企業早已意識到大資料的商業價值。同樣是投資大資料，別人的回報率為什麼更高？一是要掌握投資時機；二是商業模式、清晰的戰略定位、穩固的資料基礎設施等因素都是影響大資料價值發揮的因素。
不考慮體量、種類和速率，大資料本身是毫無價值的。只有當商業使用者利用它們為企業創造價值時，它們才是無價之寶。正因如此，我們需要「大」分析。
多數企業都有監控資料倉儲的長期報告和儀錶盤，但是並不對外開放這些資源庫，由此阻礙了為了滿足需求而誕生的深度探索。導致這種情況的一部分原因是分析工具對大多數普通使用者來說過於複雜，另一部分原因是對於使用者來說，資源庫的資訊還遠遠不夠用。隨著大資料分析正規化的出現，這種情況將發生戲劇式的變化（有些變化甚至已經登上了舞台）。
對於企業來說，大資料的價值與挑戰並存。傳統的捕獲、儲存、分析方法並不能快速有效地處理大資料，因此，研發（或者購買、僱傭、外包）新技術來接這塊燙手山芋成為了當務之急。
在做這項投資之前，企業首先要師出有名。以下的問題也許能使你在這點上更加明朗地看清一些。如果你的企業存在以下幾種情況，你就要慎重考慮開始你的大資料之旅：
●受目前使用的平台和環境限制，你無法處理想要處理的資料；
●你想將最新的資料來源（如社交**、rfid標籤、感測器、網頁、gps、文字資料）納入到分析平台，但是它們無法和資料儲存中由架構定義的行與列相容而又不失真實性和豐富性；
●為了實時分析，你需要盡可能快地整合資源；
●由於新資料本質未知，或者沒有足夠的時間確定本質，然後再開發相應的架構，你需要乙個按需變化架構（與關聯式資料庫管理系統中使用的先定架構相對）資料儲存正規化來適應這種情況；
●資料到達的速度遠遠超出你企業目前使用的傳統分析方法能夠處理的速度。
正如其他大型it類投資一般，大資料分析能否成功取決於一系列因素。圖一形象地展示了一些最關鍵的因素。
圖一大資料分析成功的關鍵因素
以下是對這些關鍵因素的解讀：
●清晰的商業需求（願景與戰略一致）。商業投資應該是為了更好地商業發展而不是純粹追求高科技。因此大資料分析的首要驅動力應該是商業需求，不管來自於什麼層面：戰略、技術或者運營。
●強大穩定的支援（即執行支持者）。眾所周知，離開了強大穩定的執行層的支援，改革很難（幾乎不可能）成功。如果目標範圍只是乙個或者幾個的分析應用，那麼部門級別的支援就足夠了。但若想進行整個企業的轉型（使用大資料的初衷常常在於此），就需要來自最高層的、整個企業的支援。
●商業戰略和it戰略間的一致。必須要確定分析工作總是為了支援商業戰略，而不是商業戰略支援分析工作。分析工作應該在商業戰略中扮演推動者的作用。
●實事求是的決策文化。在實事求是的決策文化中，資料推動著決策。而不是直覺、感覺和猜測。同時，這種文化還伴隨一種以實驗決定哪些有效、哪些無效的實驗文化。要創造實事求是的決策文化，企業高層需要：
1.認識到一些人總是不能或者不願意作出調整的；
2.用實際聲音表達自己的支援；
3.強調必須拋棄過時的方法；
4.詢問什麼樣的分析最終進入了決策；
5.以獎勵和補償促進員工按公司的期待行動。
●穩固的資料基礎設施。資料倉儲為資料分析提供了基礎設施。這項基礎設施始終在不斷變化並在大資料時代因新科技而得到了進一步加強。成功需要新老結合，並為了事半功倍的全面基礎設施而努力。
隨著資料的體量和複雜性不斷增加，對高效分析系統的需求就越來越急迫。為了趕上大資料的計算機需求，一批創新的計算機技術和平台正在開發中。這些技術統稱為「高效能計算」，包括：
●「記憶體分析」 允許在記憶體中處理分析型計算和大資料，再通過一系列專用的接點進行分配，由此幾乎能夠做到實時地高度精確**並解決複雜問題；
●「資料庫內部分析」 在資料庫內部完成資料整合和分析，因此不需要重複地移動或者轉化資料。這種技術能加速**，並更好地控制資料；
●「網格計算」 在乙個共享的、**控制的it資源池中處理任務，能夠提公升效率，降低成本，效能更佳。
●「裝置」 將硬體和軟體整合到乙個物理單元中，使之不僅能夠快速處理，還可以恰如所需地改變大小。
這些計算需求不僅僅是當今企業面臨的大資料挑戰的一部分。企業高管們在實踐中發現了一些對於成功實施大資料分析有重要影響的因素，列舉如下。在考慮大資料專案的實施和架構時，留心這些因素將使這段通往分析能力的旅途不那麼緊張。
●資料體量。捕獲、儲存、處理大量資料的速度必須要保持在乙個快速的狀態，以保證決策層在需要的時候即刻就能獲得最新資訊。
●資料整合。在融合結構或者**不同的資料時既要提高速度又要降低成本。
●處理能力。捕獲資料後即刻處理的能力非常重要。傳統的收集、處理資料的方法也許並不適用，在多數情況下，資料一經捕獲就需要立即分析以獲得最大的價值。
●資料管理。大資料的安全、隱私、所有權和質量問題都應該實時更新。資料的體量、種類（形式和**）、速率在變化中，因此管理實踐的能力也要相應地有所變化。
●技術可得性。大資料需要和新工具配套使用，並且常常有新的視角產生。作為新興產業，該領域的專業人員（常被稱為資料科學家）存在短缺。
●解決方案的成本。大資料為我們開啟了一扇通往商業改良的大門，有大量正在發生的實驗和發現需要付諸實踐以確定什麼樣的模式是有效的，是能將預見轉化為實際價值的。為了保證roi比率為正，各種大資料專案都必須降低發現價值的成本。
由於大資料的挑戰真實存在，大資料的價值也同樣摸得著看得見。商業分析領導者們的實際行動證明了資料資源對商業的價值，推動企業從實驗、探索大資料到適應、擁抱大資料的轉變。他們做的任何一件事都能夠將企業的前後期區分開來。探索固然是好的，然而，大資料的終極價值在於將預見轉化為行動。
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