大數(shù)據(jù)給智能化商業(yè)帶來不同

錢伯斯是IBM公司分析解決方案事業(yè)部副總裁。她表示，許多客戶夠買了大數(shù)據(jù)和預測分析的服務(wù)，但卻希望其實現(xiàn)他們已經(jīng)適應(yīng)了的老的商業(yè)智能工具和數(shù)據(jù)庫工具。
    “通常情況下，客戶做的往往就是依靠他們已經(jīng)知道的東西?！卞X伯斯在2012年Hadoop峰會上說?！八麄兿Ｍ盟麄儸F(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施、使用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和工具。他們不想有任何的不同和改變。所以我告訴我的客戶說，如果你不執(zhí)行不同的操作的話，你不會得到任何不同的結(jié)果?！?br />  

  新的方法，技術(shù)和工具需求
    錢伯斯是完全正確的，如下從三個方面分析了原因：
    1、基礎(chǔ)設(shè)施。處理和存儲大量、多結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的新方法不斷涌現(xiàn)，正是因為傳統(tǒng)的關(guān)系型技術(shù)不能夠在單位時間內(nèi)完成工作或者不具備成本效益。例如，Hadoop允許你在合理的時間內(nèi)運行開放源碼軟件以非常低廉的價格存儲和處理大數(shù)據(jù)規(guī)?！，F(xiàn)在，嘗試利用甲骨文的服務(wù)?？梢怨?jié)省300萬美元的費用，以及6個月的時間。
    2、數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)是豐富現(xiàn)有的內(nèi)部交易數(shù)據(jù)與其他不同來源的數(shù)據(jù)，這些來源是來自您的企業(yè)之外。這可能意味著這些數(shù)據(jù)是來自Twitter或Facebook這樣的社交媒體、或來自國家氣象局、教育部門的公共部門的數(shù)據(jù)、來自彭博、道瓊斯的市場數(shù)據(jù)。如果你沒有混搭數(shù)據(jù)，你可能不必要進行大數(shù)據(jù)分析。
    3、工具。因為它們必須在新的，更大，更多樣化的數(shù)據(jù)量并行計算基礎(chǔ)設(shè)施之上，大多數(shù)最傳統(tǒng)的商業(yè)智能工具不會削減。你需要的是現(xiàn)代化的數(shù)據(jù)可視化和分析平臺，使用戶能夠輕松地處理大數(shù)據(jù)可視化。為了公平起見，極少數(shù)現(xiàn)有的商務(wù)智能供應(yīng)商，如Tableau和MicroStrategy正在努力讓自己的產(chǎn)品更好地融入大數(shù)據(jù)。但是，總的來說，你在過去的十年左右已經(jīng)使用的舊的報告工具無法為當前的大數(shù)據(jù)提供足夠的可操作的見解。
   風險的博弈
    但據(jù)我所知，這種改變是很難的，所以有時IT部門是為了規(guī)避風險。但是，我們正處在一個十字路口。大數(shù)據(jù)絕不是曇花一現(xiàn)或輕微更好方式的商業(yè)智能。這是一個全新的模式，需要思維的重大轉(zhuǎn)變。換句話說，“你已經(jīng)在經(jīng)歷一些額外的風險了。”按照錢伯斯所說的那樣，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的成功。
    她說，這意味著“如果你想有更多的見解，你一定要注入您的應(yīng)用程序，你的數(shù)據(jù)網(wǎng)新信息?！边@意味著你必須投資新的基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)等，諸如Hadoop和其他平臺上，形成一個新的大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。你需要采用新的最終用戶工具，把所有的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成易于理解的見解。
    好消息是，你不必將您的整個現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施和工具集推倒重來。事實上，我強烈反對那樣做。你現(xiàn)在所使用的商業(yè)智能和數(shù)據(jù)倉庫有可能是一個原因，因為他們已經(jīng)在為您提供相應(yīng)的業(yè)務(wù)價值。事實上，許多大數(shù)據(jù)技術(shù)確實能幫助你從現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫和工具獲得更多的價值。
    當涉及到大的數(shù)據(jù)，從小事做起。確定一個特定的需要解決的業(yè)務(wù)問題，一個固定的業(yè)務(wù)才能帶來實實在在的利益。與大數(shù)據(jù)行業(yè)的同行們交流學習。