通常，企業(yè)里面到處都充斥著數(shù)據(jù)。事實上各行各業(yè)的數(shù)據(jù)量均經(jīng)歷了幾何級數(shù)的增長，無論是醫(yī)療衛(wèi)生還是金融，抑或是零售業(yè)還是制造業(yè)。

　　在此類海量數(shù)據(jù)庫中，隱藏著無數(shù)商業(yè)秘密，也孕育著很多機遇以及潛在的成功。但將這些信息（除了由媒體和視頻生成的非結構化信息之外，還包括歷史數(shù)據(jù)）利用起來卻是一項令人望而生畏的工程。

　　“許多組織會累積30 年或30 年以上的交易數(shù)據(jù)，此外還有大量多媒體數(shù)據(jù)?！卑Ｉ茏稍児臼紫夹g策略官兼總經(jīng)理柯蒂斯(Gary Curtis) 說，“綜合所有信息并理出頭緒是企業(yè)在數(shù)碼時代面臨的挑戰(zhàn)。目前很少有組織能夠充分發(fā)揮其數(shù)據(jù)的潛力?！?

　　不可否認的是，這是一項艱巨的挑戰(zhàn)。CorporateExecutiveBoard 咨詢公司在對5,000 家公司進行了一項研究后發(fā)現(xiàn)，盡管對數(shù)據(jù)進行分析并獲得有效信息的能力已成為全球各組織的頭等大事，但是真正在這方面取得顯著成績的公司并不多見。

　　根據(jù)CEB 的研究結果，僅有38% 的員工和50% 的高級經(jīng)理有能力根據(jù)數(shù)據(jù)進行合理決策。在許多組織中，最大的風險來自過度分析。超過40% 的員工更愿意相信分析結果而非自己的判斷力，只有近20% 的員工會依直覺行事。

　　CEB 認為，有能力做出優(yōu)秀決策的員工——“知情懷疑論者”—能夠有效地在直覺判斷力與分析結果之間取得平衡。這些人擁有強大的分析技能，并且肯傾聽他人對于分析結果的意見，同時他們也敢于發(fā)表不同意見。

　　在今天這樣一個數(shù)字驅動的大環(huán)境下，企業(yè)必須能夠制定周密計劃并且實施可行的解決方案以管理大數(shù)據(jù)?！斑@是無法回避的—數(shù)據(jù)涉及各行各業(yè)?！庇《人稍兎展?Tata Consultancy Services) 的全球顧問實踐信息管理總監(jiān)維斯瓦納桑(Kalyan Viswanathan) 強調說，“大數(shù)據(jù)正在改變業(yè)務，并且創(chuàng)造新的風險以及機遇。明智的組織都在尋找對其進行有效利用的方式?！?

　　新時代的數(shù)據(jù)管理

　　從計算機應用誕生之日起，各公司就一直在尋找對不斷增長的數(shù)據(jù)加以管理和利用的方法。包含更多信息和更多關聯(lián)點的大數(shù)據(jù)正處在這一潮流的核心。據(jù)麥肯錫咨詢公司估計，普通大型企業(yè)目前儲存的數(shù)據(jù)量已達到200TB 。

　　各公司必須設法處理急速增長的非系統(tǒng)化數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫并不適合管理這類數(shù)據(jù)。埃森哲的柯蒂斯表示，“公在過去數(shù)年間，司數(shù)據(jù)來源的種類變得極為繁多”。

　　大數(shù)據(jù)可釋放數(shù)據(jù)背后潛藏的價值。它能讓數(shù)據(jù)更加透明，更多地被應用于日常業(yè)務；它能借助更多更廣泛的數(shù)據(jù)組給企業(yè)提供諸多洞見；它能創(chuàng)建更多的細分市場，以便公司制定更具針對性的營銷活動和銷售技巧；它能幫助公司匯總所有信息，設計出本來可能會被忽略的新產品和服務。有效運用大數(shù)據(jù)的組織往往能夠獲得顯著的競爭優(yōu)勢，并挖掘出新的商機。

　　但是處理大數(shù)據(jù)并不等于只是安裝一套系統(tǒng)，然后就能自動獲得結果。企業(yè)需要使用正確的技術和工具，制定合適的工作流程和政策，物色善于使用分析法和預測分析軟件的人才，從而打造產品和服務以滿足瞬息萬變的市場需求。

　　“大數(shù)據(jù)的處理需要企業(yè)在數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)整合、商業(yè)智能、數(shù)據(jù)可視化工具、商業(yè)分析法和預測建模上大量投入?！彼稍兊木S斯瓦納桑如是說，“此外還需要應用運算法則從而能夠發(fā)現(xiàn)其中的各種規(guī)律、關聯(lián)和關系?！?

　　向先驅公司學習

　　互聯(lián)網(wǎng)零售商和服務供應商亞馬遜(Amazon) 是在管理大數(shù)據(jù)方面處于領先的公司之一。很顯然，公司面對無窮龐大的數(shù)據(jù)量，非常需要利用這些數(shù)據(jù)去了解客戶行為，改善運營質量和成本，推出創(chuàng)新性的產品功能，并最終提高公司收益。

　　亞馬遜Elastic Map Reduce (EMR) 計劃的總經(jīng)理西羅塔(PeterSirota) 表示，亞馬遜依靠其可擴展的環(huán)境( 包括云資源)，只需數(shù)分鐘或數(shù)小時（而非數(shù)天或數(shù)周）即可得出結論和答案。

　　“Amazon.com 采用多種數(shù)據(jù)源，包括來自多個應用服務器上的非結構化或者半結構化的記錄文件，以及來自多種數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的結構化數(shù)據(jù)，”西羅塔說。這一環(huán)境同樣也允許亞馬遜及其客戶“存儲和處理各種類型的數(shù)據(jù)，包括圖像、視頻、DNA 序列和天氣傳感器數(shù)據(jù)以及從第三方來源( 例如Twitter 、Facebook 和Salesforce) 采集的數(shù)據(jù)..以更妥善地管理產品數(shù)據(jù)庫，并且分析有助于提高運營業(yè)績的指標”。

　　這家觸角遍及全球的在線巨頭依靠開源的Apache Hadoop 進行分布式處理( 包括非結構化數(shù)據(jù))。

　　此外，關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(RDBMS) 能夠讓亞馬遜制作各種報告，并針對既定的問題對結構化數(shù)據(jù)進行優(yōu)化查詢。

　　“Hadoop 和RDBMS 是互補性的技術，”西羅塔說。此外，通過亞馬遜的簡單存儲服務(Amazon S3) 存儲超大量的數(shù)據(jù)，再加上內嵌的數(shù)據(jù)處理、分析和搜索工具，亞馬遜為其內部運營和使用其服務的外圍公司改寫了大數(shù)據(jù)技術的應用領域。

　　西羅塔指出，云技術大大改變了大數(shù)據(jù)技術的應用前景?！澳憧梢愿斓貜臄?shù)據(jù)中得出有用的結果，而所付出的成本是如此之低，這讓傳統(tǒng)技術望塵莫及?！彼f道。

　　“云技術提供了即時擴展性和彈性。該技術能讓你能更快地就所關注的數(shù)據(jù)問題提出疑問，并迅速獲得有意義的解答。定期、全面地對大數(shù)據(jù)進行分析將有可能轉變你與客戶互動并做出反應的方式?！?

　　重新設計業(yè)務模式

　　越來越多的公司和政府機構正轉而采用大數(shù)據(jù)技術來重新設計其業(yè)務模式。塔塔咨詢的維斯瓦納桑表示，廣告商正從堆積如山的數(shù)據(jù)中篩選出有效信息，以便更透徹地認識顧客的購買行為以及提升業(yè)績的方式。零售商則綜合客戶行為、心理圖表和客戶生命周期事件以創(chuàng)建更精確的檔案。