sicular的報告給出了足夠明晰的資訊，可以讓kropman和liu回去分享給各自的團隊，避免犯同樣的錯誤。
kropman說：「大資料專案的失敗不單單是因為某個原因，而是由多個因素一起導致的。」
對於大資料專案的失敗，sicular總結出7個主要原因，並劃分為三個大類：戰略、技能和分析。
戰略方面的失敗
1.組織惰性。某家旅遊公司系統通過web日誌資料的挖掘來提公升客戶洞察。結果證明，使用者在瀏覽**之後，隨後的消費行為模式與管理層所認為的不一致。當團隊匯報此事時，管理層認為不值一提。但是，該團隊並沒有放棄，並通過嚴密的a/b測試，回擊了管理層的輕視。
這個案例的最終結果，不是每個cio都能期盼的。但是，有一點是可以確定的：做好和管理層打交道的準備，讓他們充分理解大資料是什麼以及相應的價值。要說對cio們有什麼建議的話，sicular認為，不要在失敗的專案上過多糾纏，重新啟動乙個新的。
這個專案的失敗是由於問題的複雜性。在抽菸與否之間，該公司沒有注意到還有大片灰色地帶：很多人是先抽菸而後又戒菸了。在將問題簡單化動機的驅動下，這個部分被忽略了。「他們不是醫療健康方面的專家。」sicular分析到。為此，她提醒聽眾要對應用案例排定優先順序，先易後難，循序漸進。
技術層面的失敗
3.無法應對料想之外的問題。一家全球性公司的大資料團隊發現了很多深刻的洞察，並且計畫通過雲讓全公司共享。「為此，他們啟動了乙個雲中的專案。」sicular說。
sicular認為，這樣做是有風險的 – 乙個在受控的定製環境中獲得成功的專案，未必能適應於生產環境中。「這個團隊低估了效率方面的損耗。由於網路擁塞的問題，無法滿足全球各個分支順暢提交資料執行分析的需求。」sicular分析說。
該公司應該仔細思考下如何支撐大資料專案，梳理所需的技能並協調各it分支的力量進行支援。「由於網路、安全或基礎設施的問題，已經有太多的大資料專案栽了跟頭。你必須事先想清楚，需要哪些方面的人手加入到專案中來。」sicular表示。
4.缺乏大資料分析技能。一家零售公司的首席執行官不認同亞馬遜規模化、扁平化的服務模式，因此讓cio構建乙個客戶推薦引擎。專案最初的規劃是半年為期，但是團隊很快認識到諸如協同過濾（collaborative filtering）之類的概念無法實現。為此，乙個團隊成員提出做乙個「假的推薦引擎」，把床單作為唯一的推薦產品。
這個假引擎的工作邏輯是：買攪拌機的人會買床單，買野營書籍的人會買床單，買書的人會買床單。就是如此，床單是唯一的、預設的推薦品。
儘管可笑，這個主意其實並不壞，預設的推薦也能給企業帶來銷售上的提公升。但是，由於大資料相關技能的缺失，真正意義上的引擎未能實現。sicular表示，這是需要很長時間探索和積累的。儘管過程曲折而漫長，不過不用擔心，大資料的推進是有明確階段劃分的，對cio們來說可以有針對性地加以應對。這些階段包括：
·管理高層表示支援
·大資料戰略規劃形成
·進行各種測試和驗證
·流程上線並不斷完善（sicular稱之為戰術階段）
·投資回報開始顯現，企業真正體會到大資料的價值（sicular稱之為戰略階段）
·技術領先的企業開始構建真正的資料產品（sicular稱之為轉型階段）
資料分析本身的失敗
因此，cio在拿到資料之後，應該從不同角度進行加以審視，確保對資料的**、驗證方法、控制手段以及是否有髒資料等問題都能胸有成竹。
6.提出了錯誤的問題。一家全球領先的汽車製造商決定開展乙個情感分析專案，為期6個月，耗資1千萬美元。專案結束之後，該廠商將結果分享給經銷商並試圖改變銷售模式。然後，所得出的結果最終被證明是錯誤的。
「專案團隊沒有花足夠的時間去了解經銷商所面臨的問題或業務建議，從而導致相關的分析毫無價值。」sicular說。
對此，sicular提到了決策分析中的「滿意度（satisficing）」模型 -- 即放棄對最優結果的偏執，基於具體的情境，找到足夠好的解決方案。「耐下性子，去真正理解問題以及企業可能從中獲得的收益。」sicular解釋說。
7.應用了錯誤的模型。為了尋找可供借鑑的案例，一位在銀行工作的博士研究了其他行業的大資料成功應用。最終，他的目光落在了電信行業的客戶流失**模型上。
該銀行從電信業聘請了一位專家，後者也很快構建了評估使用者是否即將流失的模型。sicular表示，當時已進入評測驗證的最後階段，模型很快就將上線，而銀行也開始準備給那些被認為即將流失的客戶發出信件加以挽留。但是，為了保險起見，一位內部專家被要求對模型進行評估。
這位銀行業專家很快發現了令人驚奇的事情：不錯，那些客戶的確即將流失，但並不是因為對銀行的服務不滿意。他們之所以轉移財產（有時是悄無聲息的），是因為感情問題 -- 正在為離婚做準備。
了解模型的適用性、資料抽象的級別以及模型中隱含的細微差別，這些都是非常具有挑戰性的。「這是大資料分析的關鍵之一。」sicular表示。為了大資料專案的成功，cio還必須從道德、倫理和心理的角度進行思考。
原文發布時間為：2023年9月1日
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