讓大數據為你服務,你需要做些什么

你可能不知道，又有一篇強調大數據好處的重量級報告問世了。谷歌、臉譜網和易趣網等科技巨頭都把定制、免費、授權使用的各種技術進行了組合使用，通過結合免費的大數據將內部數據資產進行變現?，F在的時代里，最普通的人對大數據也有話要說！

但是，如何組織實施解決方案，使企業能夠處理大量數據、釋放出大數據的潛能呢？

道阻且長

Long Road Ahead

通常來說，企業高管都會迅速地批準使用大量資金用于大數據平臺建立。很多企業很快就意識到，他們需要利用分析技術，讓這些數據具有意義。

一些組織開展了“敏捷”計劃。它可能有一個平臺，將Hadoop用于部分分布式存儲，另有一些數據結構處理機器學習和實時流媒體，如Apache Spark，還有許多其他不同的運行部件。

結果呢？在一兩年的時間、數百萬美元的投入后，一個可行的大數據平臺終于問世了。

但不幸的是，這些大數據平臺太少、來得太晚了。為什么呢？這些組織已經失去了關鍵的時間和資源，他們把優勢拱手讓給了采取了不同策略的競爭對手。

攜手大數據分析共同奮進

Run With Big Data Analytics

那些成功的企業采取的是與眾不同的策略和方法，他們讓基礎設施跟上成功試點項目的需要。最重要的是，這種方法確保了用大數據平臺所支持的分析技術來保證對大數據平臺的投資。

那么現在在實際工作中應該如何操作呢？和運營分析的方式很相近，只是我們將把大數據與運營數據進行結合！

四步走戰略

The Four-Step Approach

1.   找到擁有強大商業案例支持并需要外部大數據資源的試點項目。比如說，你可能想看看，利用和公司有關的微博是不是能發現什么可用的洞察。那么你就可以嘗試開展一個利用語義分析的項目，來了解微博的主題、發現客戶是否對公司業務含有積極或消極的情緒等。

2.      把這些項目按照商業價值和實施難度進行排序。剛開始的成功將作為證據支持，幫助您在組織內構建出需要的技能和資源，應對更大、更困難的分析任務。

3.      通過簡短有效的測試評價大數據技術。如果企業內部有專業人士，那么這個測試就可以在企業內部進行，或者也可以尋找外部咨詢的服務，專注于找到最有可能成功、最能提供商業價值的分析項目。

4.      持續幾輪的探索、排序、測試流程。這個過程給你時間去了解企業的大數據需求是什么，并為最終提供一個“適用的”大數據技術平臺提供有價值的觀察。

更多優點

Need More Convincing？

令人驚訝的是，這種革新性的方法不需要花上兩年來先部署一個大數據分析平臺卻不能同時為企業創造效益。相反地，在整個過程中組織沒有任何時刻會忽略它的運營分析需要。

它甚至還有一個附加的優點，它提供了在組織中擁抱和融入“大數據思維”的時間。這是一個慢慢完成的過程，你不能期望組織一夜之間就具備分析數據還能利用見解的能力，這個過程是有組織有計劃地逐漸進步的。

顯然，這才是大數據項目的正確打開方式！