在大數(shù)據(jù)時(shí)代，流傳著的大數(shù)據(jù)幫助我們做什么的故事常常讓我們腦洞大開(kāi)。比如美國(guó)職業(yè)棒球大聯(lián)盟如何應(yīng)用數(shù)據(jù)分析指導(dǎo)比賽，農(nóng)業(yè)集團(tuán)Georgia如何利用更精準(zhǔn)的天氣預(yù)報(bào)優(yōu)化灌溉等等。

不過(guò)，無(wú)論我們?cè)谑裁磮?chǎng)景下運(yùn)行或試驗(yàn)大數(shù)據(jù)，我們都面臨同樣的問(wèn)題，即我們要解決的業(yè)務(wù)問(wèn)題是什么？大數(shù)據(jù)技術(shù)如何應(yīng)對(duì)？我們是否在分析正確的數(shù)據(jù)？

答案可能是眾說(shuō)紛紜的。哈佛商學(xué)院教授ClaytonChristensen在本期《數(shù)據(jù)價(jià)值》中就說(shuō)道：“大數(shù)據(jù)只是帶給我們更多的數(shù)據(jù)，但這并不等于我們擁有了更多的洞察。”

美國(guó)Allstate保險(xiǎn)公司使用了Hadoop資源池，其量化研究和分析人員Mark Slusar表示：“之前我們分析的只是州數(shù)據(jù)，因?yàn)槿珖?guó)數(shù)據(jù)太大了，我們還沒(méi)有有效的方法來(lái)處理它?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)組織更有序，更集中，計(jì)算能力也有了很大飛躍，以前要跑幾個(gè)月的任務(wù)現(xiàn)在只需要幾小時(shí)。”對(duì)這些數(shù)據(jù)的分析為Allstate節(jié)省了財(cái)產(chǎn)檢查的費(fèi)用，多達(dá)300萬(wàn)美元。

當(dāng)然，大數(shù)據(jù)項(xiàng)目也要在詳細(xì)考慮下實(shí)行。技術(shù)投入需要和人力投入相匹配，企業(yè)需要一定的技術(shù)專家定義問(wèn)題和數(shù)據(jù)集，提出正確的問(wèn)題，從數(shù)據(jù)中提取相關(guān)信息。

說(shuō)道技術(shù)專家，本期《數(shù)據(jù)價(jià)值》請(qǐng)到了加拿大家居服務(wù)公司RelianceHome Comfort的CIO Celso Mello。他從IT執(zhí)行者的角度談及如何利用技術(shù)解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。他表示：“一個(gè)備受矚目的項(xiàng)目可以改變業(yè)務(wù)，所以它需要有領(lǐng)導(dǎo)者的支持。”這要求業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者懂得技術(shù)的價(jià)值。