大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)成為萬眾矚目的焦點，已經(jīng)有眾多企業(yè)在拼命把自己的數(shù)據(jù)投付使用、希望借此為重要決策提供支持。盡管大數(shù)據(jù)宣傳與炒作可謂如火如荼，但仍有92%的企業(yè)始終保持中立態(tài)度，即計劃在“合適的時間”著手實施或者表示不打算接觸大數(shù)據(jù)項目。而在那些已經(jīng)親身實踐大數(shù)據(jù)項目的企業(yè)中，多數(shù)遭遇失敗、而且往往是掉進了同樣的幾個陷阱當中。

取得大數(shù)據(jù)項目成功的關(guān)鍵在于構(gòu)建一套迭代型方案，鼓勵現(xiàn)有員工參與并使用，從而在一系列無關(guān)緊要的失敗中學習知識并積累經(jīng)驗。

從眾心理

大數(shù)據(jù)絕對是項轉(zhuǎn)折性的偉大技術(shù)成果。根據(jù)Gartner公司的調(diào)查，2013年中64%的受訪企業(yè)表示已經(jīng)購買或者正計劃在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)領(lǐng)域進行投資，這一比例高于2012年調(diào)查中的58%。越來越多的企業(yè)開始深入探索自己的數(shù)據(jù)，嘗試利用蘊藏在其中的信息最大程度減少客戶流失、分析財務(wù)風險并改善客戶體驗。

在這64%認同大數(shù)據(jù)思路的受訪者中，又有30%已經(jīng)在大數(shù)據(jù)技術(shù)方面投入資金、19%計劃在未來一年中進行投資、另外15%則計劃在未來兩年內(nèi)進行投資。不過在Gartner的全部720位調(diào)查對象中，只有不到8%已經(jīng)實際部署了大數(shù)據(jù)技術(shù)方案。

這樣的結(jié)果實在很糟糕，不過造成項目失敗的理由明顯更加糟糕：大多數(shù)企業(yè)根本不知道自己在邁入大數(shù)據(jù)領(lǐng)域后應(yīng)該做些什么。

難怪現(xiàn)在有那么多企業(yè)開出可觀的薪酬數(shù)字來招徠并雇用數(shù)據(jù)科學家，目前其平均收入已經(jīng)達到每年12萬3千美元。

八種導致失敗的理由

由于眾多企業(yè)在探索自有數(shù)據(jù)的過程中完全是在胡打誤撞，因此在意識到這一點后、他們決定向能帶來更具可預(yù)測性方案的專業(yè)人士求援(包括認為數(shù)據(jù)科學家能夠奇跡般地隨手化解他們面臨的現(xiàn)實難題，甚至還有不少更夸張的預(yù)期)。Gartnerwngr Svetlana Sicular為我們匯總出八種導致大數(shù)據(jù)項目失敗的常見原因，它們分別是：

·管理層阻力。盡管數(shù)據(jù)當中包含大量重要信息，但Fortune Knowledge公司發(fā)現(xiàn)有62%的企業(yè)領(lǐng)導者仍然傾向于相信自己的直覺，更有61%的受訪者認為領(lǐng)導者的實際洞察力在決策過程中擁有高于數(shù)據(jù)分析結(jié)論的優(yōu)先參考價值。

·選擇錯誤的使用方法。企業(yè)往往會犯下兩種錯誤，要么構(gòu)建起一套過分激進、自己根本無法駕馭的大數(shù)據(jù)項目，要么嘗試利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)處理大數(shù)據(jù)問題。無論是哪種情況，都很有可能導致項目陷入困境。

·提出錯誤的問題。數(shù)據(jù)科學非常復(fù)雜，其中包含專業(yè)知識門類(需要深入了解銀行、零售或者其它行業(yè)的實際業(yè)務(wù)狀況);數(shù)學與統(tǒng)計學經(jīng)驗以及編程技能等等。很多企業(yè)所雇用的數(shù)據(jù)科學家只了解數(shù)學與編程方面的知識，卻欠缺最重要的技能組成部分：對相關(guān)行業(yè)的了解。Sicular的觀點很對，她表示大家最好能從企業(yè)內(nèi)部出發(fā)尋找數(shù)據(jù)科學家，因為“學習Hadoop比學習相關(guān)行業(yè)的知識更簡單”。

·缺乏必要的技能組合。這項理由與“提出錯誤的問題”緊密相關(guān)。很多大數(shù)據(jù)項目之所以陷入困境甚至最終失敗，正是因為不具備必要的相關(guān)技能。通常負責此類項目的都是IT技術(shù)人員——而他們往往無法向數(shù)據(jù)提出足以指導決策的正確問題。

·在大數(shù)據(jù)技術(shù)之外遇到了其它意外狀況。數(shù)據(jù)分析僅僅是大數(shù)據(jù)項目當中的組成部分之一，訪問并處理數(shù)據(jù)的能力同樣重要。除此之外，常常被忽略的因素還有網(wǎng)絡(luò)傳輸能力限制與人員培訓等等。

· 與企業(yè)戰(zhàn)略存在沖突。要讓大數(shù)據(jù)項目獲得成功，大家必須擺脫將其作為單一“項目”的思路、真正把它當成企業(yè)使用數(shù)據(jù)的核心方式。問題在于，其它部門的價值或者戰(zhàn)略目標有可能在優(yōu)先級方面高于大數(shù)據(jù)，這種沖突往往會令我們有力無處使。

·大數(shù)據(jù)孤島。大數(shù)據(jù)供應(yīng)商總愛談?wù)?ldquo;數(shù)據(jù)湖”或者“數(shù)據(jù)中樞”，但事實上很多企業(yè)建立起來的只能算是“數(shù)據(jù)水坑兒”，各個水坑兒之間存在著明顯的邊界——例如市場營銷數(shù)據(jù)水坑兒與制造數(shù)據(jù)水坑兒等等。需要強調(diào)的是，只有盡量緩和不同部門之間的隔閡并將各方的數(shù)據(jù)流匯總起來，大數(shù)據(jù)才能真正發(fā)揮自身價值。

·回避問題。有時候我們可以肯定或者懷疑數(shù)據(jù)會迫使自身做出一些原本希望盡量避免的運營舉措，例如制藥行業(yè)之所以如此排斥情感分析機制、是因為他們不希望將不良副作用報告給美國食品藥品管理局并承擔隨之而來的法律責任。

在這份理由清單中，大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個共同的主題：無論我們?nèi)绾胃叨汝P(guān)注數(shù)據(jù)本身，都會有人為因素介入進來。即使我們努力希望獲取對數(shù)據(jù)的全面控制權(quán)，大數(shù)據(jù)處理流程最終還是由人來打理的，其中包括眾多初始決策——例如選擇哪些數(shù)據(jù)進行收集與分析、向分析結(jié)論提出哪些問題等等。

通過迭代實現(xiàn)創(chuàng)新

由于很多企業(yè)似乎根本無力建立起自己的大數(shù)據(jù)項目，再加上大多數(shù)大數(shù)據(jù)項目往往最終遭遇失敗，因此將迭代機制引入大數(shù)據(jù)是非常必要的。這不會迫使企業(yè)向咨詢企業(yè)或者供應(yīng)商支付大量費用，大家最好能構(gòu)建起由內(nèi)部員工參與的免費數(shù)據(jù)實驗方案。

鑒于幾乎所有主要大數(shù)據(jù)技術(shù)都屬于開源成果，因此建立起一套“初始規(guī)模較小、能夠快速發(fā)現(xiàn)問題”的方案其實完全可行。更重要的是，很多平臺都能像云服務(wù)那樣立即起效且成本低廉，從而進一步降低了進行項目實驗與發(fā)現(xiàn)錯誤的資金投入。

大數(shù)據(jù)的關(guān)注重點在于提出正確的問題，這也是讓企業(yè)內(nèi)部員工參與項目如此重要的理由。但即使擁有卓越的相關(guān)行業(yè)知識，如果根本無法開始提出問題的流程、企業(yè)仍然無法收集到正確的數(shù)據(jù)。這類問題也應(yīng)該被納入預(yù)期并作好相應(yīng)準備。

解決問題的關(guān)鍵在于使用靈活而開放的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，保證其允許企業(yè)員工不斷調(diào)整實際方案、直到他們的努力獲得理想的回饋。通過這種方式，企業(yè)能夠消除恐懼并最終以迭代為武器順利邁向大數(shù)據(jù)有效使用的勝利彼岸。