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大數(shù)據(jù)項目為何遭遇失???

2016/3/8 10:24:55 |  1308次閱讀 |  來源:網(wǎng)友轉(zhuǎn)載   【已有0條評論】發(fā)表評論

  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,即計劃在“合適的時間”著手實施或者表示不打算接觸大數(shù)據(jù)項目。大數(shù)據(jù)目前已經(jīng)成為萬眾矚目的焦點,已經(jīng)有眾多企業(yè)在拼命把自己的數(shù)據(jù)投付使用、希望借此為重要決策提供支持。而在那些已經(jīng)親身實踐大數(shù)據(jù)項目的企業(yè)中,多數(shù)遭遇失敗、而且往往是掉進了同樣的幾個陷阱當中。取得大數(shù)據(jù)項目成功的關(guān)鍵在于構(gòu)建一套迭代型方案,鼓勵現(xiàn)有員工參與并使用,從而在一系列無關(guān)緊要的失敗中學(xué)習知識并積累經(jīng)驗。

  1、從眾心理

  大數(shù)據(jù)絕對是項轉(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)購買或者正計劃在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)領(lǐng)域進行投資,這一比例高于2012年調(diào)查中的58%。越來越多的企業(yè)開始深入探索自己的數(shù)據(jù),嘗試利用蘊藏在其中的信息最大程度減少客戶流失、分析財務(wù)風險并改善客戶體驗。

  在這64%認同大數(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%計劃在未來一年中進行投資、另外15%則計劃在未來兩年內(nèi)進行投資。不過在Gartner的全部720位調(diào)查對象中,只有不到8%已經(jīng)實際部署了大數(shù)據(jù)技術(shù)方案。

  這樣的結(jié)果實在很糟糕,不過造成項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)開出可觀的薪酬數(shù)字來招徠并雇用數(shù)據(jù)科學(xué)家,目前其平均收入已經(jīng)達到每年12萬3千美元。

  2、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)的過程中完全是在胡打誤撞,因此在意識到這一點后、他們決定向能帶來更具可預(yù)測性方案的專業(yè)人士求援(包括認為數(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)項目失敗的常見原因,它們分別是:

  ·管理層阻力。盡管數(shù)據(jù)當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,更有61%的受訪者認為領(lǐng)導(dǎo)者的實際洞察力在決策過程中擁有高于數(shù)據(jù)分析結(jié)論的優(yōu)先參考價值。

  ·選擇錯誤的使用方法。企業(yè)往往會犯下兩種錯誤,要么構(gòu)建起一套過分激進、自己根本無法駕馭的大數(shù)據(jù)項目,要么嘗試利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)技術(shù)處理大數(shù)據(jù)問題。無論是哪種情況,都很有可能導(dǎo)致項目陷入困境。

  ·提出錯誤的問題。數(shù)據(jù)科學(xué)非常復(fù)雜,其中包含專業(yè)知識門類(需要深入了解銀行、零售或者其它行業(yè)的實際業(yè)務(wù)狀況);數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)經(jīng)驗以及編程技能等等。很多企業(yè)所雇用的數(shù)據(jù)科學(xué)家只了解數(shù)學(xué)與編程方面的知識,卻欠缺最重要的技能組成部分:對相關(guān)行業(yè)的了解。Sicular的觀點很對,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,因為“學(xué)習Hadoop比學(xué)習相關(guān)行業(yè)的知識更簡單”。

  ·缺乏必要的技能組合。這項理由與“提出錯誤的問題”緊密相關(guān)。很多大數(shù)據(jù)項目之所以陷入困境甚至最終失敗,正是因為不具備必要的相關(guān)技能。通常負責此類項目的都是IT技術(shù)人員——而他們往往無法向數(shù)據(jù)提出足以指導(dǎo)決策的正確問題。

·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)項目當中的組成部分之一,訪問并處理數(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)項目獲得成功,大家必須擺脫將其作為單一“項目”的

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