大數據： 不是技術難題

Bill Franks ：Teradata 全球合作伙伴計劃首席分析官，《駕馭大數據（Taming The Big Data Tidal Wave）》一書作者

90%以上的企業可以用他們90%的現有需求和技術、 工具來解決現在的大數據問題。 企業并不是缺乏解決這些大數據難題的工具、 技術甚至人才 ， 他們真正面臨的問題是， 如何在公司建立一個和大數據相匹配的文化與流程。

雖然眼下十分火熱， 然而 “大數據” 概念并沒有明確的范疇， 對大數據的定義只是相對于當前可用的技術和資源而言的，因此， 某一個企業或行業所認為的大數據， 可能對于另一個企業或行業就不再是大數據， 對于大的電子商務企業， 它們眼中的大數據要比小廠商眼里的大數據 “大”得多； 同時， 大數據也會持續地演進， 現在被我們認為龐大和恐怖的數據在10年之后只是小事一樁， 但那時候將會有那個時代的新數據源。 然而， 面對這些源源不斷出現的 “大數據” ， 哪些事情是希望從中發掘機會的企業需要注意的？

新數據源是核心

我認為， 大數據的三個 “V” 特征，即Volume （規模） ， Variety （種類） ， 和Velocity （高速度） ， 這些只是大數據的第二位要素。 大數據真正重要的 “V” 是Value（價值） 。

那么是什么帶來了 大數據的價值？

答案是新的數據源。

過去， 獲取網絡瀏覽數據的技術門檻和成本都很高， 而現在獲取這些數據已經很容易， 企業可以通過了解消費者瀏覽數據中展示的偏好以及未來購買傾向， 來給他們推出最合適的折扣優惠。這都是新數據源的力量，這才是大數據的價值核心。

但在我和客戶的溝通實踐中， 常常發現： 大多數時候， 人們都將精力投注在如何在 “大數據” 時代優化處理模型， 或者升級技術裝備以希求能提升分析的效果。

但是我認為， 真正能提升分析效果的方式， 是搜集并加入完全嶄新的信息源。一旦新的、 和從前不同的數據源出現并且能夠被收集， 你最好將自己的注意力轉到這些新的數據上去——比起你將精力放在模型優化上， 新的數據源將能帶來更大的收獲。 因此， 在大數據時代， 我的建議就是， 將你的精力放到不斷尋求新的數據源上吧。 如今很多企業都會有很多新的數據源， 如果正確使用的話， 它們會帶給企業非常有競爭力的優勢。

小步快跑式

對大數據的另一個誤解是， “大數據其實就是一個技術問題” 。

事實上90%以上的企業可以用他們90%的現有需求和技術、 工具來解決現在的大數據問題。 企業并不是缺乏解決這些大數據難題的工具、 技術甚至人才， 他們真正面臨的問題是， 如何在公司建立一個和大數據相匹配的文化與流程， 是缺乏對技術做投資的公司文化， 他們的挑戰是做出一個商業案例來證明技術升級是有價值的。

為了促進公司文化的轉變， 我更建議一種 “小步快跑” 的運作方式， 即在處理新數據源的過程中， 企業內部的分析專家們應該積極尋找代價小、 見效快的方法，不斷向企業展示一些有價值的東西， 來讓人們保持對新數據源處理過程的興趣。 一個跨部門的大數據團隊一定不能在組建一年之后， 還對外宣稱他們 “正在試圖搞明白” ， 要不時地迸發出想法， 不管這一想法多么微小， 然后迅速采取行動。

另外一個建議是， 建立類似“創新中心” 這樣的地方， 就是公司內部拿出少量的預算、 人力資源、 技術資源來做一些有一定未知風險的小實驗， 以小預算做試點， 便于企業快速出擊。

總的來說， 大數據將為企業提供更多視角和洞察， 通過和其他企業數據的結合， 消費者洞察無論從數量還是質量上都會有指數級增長， 因此最重要的一點， 是大數據策略必須和其他數據結合形成整體數據戰略， 而不是獨立的戰略。