大數(shù)據(jù)項(xiàng)目遭遇失敗的八個(gè)理由_數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)成為萬(wàn)眾矚目的焦點(diǎn)，已經(jīng)有眾多企業(yè)在拼命把自己的數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)分析師對(duì)數(shù)據(jù)的分析后使用、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(jì)劃在“合適的時(shí)間”著手實(shí)施或者表示不打算接觸大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。而在那些已經(jīng)親身實(shí)踐大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的企業(yè)中，多數(shù)遭遇失敗、而且往往是掉進(jìn)了同樣的幾個(gè)陷阱當(dāng)中。

　　取得大數(shù)據(jù)項(xiàng)目成功的關(guān)鍵在于構(gòu)建一套迭代型方案，鼓勵(lì)現(xiàn)有員工參與并使用，從而在一系列無(wú)關(guān)緊要的失敗中學(xué)習(xí)知識(shí)并積累經(jīng)驗(yàn)。

　　從眾心理

　　大數(shù)據(jù)絕對(duì)是項(xiàng)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(gòu)買或者正計(jì)劃在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)領(lǐng)域進(jìn)行投資，這一比例高于2012年調(diào)查中的58%。越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始深入探索自己的數(shù)據(jù)，嘗試?yán)锰N(yùn)藏在其中的信息最大程度減少客戶流失、分析財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)并改善客戶體驗(yàn)。

　　在這64%認(rèn)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(jì)劃在未來(lái)一年中進(jìn)行投資、另外15%則計(jì)劃在未來(lái)兩年內(nèi)進(jìn)行投資。不過(guò)在Gartner的全部720位調(diào)查對(duì)象中，只有不到8%已經(jīng)實(shí)際部署了大數(shù)據(jù)技術(shù)方案。

　　這樣的結(jié)果實(shí)在很糟糕，不過(guò)造成項(xiàng)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(kāi)出可觀的薪酬數(shù)字來(lái)招徠并雇用數(shù)據(jù)分析師，目前其平均收入已經(jīng)達(dá)到每年12萬(wàn)3千美元。

　　八種導(dǎo)致失敗的理由

　　由于眾多企業(yè)在探索自有數(shù)據(jù)的過(guò)程中完全是在胡打誤撞，因此在意識(shí)到這一點(diǎn)后、他們決定向能帶來(lái)更具可預(yù)測(cè)性方案的專業(yè)人士求援(包括認(rèn)為數(shù)據(jù)科學(xué)家能夠奇跡般地隨手化解他們面臨的現(xiàn)實(shí)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(dǎo)致大數(shù)據(jù)項(xiàng)目失敗的常見(jiàn)原因，它們分別是：

　　·管理層阻力。盡管數(shù)據(jù)當(dāng)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(dǎo)者仍然傾向于相信自己的直覺(jué)，更有61%的受訪者認(rèn)為領(lǐng)導(dǎo)者的實(shí)際洞察力在決策過(guò)程中擁有高于數(shù)據(jù)分析結(jié)論的優(yōu)先參考價(jià)值。

　　·選擇錯(cuò)誤的使用方法。企業(yè)往往會(huì)犯下兩種錯(cuò)誤，要么構(gòu)建起一套過(guò)分激進(jìn)、自己根本無(wú)法駕馭的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，要么嘗試?yán)脗鹘y(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)處理大數(shù)據(jù)問(wèn)題。無(wú)論是哪種情況，都很有可能導(dǎo)致項(xiàng)目陷入困境。

　　·提出錯(cuò)誤的問(wèn)題。數(shù)據(jù)科學(xué)非常復(fù)雜，其中包含專業(yè)知識(shí)門類(需要深入了解銀行、零售或者其它行業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)狀況);數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)經(jīng)驗(yàn)以及編程技能等等。很多企業(yè)所雇用的數(shù)據(jù)科學(xué)家(數(shù)據(jù)分析師)只了解數(shù)學(xué)與編程方面的知識(shí)，卻欠缺最重要的技能組成部分：對(duì)相關(guān)行業(yè)的了解。Sicular的觀點(diǎn)很對(duì)，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(xué)家，因?yàn)椤皩W(xué)習(xí)Hadoop比學(xué)習(xí)相關(guān)行業(yè)的知識(shí)更簡(jiǎn)單”。

　　·缺乏必要的技能組合。這項(xiàng)理由與“提出錯(cuò)誤的問(wèn)題”緊密相關(guān)。很多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目之所以陷入困境甚至最終失敗，正是因?yàn)椴痪邆浔匾南嚓P(guān)技能。通常負(fù)責(zé)此類項(xiàng)目的都是IT技術(shù)人員——而他們往往無(wú)法向數(shù)據(jù)提出足以指導(dǎo)決策的正確問(wèn)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(xiàng)目當(dāng)中的組成部分之一，訪問(wèn)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(xùn)等等。

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

　　·大數(shù)據(jù)孤島。大數(shù)據(jù)供應(yīng)商總愛(ài)談?wù)摗?a href='/map/shujuhu/' style='color:#000;font-size:inherit;'>數(shù)據(jù)湖”或者“數(shù)據(jù)中樞”，但事實(shí)上很多企業(yè)建立起來(lái)的只能算是“數(shù)據(jù)水坑兒”，各個(gè)水坑兒之間存在著明顯的邊界——例如市場(chǎng)營(yíng)銷數(shù)據(jù)水坑兒與制造數(shù)據(jù)水坑兒等等。需要強(qiáng)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(lái)，大數(shù)據(jù)才能真正發(fā)揮自身價(jià)值。

　　·回避問(wèn)題。有時(shí)候我們可以肯定或者懷疑數(shù)據(jù)會(huì)迫使自身做出一些原本希望盡量避免的運(yùn)營(yíng)舉措，例如制藥行業(yè)之所以如此排斥情感分析機(jī)制、是因?yàn)樗麄儾幌Ｍ麑⒉涣几弊饔脠?bào)告給美國(guó)食品藥品管理局并承擔(dān)隨之而來(lái)的法律責(zé)任。

　　在這份理由清單中，大家可能已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了一個(gè)共同的主題：無(wú)論我們?nèi)绾胃叨汝P(guān)注數(shù)據(jù)本身，都會(huì)有人為因素介入進(jìn)來(lái)。即使我們努力希望獲取對(duì)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(lái)打理的，其中包括眾多初始決策——例如選擇哪些數(shù)據(jù)進(jìn)行收集與分析、向分析結(jié)論提出哪些問(wèn)題等等。

　　通過(guò)迭代實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新

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

　　鑒于幾乎所有主要大數(shù)據(jù)技術(shù)都屬于開(kāi)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(wèn)題”的方案其實(shí)完全可行。更重要的是，很多平臺(tái)都能像云服務(wù)那樣立即起效且成本低廉，從而進(jìn)一步降低了進(jìn)行項(xiàng)目實(shí)驗(yàn)與發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的資金投入。

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

　　解決問(wèn)題的關(guān)鍵在于使用靈活而開(kāi)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(shí)際方案、直到他們的努力獲得理想的回饋。通過(guò)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。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)