實上，在最近的一項針對大數據從業者的調查發現，只有百分之十三的企業對于大數據已經實現了全方位的應用。
這一比例無疑是非常小的。
Zoomdata 公司首席執行官Justin Langseth在接受采訪時告訴我說，當談到大數據時，其設計與性能其實同樣重要。事實證明，“大”數據如若不能轉化為“有用的”數據的話，也沒有多大意義。
大數據的小成功
大數據革命最好的特點之一是其由于有了零成本的開源軟件變得更強大。而商務智能一直受困于復雜而價格昂貴的軟件，但在今天，最具創新性的大數據技術僅僅只需一個下載即可獲得。
至少，理論上是這樣的。
但在實踐中，任何曾試圖下載過Hadoop的人都可能會告訴你說，其是否奏效要“看人品”。當Cloudera的聯合創始人邁克·奧爾森宣稱，“在過去的十年里，沒有任何一款占主導地位的平臺級軟件基礎架構是在封閉源代碼，專有的形式下興起并發展起來的。”他是絕對正確的，包括像Hadoop，MongoDB，Spark及Cassandra等最佳的數據基礎設施。
但占據主導并不一定意味著容易。
根據凱捷的一項調研顯示，其受訪者中，只有27%的受訪者認為他們所在企業的大數據項目是“成功的”;而只有8%的受訪者將其大數據項目描述為“非常成功”。即使有概念證明項目陷入困境，成功率也只有38%。
有些問題很難從人們所部署的技術中分離出來，包括“處理分散的筒倉數據，分析計劃協調不力，缺乏清晰的商業案例以支撐大數據，以及依賴于傳統遺留的系統來處理和分析大數據”。
但所有這些最終都將歸結為將大數據的承諾轉化為企業充分利用大數據分析技術能力的困難程度。
大數據的設計也是相當重要的。Langseth告訴我說，他在Zoomdata公司所雇用的首批員工之一，是來自紐約的著名爵士樂Blue Note Records唱片公司，且屢獲殊榮的專輯封面設計師。(想象一下John Coltrane，Thelonious Monk，Sonny Rollins，等等的專輯封面均出自他們之手)。
是的，一名曾經的專輯封面設計師現在正在設計大數據系統——而在Zoomdata公司的大數據項目設計團隊雇傭這種背景的設計師更多的是規則而不是例外。顯然，Zoomdata公司有著其不同的大數據方法。當我問Langseth如何以簡潔的觀點來提煉這種以設計為中心的方法時，他說，這可以歸結為三個主要方面：
1、自上而下的授權委任。首先，必須要有來自企業高層的授權委任，以推動建設一款以設計驅動的應用程序的任務。這對于企業技術來說是非常罕見的。
托尼·法戴爾，iPod的“設計之父”之一，就顯示出了優秀的設計如何有助于消費類產品的原理，如蘋果公司的iPod，及其后來加盟的Nest公司，乃至現在的谷歌。史蒂夫·喬布斯是蘋果公司具有前瞻性的標志性的領導。而托尼曾在史蒂夫的領導下工作，并把這種觀點帶到了Nest公司，以及谷歌。
盡管這在面向消費者的技術領域獲得了成功，但幾乎沒有經企業領導授權成功開發企業軟件這方面的例子。這就是為什么大多數企業軟件均不樂觀的原因所在了。
2、設計人員占員工數量的比例。Langseth還強調，企業需要將以設計為中心的理念納入到自己的招聘中。也就是說，企業必須讓其UX設計師在開發人員中占據一定的比例，以便能夠影響企業的以設計為中心的任務。
Zoomdata公司，旨為在讓團隊中開發人員與設計人員的比例達到5比1。而在大多數的企業軟件公司，這一比例則接近50比1。所以這也可以說是大多數軟件企業的用戶體驗是如此糟糕的一個主要的原因——包括大數據，這畢竟是一個開發人員所推動的趨勢。
3、定期讓普通員工參與測試。Langseth的第三條建議是，整個UX團隊必須定期讓一般的普通員工參與進來，而不僅進只是讓分析專家執行可用性測試。極客們固然非常擅長開發軟件，但這真正關系到的是企業的項目運行，所以必須讓主流用戶能夠充分理解并領會。
Langseth指出：
這能夠使我們的應用程序更易于為大街上任何一個普通人隨意使用，他們可能熟悉諸如Excel等軟件，但可能并不是一位商務智能分析專員。從戰略的角度來看，這讓我們的應用程序能夠面臨更廣泛的受眾，而不僅僅只是關注于少數專家。
這是至關重要的。最終，大數據必須要當它能夠適用于所有形式時才是真正可用的。數據專家Peter Goldmacher在一點年前就提出這樣的觀點。他說，在大數據領域，最大贏家是那些構建了易于使用的應用程序的企業。
設計人員也是開發人員
同時，企業需要了解開發人員畢竟比不上最優秀的設計師，Zoomdata希望公司的設計師了解如何編程。Langseth堅持認為，“所有的優秀的藝術家和設計師均要熟悉他們向外界傳達藝術的媒介。舉例來說，一個好畫家肯定會自己調配顏料，并自己建畫布。”
這意味著，她/他知道自己向外界傳達藝術的媒介的局限性在哪里，以及如何更好的表達藝術。Zoomdata并不希望自己的設計師與開發人員不能很好的溝通，所以他們必須熟悉代碼。
為我們其余的人設計
同樣重要的是，使用程序語言運行大量的研究測試。Langseth建議，關鍵的一點在于“一定要避免在其中使用特定行業的專業術語，諸如Hive或Pig的細微差別?”千萬不要!大數據項目的最終目標是成為民主化企業的數據資產，這意味著其必須為那些一般性的員工使用，而非核心數據科學家或分析師。
這應該是其最終的落腳點。大數據想要真正獲得長足發展，就需要成為不僅僅只是數據科學家的工具。Gartner分析師Svetlana Sicular指出，“要讓學習Hadoop比學習公司的業務更容易。”
至少，其應該是這樣。但問題在于企業需要的是那些學會了Hadoop的人能夠將其翻譯成企業一般員工熟悉的業務語言。微軟正在試圖做到這一點，就像Zoomdata正在試圖將非結構化數據從NoSQL數據庫、Hadoop等等提取出來一樣。
雖然大數據項目的設計并不是實現這一目標的唯一因素，但這其也是相當關鍵的組成部分，而大多數企業忽視了這一重要組成部分。這也可以說是大數據項目不斷失敗的一大原因。為了將大數據項目做到更好。專注于大數據的設計，可以提供幫助。
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