大数据三个V的特征（规模大、速度快、种类多）日益显著，很多商业领袖在寻求新的商业机遇的时候都面临着大数据分析的挑战。大数据已经火了很多年，是时候解决大数据分析的难题了。

在IBM近期于美国拉斯维加斯举行的“Information On Demand（IOD）”大会上，一些大企业数据专家发表了相关看法。

新的数据驱动的应用有很大的潜在价值，但也要很大的投入，比如制定更严格的计划、细化分析技能和关注数据治理。

美国JP摩根大通公司的董事总经理及首席数据科学家R.Madhavan表示：“人们主要的兴趣在于业务，而我们缺少行为准则。”

Madhavan在IOD大数据最佳时间分论坛上发表演讲，他认为企业如果还没有明确业务目标就去挖掘数据的话，大数据分析很可能会失败。

虽然企业也能获得一些好处。新的应用程序能够为数据作业和客户服务流程节省时间。归档非分析应用程序和数据ETL（提取、转换和加载）也可能具有其他用途。

Madhaven透露，他现在正在努力将分散的大数据事业融入更有凝聚力的组织团体之中，以提高数据治理的水平。

数据多样性

在另一个IOD关于部署预测分析软件的分论坛上，Verizon预测分析和数据科学管理者Ksenija Draskovic表示，美国电信巨头Verizon无线需要处理的数据一直具有规模大、速度快的特点。但现在数据分析师还要解决数据种类繁多的难题。

她认为，部署大数据分析不是一件容易的事，分析团队要处理各种各样的数据集，比如社交媒体数据、Web日志和通话记录。数据源不应仅限于自己的资源。如果数据分析师不仔细研究不同数据集之间的相互关系，很可能在大数据面前误入歧途。

Draskovic特别强调“危险的见解”，她认为错误的、不可信的发现甚至会让公司关门大吉。

Draskovic表示，在Verizon，大数据工作已经开展很多年了。她的主要工作是将预测分析和客户关系管理结合起来。这一工作有效地减少了客户流失。

Verizon仍在继续利用有助于提升分析的新的数据源。

“我们注意到，将社交媒体的评论与传统结构数据结合起来，确实能够提供价值。”

数据源越多，越有助于员工理解不要只关注一个来源。员工需要把数据分析结果放入具体的环境中。

领导层考虑大数据

Madhavan表示，他和他的同事正在开发更好的大数据处理的方法。如果新的应用能够取得成功，业务用户需要事先考虑好要处理何种数据、达成什么业务目标、取得怎样的利润。

他认为，集成的好的大数据应用程序，哪怕微小的提升，也能创造巨大的价值。使用数据局减少客户支持电话，只需要几秒钟，却可以提升用户体验，降低运营成本。

数据管理者一方面需要增加对大数据线项目的支持，另一方面需要降低业务领导者的期望。

Madhavan表示：“最近大数据很火，CEO和CFO都希望大数据能产生奇迹。但这不是两三年就能完成的。”大数据项目需要时间去成长。

根据IBM自己的调查，对大数据分析的支持还有很大的增长空间。IBM商业价值研究院在2013年开展的数据分析的调查中，有900名参与者。只有24%的CEO和首席运营官表示组织主要采纳了数据分析成果。虽然这个数字在2012年只有11%，它仍是公司的一小部分。

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