译者:核子可乐 来源:IT168
大数据目前已经成为万众瞩目的焦点,已经有众多企业在拼命把自己的数据投付使用、希望借此为重要决策提供支持。尽管大数据宣传与炒作可谓如火如荼,但仍有92%的企业始终保持中立态度,即计划在“合适的时间”着手实施或者表示不打算接触大数据项目。而在那些已经亲身实践大数据项目的企业中,多数遭遇失败、而且往往是掉进了同样的几个陷阱当中。
取得大数据项目成功的关键在于构建一套迭代型方案,鼓励现有员工参与并使用,从而在一系列无关紧要的失败中学习知识并积累经验。
从众心理
大数据绝对是项转折性的伟大技术成果。根据Gartner公司的调查,2013年中64%的受访企业表示已经购买或者正计划在大数据系统领域进行投资,这一比例高于2012年调查中的58%。越来越多的企业开始深入探索自己的数据,尝试利用蕴藏在其中的信息最大程度减少客户流失、分析财务风险并改善客户体验。
在这64%认同大数据思路的受访者中,又有30%已经在大数据技术方面投入资金、19%计划在未来一年中进行投资、另外15%则计划在未来两年内进行投资。不过在Gartner的全部720位调查对象中,只有不到8%已经实际部署了大数据技术方案。
这样的结果实在很糟糕,不过造成项目失败的理由明显更加糟糕:大多数企业根本不知道自己在迈入大数据领域后应该做些什么。难怪现在有那么多企业开出可观的薪酬数字来招徕并雇用数据科学家,目前其平均收入已经达到每年12万3千美元。
八种导致失败的理由
由于众多企业在探索自有数据的过程中完全是在胡打误撞,因此在意识到这一点后、他们决定向能带来更具可预测性方案的专业人士求援(包括认为数据科学家能够奇迹般地随手化解他们面临的现实难题,甚至还有不少更夸张的预期)。Gartnerwngr Svetlana Sicular为我们汇总出八种导致大数据项目失败的常见原因,它们分别是:
在这份理由清单中,大家可能已经发现了一个共同的主题:无论我们如何高度关注数据本身,都会有人为因素介入进来。即使我们努力希望获取对数据的全面控制权,大数据处理流程最终还是由人来打理的,其中包括众多初始决策——例如选择哪些数据进行收集与分析、向分析结论提出哪些问题等等。
通过迭代实现创新
由于很多企业似乎根本无力建立起自己的大数据项目,再加上大多数大数据项目往往最终遭遇失败,因此将迭代机制引入大数据是非常必要的。这不会迫使企业向咨询企业或者供应商支付大量费用,大家最好能构建起由内部员工参与的免费数据实验方案。
鉴于几乎所有主要大数据技术都属于开源成果,因此建立起一套“初始规模较小、能够快速发现问题”的方案其实完全可行。更重要的是,很多平台都能像云服务那样立即起效且成本低廉,从而进一步降低了进行项目实验与发现错误的资金投入。
大数据的关注重点在于提出正确的问题,这也是让企业内部员工参与项目如此重要的理由。但即使拥有卓越的相关行业知识,如果根本无法开始提出问题的流程、企业仍然无法收集到正确的数据。这类问题也应该被纳入预期并作好相应准备。
解决问题的关键在于使用灵活而开放的数据基础设施,保证其允许企业员工不断调整实际方案、直到他们的努力获得理想的回馈。通过这种方式,企业能够消除恐惧并最终以迭代为武器顺利迈向大数据有效使用的胜利彼岸。
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