CEO们面临的大数据问题

2012-11-01来源 : 互联网

　　“大数据”是目前*热门的流行词之一，这其中自有其理由。不仅是**计算机实验室，现在各行各业的公司都可以具备处理大量数据集合的能力。而在过去，这些数据的规模之大是不可想象的。沃尔玛实验室和可口可乐公司的下一代饮料机Freestyle，都在使用**的数据库和分析平台，用来分析客户的实时数据，预测客户需求，帮助打造新产品。

　　CEO们开始怀疑，大数据是否真实可靠，这能否给他们的企业带来重要的竞争优势。这是预先对风险和回报进行权衡的关键因素，因为大数据会迅速带来高昂的成本。众位CEO为了**这种庞大的分析能力能够带来回报，需要问下面几个问题:

　　1. 大数据对我的企业有什么帮助？

　　对于*席信息官来说，大数据涉及处理来自多个来源的数据的数量、速度和变量，支持经营目标。对CEO来说，大数据涉及在公司合并业务系统数据时对情况的分析——比如客户订单和库存水平——更少地运用来自公司网站、Twitter订阅和电子邮件的传统数据。通过重新组合分析大量的数据，能让企业取得**地位。CEO们不在乎这些信息的来源，也不在乎所使用的技术——但是他们需要知道，大数据是否会对他们的未来和新思想给出令人信服的答案，帮助他们的公司有更好的表现。

　　比如，汽车公司能够确定在线广告关键词对*大客户更换特定车型带来什么影响，然后这家公司可以改变其网络营销计划。CEO们应该能够直接提出在下个季度或者未来12个月需要回答的*要问题，这会对经营业绩产生*大的影响。

　　2. 要花多少*？

　　大数据应用的建设和管理并不容易，要求企业具备特定的技术专业知识来开发和维护存储和分析平台及专业分析师，这些人称为数据科学家，他们能够处理大量的原始数据。

　　“大数据栈”(big data stack)通常采用重量级的处理和分析系统、数据清理工具、可视化工具来创建报告以及服务器和存储系统，这些系统能够储存和管理所有的数据。建设和整合大数据栈的成本，包括工作人员的费用，能够轻而易举地让大型企业投入数**美元的资金。例如，美国***近支付134万美元，为国家科学基金会(National Science Foundation)建设数据挖掘项目。

　　建设成本要取决于项目的复杂性和预算，下面是实施大数据项目的三种选择。

　　*佳组合:公司从每个类别的*佳供应商那里购买技术组件，建设大数据应用——这种方式耗资高昂，但是非常灵活，具有强大的选项。

　　打包应用程序:从一家技术供应商那里购买大数据集成套件——这个选择表现出色，具有成本效益，尤其是你计划把大数据业务集中在一个领域内，比如在线客户行为分析。

　　软件服务:服务软件厂商将收集和存储数据，进行基础设施建设，为你进行所有重要分析和数据管理，避免硬件、软件和人员所需的大量资本投资。