大数据技术无疑是目前最热门的技术话题。 然而， 关于大数据的企业应用时代是否到来， 在技术和管理领域一直有不同的争论。Andrew Brust给出了大数据进入企业应用阶段的一些障碍。 希望这些观点对于企业CEO/CIO进行大数据战略的决策会有所帮助。以下是Andrew Brust的观点的总结：
一、产品成熟度
无论从全球500强到中小企业， 围绕着商业智能(BI)和关系型数据库管理， 都积累了大量的人才和经验， 这方面的产品也相当的成熟。 很多产品， 即使针对非技术人员， 也能提供友好的用户界面和便捷的操作。
然而， 在大数据领域。 Hadoop却多数采用命令行形式， MapReduce的代码只能用Java来写。 HDFS文件系统还是由单一域名节点来控制， 安全性得不到充分保障。 尽管， 目前出现了一些以浏览器方式和现有BI软件交互的工具如Hive(以及支持实时SQL查询的Impala)。 这些产品还远远达不到一个企业级产品所要求的程度。
二、数据的采集
如何把数据变成信息， 一直是商业智能(BI)实施和运行中最麻烦的一块。 在数据采集，数据共享，以及数据的整理过程中， 企业内部的管理问题， 企业部门之间的利益问题会和具体实施的困难搅在一起。 这些方面的问题， 并不能因为大数据而发生改变。 相反， 数据量的增大， 只会增加企业在数据管理和数据分析方面的难度。
当然， 大数据分析的灵活性， 可以使得数据查询变得更加简单和灵活， 这有助于从技术和管理方面降低企业数据管理的复杂性。 不过， 对非结构化数据的分析工具还没有完全成熟， 也还不是一般的企业数据分析人员所能够轻松掌握的。
三、中小企业案例和战略的缺乏
如果我是一个大网站的CEO， 或者银行的高管， 或者大型零售企业。 现在有很多大数据的案例， 可以告诉我如何能够利用大数据， 提高效率， 发现更多的目标用户， 或者降低运营成本。 可是要是我是一个有5家“麦当劳”的加盟者呢。 谁能告诉我Hadoop和MapReduce能帮到我什么。(编者按：点餐牌的视觉热力图?店铺区域设计优化?)
其实， 中小企业也应该认真考虑他们的大数据战略了。 如果他们有网站， 他们也能够产生大量的数据。 即使没有网站， 其实，每天摄像头里产生的数据，如果能利用好， 也有足够的分析价值。此外，在社交网站的海量数据面前，中小企业与大企业面临同样的机遇，但问题是， 数据挖掘对于中小企业来说过于复杂。 这还需要类似的数据挖掘工具变得更加简单才行。(ClearStory这样的创业公司正致力于大数据的可视化和易用化，让那些雇不起高水平数据科学家的企业，以及非IT部门的业务人员也能使用大数据。参考阅读：二十大数据可视化工具点评)
四、大数据的投资回报
对于互联网企业， 大数据能够增加用户数量和用户粘性。 对于制造企业来说， 大数据分析可以优化生产流程。 对于金融业来说， 大数据可以帮助开发更好的算法交易。 对媒体公司来说， 大数据能帮助更好的销售广告， 对电子商务公司来说， 大数据能更好的定位目标客户。
这些公司， 有一点是共同的， 那就是， 大数据所带来的回报要大大高于大数据所需的人力，物力等方面的投资。 而对于其他很多行业来说， 为什么要花这么多钱， 请这么贵的数据科学家， 统计学家来， 如何衡量投资回报还是一个很难回答的问题。
根据Big Data Insight Group的大数据趋势报告《解读大数据的商业价值和战略意义》，在早期阶段，大多数企业(80%)没有量化大数据项目的价值回报。
此外，现有的大数据产品和服务， 必须变得更加易用， 更加便宜才能吸引更多的行业用户。
五、对企业IT战略的影响
从更高的层面上来看， 大数据战略不是仅仅指数据， 它将会给企业的整体IT战略带来影响。 比如说， Hadoop的分布式廉价的存储方式， 会给企业目前普遍采用的中心式的昂贵的存储服务器的方式带来冲击。 Hadoop也可能会使得企业对数据分析人员的Java能力的要求提高， 而相对SQL能力的要求则会降低。 大数据也将推动企业加快向云计算和云存储方面的转型。
所有这些， 都需要企业进行考虑和适应。 因此， 大数据的战略需要和企业整体IT战略一起考虑， 这样也加大了大数据战略推动的难度。
参考阅读：IT部门迎战大数据的五大策略，决胜大数据：企业成功的七大步骤
六、人才的缺乏
大数据人才的技能， 包括数学， 统计和数据模型的技能。 才刚刚有些大学提供数据分析的学位来培养这方面的人才。 而比如说Java编程的技能， 在大数据时代， 对于非编程人员的数据分析人员， 也成为了必备的技能了。 而最难的是， 需要既懂技术， 又理解企业所在行业的数据分析人员。 这样的人才就几乎如深海里的珍珠那么难找了。 即使从企业内部培养， 也很困难。 所以这些， 都成为了大数据在企业应用的障碍。
参考阅读：2012年大数据商用的十大发展趋势 ，大数据的人才荒
七、CEO和CFO
《哈佛商业评论》对财富1000强企业大数据应用现状的调查显示，大多数CEO， 从战略高度， 都认识到大数据的重要性， 然而， 这还需要管理团队从执行方面有更加深入和实际的理解才能真正实施大数据战略。 而事实上， 很多企业的管理团队还做不到。 大数据产品和服务， 必须变得更加简单， 使得那些非大数据专家们也能够充分理解， 这样才能保证可实施性。
对很多企业来说， 商业智能(BI)是由CFO来主管的。 而现在的很多大数据产品， 作为BI的替代或者升级， 则是由技术部门或者业务部门来发起的。 这样在大数据战略的实施中， 对技术的掌握与对数据的掌握就被割裂开了。 (技术部门掌握技术， 而财务部门则掌握数据)， 而CFO在大数据的实施战略中， 将从过去的决策者被边缘化了。 这往往也是大数据在企业中推动的一个阻力。
参考阅读：CIO如何建设企业数据分析文化
结论：
很多“破坏性创新”都有类似的成长曲线。 刚出来的时候被爆炒， 然后逐渐完善成为主流技术。 大数据技术也一样。 毫无疑问， 大数据技术在5年到10年内将会成为主流。 不过在这之前， 它还需要跨过各种技术和非技术的障碍，而形成数据导向的企业管理文化，则可能是企业决胜大数据最为重要的前提。
原文链接：http://www.ctocio.com/ccnews/10407.html
