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大数据被许多人吹嘘成了大企业的救星：有人说它能预言将来，照亮我们的阶梯，给陈腐的贸易模式带来新的朝气。可是在现实世界中，数据是会杀人的。它能杀死项目，杀死款子，甚至杀死时间。25年前，数据的增长速度约莫只有天天100GB，而此刻，数据的增长速率差不多已到达50,000GB每秒。跟着数据量的海量增长，企业也越来越难以凭借自身的本领举办数据阐明，从而加大而不是减小了企业计谋决定的难度。 时间是我们最名贵的资源，而数据偷走了我们大量名贵的时间。我们的感观早已被各类百般的数据沉没。天天我们城市收到数不清的电子邮件、手机短信和提醒动静，每一条信息城市让人分心，低落我们的事情效率。它们将我们抽离了原本该做的工作，迫使我们将留意力放在也许重要、也许不重要的工作上。同理，企业的业务数据也同样多得令人窒息，牵扯了我们的大量精神，已经成了影响企业高效决定的拦路虎。 不妨想象一下，假如有一天，你只会收到对你来说真正重要的信息，并且这些信息还能在正确的时间、在正确的所在找到你，世界将是什么样子。那么你天天至少能多做几多工作？我们将大量的时间淹灭在被动消化这些海量信息上，真正用来主动经营企业成长的时间少之又少。这样既令人心力交瘁，又减弱了企业效能。 更重要的是，数据会令企业丧失精准度。光靠捕获更多信息并不会自动使企业发生更多代价。有人大概会想，我们收集的数据越多，就越能从中得到好的看法。这种自欺欺人的心态是很危险的。只有当数据能带来精确而重要的看法时，它才是好的数据。 别的，只有与你息息相关的信息才是有用的信息。好的信息必需具备时效性和真实性。然而不幸的是，当企业想从大数据中提取有用的看法时，却常常会起到反结果。举个真实的例子，美国有一个叫麦克·西伊的人是办公用品超市OfficeMax的常客，他的女儿不幸和男友死于一场车祸。OfficeMax不知怎么得知了这个动静，在发给麦克·西伊的自动促销邮件中竟然呈现了这样的昂首：“麦克·西伊（女儿死于车祸）。”这并非大数据有意作孽，而是它的相关性（和适宜性）的问题。一个企业要想只收集其确实需要的数据险些是不行能的，许多时候你收集到的是那些原本不应看到的对象。对付一家公司来说，你收集到的数据很大概是误导性甚至是歼灭性的。大数据固然能将许多不相关的点毗连起来，泛起一幅完整的图画，可是要确保数据的相关性、实时性和真实性，你首先还要正确领略它的配景。 此刻，全球天天的数据总量都能到达250万的三次方字节，要想通过大数据得到全面的看法是很难的。你要么会陷入无力阐明的田地（因此无法得到看法），要么就更糟糕，你大概会在有限的甚至是被错误解读的数据基本上得到错误的看法。假如没有正确地领略数据的配景，将不啻于椽木求鱼。一些看似有但愿改变游戏法则的看法，在实际中却很有大概导致你从游戏中出局。 数据也会扼制你的机动性。传统的数据阐明要领，是将生意业务系统中的所有数据存放到一个数据客栈里（也有的叫数据湖或数据池），然后运行几套业务智能系统，叫几个或十几个阐明师阐明上一周的时间，然后把数据导到Excel里，可能做一个PPT。周而复始，获得的看法始终是滞后的。这种数据处理惩罚要领其实是一种挥霍。由于要处理惩罚的数据许多，你得需要很长的时间才气得到有用的或是有可操纵性的看法。你需要找到一种透过能繁杂的数据，获得为你的公司量身定制的信息的要领。 当我开车进城的时候，我想知阶梯上的交通堵不堵，需要多久才气到达目标地。假如有人给我的发起跟我同事上次开车走这条路时一样精确，那我就会不那么依赖GPS应用了。Waze就是这个规模的一款很是强大的应用，因为它截取了所有司机的一个庞大的时中断面的信息。这种全球数据的会合化使得所有用户都能得到与配景情况相关的看法。大数据也需要采纳雷同的做法。企业此刻应该遏制在本身公司的范畴内积攒业务数据了，而是应该真正操作云计较的局限经济效益，不只仅做到基本设施与应用的共享，更重要的是做到数据的共享。 假如你想将大量数据酿成有代价的看法，你就应该操作一个会合化的全球性平台，因为这样一个平台可以借助大量内部和外部资源消化海量信息。企业将数据收集、打点和阐明事情外包出去，就可以使这种通用平台专心研究数据科学，而你只需要会合精神，将它为你量身打造的看法应用在提高企业焦点本领、强化企业竞争优势上。 |
