大數(shù)據(jù)在企業(yè)中擁有著前所未有的重要性，這在一項最新出爐的調(diào)查報告中清晰的展現(xiàn)出來：接下來的幾年中，有76%的企業(yè)將會加大或繼續(xù)保持在大數(shù)據(jù)上的投入，然而相對遺憾的是，只有23.5%的企業(yè)擁有清晰的大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。
這和三年前Gartner的大數(shù)據(jù)報告遙相呼應(yīng)，當時有64%的企業(yè)表示他們不會錯過大數(shù)據(jù)帶來的絕好機遇，但也和現(xiàn)在一樣，絕大部分的企業(yè)并不清楚能夠從大數(shù)據(jù)倉庫中獲得什么價值。
我們無法將這個情況作出更好的解讀，只能說大家都在閉著眼睛飛翔。
越來越大
這 項調(diào)查是咨詢公司DNV GL Business Assurance聯(lián)合研究機構(gòu)GFK Eurisko共同發(fā)起的，他們對全球1189家企業(yè)做了調(diào)查，希望更好的了解他們的大數(shù)據(jù)計劃。在這些企業(yè)中，有52%的企業(yè)認同大數(shù)據(jù)是巨大的商業(yè)機 會;在1000名員工以上的大型企業(yè)中，認同率上升到了70%;而在報告中被分類為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的企業(yè)中，對大數(shù)據(jù)的認同高達96%。
調(diào)查同時發(fā)現(xiàn)接近45%的企業(yè)認為大數(shù)據(jù)“重要”或“極為重要”，因此在被問到是否會在大數(shù)據(jù)上進行更多投入時，報告體現(xiàn)出相似的結(jié)果：
這些都是好消息。
應(yīng)該怎么做?
壞消息是盡管這些企業(yè)拿出全部的熱情投入大數(shù)據(jù)，但它們并沒有制定有效的規(guī)劃方案對企業(yè)的現(xiàn)狀做出改善。
當然，在調(diào)查中100%的行業(yè)領(lǐng)袖企業(yè)聲稱能夠“利用大數(shù)據(jù)來提高生產(chǎn)力與創(chuàng)造價值”，但更值得注意的是72.3%的企業(yè)在大數(shù)據(jù)的海洋中無所適從，即使上千人級別的大型企業(yè)，他們中的大多數(shù)似乎也無法對大數(shù)據(jù)找到頭緒：
此外，企業(yè)并不一定像他們自認為那樣從數(shù)據(jù)中獲得了實際價值，因為大多數(shù)企業(yè)缺乏明確的將數(shù)據(jù)運用到工作中的戰(zhàn)略：
大企業(yè)們確實能夠提早一步做出規(guī)劃(有39.6%的大型企業(yè)聲稱擁有明確的戰(zhàn)略)，這也許是因為他們比大多數(shù)企業(yè)更早投資于大數(shù)據(jù)，但仍然改變不了的事實是大多數(shù)公司仍然不知道該怎樣正確利用他們的數(shù)據(jù)。
而且這一事實在過去的幾年里并沒有改變太多。在2013年Gartner的報告中，大多數(shù)企業(yè)難以確定從數(shù)據(jù)中獲取價值的企業(yè)策略，并且缺乏必要的技巧。關(guān)于這個我記得當時曾這樣寫過：“56%的企業(yè)在不知道如何從數(shù)據(jù)中獲取價值時就迫切著手部署或規(guī)劃大數(shù)據(jù)項目，這樣的做法會帶來嚴重的脫節(jié)。”
這是三年前的真實情況，而到了現(xiàn)在也沒有改變。
更多的數(shù)據(jù)，更多的噪音
這個問題可以歸結(jié)為Nate Silver的觀點，在“信號與噪音”一書中他這樣表述--更多的數(shù)據(jù)并不一定帶來更深入的洞察力，而事實上往往起著相反的作用：
如果信息量以每天2.5五萬億字節(jié)的速度增加，那么其中有用的信息幾乎可以忽略不計，絕大多數(shù)信息就像是噪音，而且噪音增加的速度比有用的信號要快得多。我們需要測試無數(shù)的假設(shè)，收集繁多的數(shù)據(jù)--但客觀的真相卻是相對恒定的。
匆忙跳入大數(shù)據(jù)的企業(yè)很快發(fā)現(xiàn)跟隨“大數(shù)據(jù)”而來的往往是“大混亂”，以及大量無法處理的數(shù)據(jù)，這反而加劇了企業(yè)的數(shù)據(jù)問題。
回到這份調(diào)查，80.8%的受訪企業(yè)對DNV GL坦誠他們沒有對大數(shù)據(jù)的未來做好充分的準備，缺乏有效的企業(yè)戰(zhàn)略，并且對數(shù)據(jù)爆炸沒有足夠的了解。
作為回應(yīng)，有47.3%的受訪者報告說企業(yè)正在組織內(nèi)部培訓(xùn)，幫助他們在不斷增加的數(shù)據(jù)噪音中鑒別出有用的信號。這是這份報告中讓人興奮的一點，讓我想起Gartner分析師Svetlana Sicular在幾年前所指出的：“企業(yè)的內(nèi)部員工實際上比神秘的數(shù)據(jù)科學(xué)家更了解自己的數(shù)據(jù)。”
關(guān)鍵在于要讓那些了解企業(yè)業(yè)務(wù)的人也擁有智能查詢業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的能力，“學(xué)習(xí)Hadoop其實要比學(xué)習(xí)企業(yè)的業(yè)務(wù)更容易，”她認為。所以，企業(yè)應(yīng)該將更多的努力放在培訓(xùn)現(xiàn)有的員工上，給他們提供所需的工具來解鎖企業(yè)數(shù)據(jù)的價值。
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