許多公司已經在積極使用大數據，只是它們沒有稱之為大數據罷了。雖然“大數據”一詞有諸多爭議，可是這項技術還是變得對公司業務來說必不可少。
據Dresner咨詢服務公司的一項新調查顯示，幾乎沒人能說清大數據到底是什么鬼;而且參與調查的所有公司，也幾乎都沒用大數據做真正有意義的事兒。
是不是覺得很吃驚?
其實也沒什么好吃驚的。就算是許多年前就有人預言大數據的出現，可歸根結底，大多數公司還是把全部的精力，投入到如何將小數據充分利用起來。
這倒不是說大數據沒那么重要。誰也不能否認，企業如今從數據中收獲頗多。因為事實就是這樣。但是，想從大數據中獲得價值，企業首先要變得務實。
誰需要大數據?
正如Datamation雜志的詹姆斯·馬奎爾(James Maguire)所寫，Dresner咨詢服務公司并沒有看到大數據獲得大規模部署的現象。
只有17%的公司承認正在使用大數據，另有47%表示計劃未來使用，但何時使用還不確定。如此看來，難怪報告最后得出的結論是：“盡管經過了長期的造勢和炒作，眼下大數據分析技術的實際部署，仍然無法廣泛適用于大多數企業組織。”
大數據，就是一大堆沒用的東西嗎?
答案當然是否定的。畢竟，在報告調查的對象中，有59%的觀點表明，大數據“至關重要”，盡管他們現在并沒有明顯地感覺到，有用什么大數據處理的任務。那么這里，顯然這里有某個因素在作祟……
我堅定地認為，一 定是有“某個東西”。
你不斷使用那個詞……
早在2012年，NewVantage Partners就顛覆了公眾對于大數據中“大”的定義。盡管在Hadoop及其生態系統的廠商的幕后推手下，媒體大肆報道PB級數據問題，但事實上大多數公司根本不存在所謂的PB級數據問題。
正如這項調查所發現的那樣，企業面臨的主要問題，還是數據的種類和處理速度。
市場終于心領神會，開始將越來越多的資金投入到可以更輕松地管理不同類型數據的技術上(比如MongoDB等NoSQL數據庫和DataStax版本的Cassandra)，以及處理流數據的技術上(比如Apache Spark)。
與此同時，企業繼續求助于更傳統的數據基礎設施，比如甲骨文。就像DB-Engines在2015年年底盤點中發現的那樣，甲骨文在去年最受歡迎的廠商評比中，漲幅最大(綜合衡量發布崗位、技術論壇提及率和谷歌搜索等方面)。
它甚至超過風頭正勁的NoSQL，超過云優先的亞馬遜，超過其他任何廠商或技術。
當然，甲骨文這種人氣的上揚，某種角度講與大數據關系不大，而是緣于管理整齊的行列數據。但是從NewVantage Partners的調查數據來看，這種比較“小”的數據才恰恰是大多數大數據分析技術的處理對象。
另外，拋開結構化數據，我想也許許多公司還是不認為多樣化、高速度的數據，就是“大數據”。這可能是很少有公司聲稱自己在對大量任務進行處理時，實際已經使用大數據技術的一個原因。
正如MySQL數據庫工程師賈斯汀·斯旺哈特(Justin Swanhart)所說：“大數據毫無意義。你還不如問別人他們想要哪種數據庫。”
總而言之，就算大數據如此活躍地出現在人們的視野中，但許多公司未必認為它就是“大數據”。
那又如何?
對于正在想自己是不是被大數據甩在后頭的企業來說，別再瞎擔心了。正如Gartner的分析師尼克·霍德克(Nick Heudecker)所說，“大數據”已遷移到大家更熟悉的領域中：
先進分析和數據科學商業智能和分析企業信息管理內存中計算技術信息基礎設施很多企業已經在充分利用大數據做項目，只是不把它們稱之為大數據。即便如此，有大量工作還是沒有做到位。
正如麻省理工學院斯隆學院數字商業中心的研究員邁克爾·施拉格(Michael Schrage)所說：“預測分析產生的最深遠的影響，并不來自大幅改進預測質量，而是使企業從根本上轉變考慮問題和機遇的角度。”
換句話說，許多公司可能并不缺少將大數據充分利用起來的必要技術。他們缺少的，是對尋找徹底將數據充分利用起來的那種方式的渴望。分析員們解讀數據是一回事，而真正利用分析結果扒動公司業務的實時變化，則是另外一回事。
這不是你從某家廠商所能買到的那種東西。它一定需要在企業的DNA內部發生變化。既要更準確地了解大數據，又要用大數據切實處理一些任務，企業確實面臨艱巨的任務。
京公網安備 11010502049343號