【51CTO.com快譯】許多公司已經(jīng)在積極使用大數(shù)據(jù)，只是它們沒有稱之為大數(shù)據(jù)罷了。雖然“大數(shù)據(jù)”一詞有諸多爭議，可是這項(xiàng)技術(shù)還是變得對(duì)公司業(yè)務(wù)來說必不可少。

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據(jù)Dresner咨詢服務(wù)公司的一項(xiàng)新調(diào)查顯示，幾乎沒人能說清大數(shù)據(jù)到底是什么鬼;而且參與調(diào)查的所有公司，也幾乎都沒用大數(shù)據(jù)做真正有意義的事兒。

是不是覺得很吃驚?

其實(shí)也沒什么好吃驚的。就算是許多年前就有人預(yù)言大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可歸根結(jié)底，大多數(shù)公司還是把全部的精力，投入到如何將小數(shù)據(jù)充分利用起來。

這倒不是說大數(shù)據(jù)沒那么重要。誰也不能否認(rèn)，企業(yè)如今從數(shù)據(jù)中收獲頗多。因?yàn)槭聦?shí)就是這樣。但是，想從大數(shù)據(jù)中獲得價(jià)值，企業(yè)首先要變得務(wù)實(shí)。

誰需要大數(shù)據(jù)?

正如Datamation雜志的詹姆斯·馬奎爾(James Maguire)所寫，Dresner咨詢服務(wù)公司并沒有看到大數(shù)據(jù)獲得大規(guī)模部署的現(xiàn)象。

只有17%的公司承認(rèn)正在使用大數(shù)據(jù)，另有47%表示計(jì)劃未來使用，但何時(shí)使用還不確定。如此看來，難怪報(bào)告***得出的結(jié)論是：“盡管經(jīng)過了長期的造勢(shì)和炒作，眼下大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的實(shí)際部署，仍然無法廣泛適用于大多數(shù)企業(yè)組織。”

大數(shù)據(jù)，就是一大堆沒有的東西嗎？

答案當(dāng)然是否定的。畢竟，在報(bào)告調(diào)查的對(duì)象中，有59%的觀點(diǎn)表明，大數(shù)據(jù)“至關(guān)重要”，盡管他們現(xiàn)在并沒有明顯地感覺到，有用什么大數(shù)據(jù)處理的任務(wù)。那么這里，顯然這里有某個(gè)因素在作祟……

我堅(jiān)定地認(rèn)為，一定存在“某個(gè)東西”。

你不斷使用那個(gè)詞……

早在2012年，NewVantage Partners就顛覆了公眾對(duì)于大數(shù)據(jù)中“大”的定義。盡管在Hadoop及其生態(tài)系統(tǒng)的廠商的幕后推手下，媒體大肆報(bào)道PB級(jí)數(shù)據(jù)問題，但事實(shí)上大多數(shù)公司根本不存在所謂的PB級(jí)數(shù)據(jù)問題。

正如這項(xiàng)調(diào)查所發(fā)現(xiàn)的那樣，企業(yè)面臨的主要問題，還是數(shù)據(jù)的種類和處理速度。

市場終于心領(lǐng)神會(huì)，開始將越來越多的資金投入到可以更輕松地管理不同類型數(shù)據(jù)的技術(shù)上(比如MongoDB等NoSQL數(shù)據(jù)庫和DataStax版本的Cassandra)，以及處理流數(shù)據(jù)的技術(shù)上(比如Apache Spark)。

與此同時(shí)，企業(yè)繼續(xù)求助于更傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，比如甲骨文。就像DB-Engines在2015年年底盤點(diǎn)中發(fā)現(xiàn)的那樣，甲骨文在去年***的廠商評(píng)比中，漲幅***(綜合衡量發(fā)布崗位、技術(shù)論壇提及率和谷歌搜索等方面)。

它甚至超過風(fēng)頭正勁的NoSQL，超過云優(yōu)先的亞馬遜，超過其他任何廠商或技術(shù)。

當(dāng)然，甲骨文這種人氣的上揚(yáng)，某種角度講與大數(shù)據(jù)關(guān)系不大，而是緣于管理整齊的行列數(shù)據(jù)。但是從NewVantage Partners的調(diào)查數(shù)據(jù)來看，這種比較“小”的數(shù)據(jù)才恰恰是大多數(shù)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的處理對(duì)象。

另外，拋開結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，我想也許許多公司還是不認(rèn)為多樣化、高速度的數(shù)據(jù)，就是“大數(shù)據(jù)”。這可能是很少有公司聲稱自己在對(duì)大量任務(wù)進(jìn)行處理時(shí)，實(shí)際已經(jīng)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)的一個(gè)原因。正如MySQL數(shù)據(jù)庫工程師賈斯汀·斯旺哈特(Justin Swanhart)所說：“大數(shù)據(jù)毫無意義。你還不如問別人他們想要哪種數(shù)據(jù)庫。”

總而言之，就算大數(shù)據(jù)如此活躍地出現(xiàn)在人們的視野中，但許多公司未必認(rèn)為它就是“大數(shù)據(jù)”。

那又如何?

對(duì)于正在想自己是不是被大數(shù)據(jù)甩在后頭的企業(yè)來說，別再瞎擔(dān)心了。正如Gartner的分析師尼克·霍德克(Nick Heudecker)所說，“大數(shù)據(jù)”已遷移到大家更熟悉的領(lǐng)域中：

• 先進(jìn)分析和數(shù)據(jù)科學(xué)
• 商業(yè)智能和分析
• 企業(yè)信息管理
• 內(nèi)存中計(jì)算技術(shù)
• 信息基礎(chǔ)設(shè)施

很多企業(yè)已經(jīng)在充分利用大數(shù)據(jù)做項(xiàng)目，只是不把它們稱之為大數(shù)據(jù)。即便如此，有大量工作還是沒有做到位。正如麻省理工學(xué)院斯隆學(xué)院數(shù)字商業(yè)中心的研究員邁克爾·施拉格(Michael Schrage)所說：

“預(yù)測(cè)分析產(chǎn)生的最深遠(yuǎn)的影響，并不來自大幅改進(jìn)預(yù)測(cè)質(zhì)量，而是使企業(yè)從根本上轉(zhuǎn)變考慮問題和機(jī)遇的角度。”

換句話說，許多公司可能并不缺少將大數(shù)據(jù)充分利用起來的必要技術(shù)；它們?nèi)鄙俚?，是尋找徹底將?shù)據(jù)充分利用起來的那種方式的渴望。分析員們解讀數(shù)據(jù)是一回事，而真正利用分析結(jié)果扒動(dòng)公司業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)變化，則是另外一回事。

這不是你從某家廠商所能買到的那種東西。它一定需要在企業(yè)的DNA內(nèi)部發(fā)生變化。既要更準(zhǔn)確地了解大數(shù)據(jù)，又要用大數(shù)據(jù)切實(shí)處理一些任務(wù)，企業(yè)確實(shí)面臨艱巨的任務(wù)。

原文標(biāo)題:Big data's big problem? Most companies don't realize they're already using it

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