你想知道你的公司到底應不應該斥資購買大數(shù)據(jù)分析工具嗎?你也許是CIO，也許從事營銷工作，但這都沒有關系。你看看別人在做什么，才能明白這項技術將步智能手機的后塵，還是將步微軟Clippy(俗稱“大眼夾”)的后塵。

我對你深情同情。有些人覺得大數(shù)據(jù)天生很迷人，最終會碩果累累，只要你擁有數(shù)據(jù)源，只要你知道帶來最大幫助的分析結果。但是正如本文題目所表明的那樣，閱讀大數(shù)據(jù)方面的報道可能會讓人以為自己在翻閱有關兩種全然不同的技術的故事。

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至于“最好的時代”方面，經常很容易找到企業(yè)在利用大數(shù)據(jù)方面卓有成效的故事。Bob Violino曾在Information Management網站上寫過一篇文章，介紹United Healthcare公司的多個部門獲得了好處，包括“財務分析、欺詐和浪費監(jiān)控、成本管理、醫(yī)藥福利管理、臨床改進及更多方面”。他援引這家公司的數(shù)據(jù)科學、解決方案和戰(zhàn)略主管Ravi Shanbhag的話說：“數(shù)據(jù)在各業(yè)務小組之間密切相關，我很難找到哪個方面不受到這些項目的直接或間接影響。”

雖然該文章在量化方面做得不足，但是很顯然，United Healthcare已投入了很大的精力，正走在從大數(shù)據(jù)項目獲得顯著回報這條康莊大道上。

以Candy Crush這款游戲著稱的游戲開發(fā)商國王數(shù)字娛樂公司(King Digital Entertainment)也是如此。它結合使用Hadoop及其他工具，并且得到了60多位數(shù)據(jù)科學家的支持。他們分析了“大量的游戲玩家數(shù)據(jù)”，包括花在玩游戲上的時間、所達成的交易以及所使用的設備。據(jù)英國Computing的一篇文章報道，反過來，他們在設計方面了調整和改動，以便提高游戲玩家保留率。

至于“最壞的時代”方面，同樣很容易找到覺得大數(shù)據(jù)方面炒作多于希望的專家和調查人員。

連經常支持大數(shù)據(jù)的Mary Shacklett也于上個月在Tech Republic上寫了一篇文章，介紹為何大數(shù)據(jù)分析工具有時會失敗，包括正如她指出的那樣，無法預測流感大流行、油價暴跌、甚至棒球成功。她一針見血地指出：“說到預測人類的行為，大數(shù)據(jù)分析工具仍處于早期學習階段。現(xiàn)代人類在這個星球上的歷史已有20萬年，我們還沒有弄清楚我們的行為方式為什么是這樣!即使借助聯(lián)想性‘思維’和處理技術，機器在預測人類的行為結果方面仍然有限。”不過，這種前景會說服貴公司的高層管理隊伍在大數(shù)據(jù)分析上投入數(shù)百萬美元之巨嗎?

eWeek上周報告了面向結構化和半結構化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫解決方案開發(fā)商Snowflake Computing委托開展的一項調查，調查報告，大數(shù)據(jù)“炒作過頭，但沒有部署”。它對300多名技術和數(shù)據(jù)分析專業(yè)人員進行了調查，結果表明只有16%的人投資于大數(shù)據(jù);在已經投資的那些公司當中，只有5%完全部署了大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，只有11%處于試點階段。”據(jù)調查結果顯示，41%的人表示他們“饒有興趣”，但是還沒有進一步調查大數(shù)據(jù)。

引用另一名已故英國作家Alexander Pope的話來說，這屬于“明褒實貶”(damning with faint praise)這一類。

不過就每項調查而言，通常會有相等和相反的調查。這項調查屬于第三類，用“謹慎的樂觀”來形容最貼切不過了。美國《計算機世界》雜志幾周前報道，根據(jù)一項對1100多名IT主管開展的調查顯示，“對大數(shù)據(jù)的興趣繼續(xù)穩(wěn)步增長”，一半以上的人目前在實施或計劃在未來一年實施數(shù)據(jù)驅動的項目。然而正如調查作者Johanna Ambrosio指出的那樣，仍然存在預算制約、安全問題以及產品質量方面一貫存在著問題。“大約40%的人覺得現(xiàn)有的產品和服務很出色或優(yōu)秀，但44%的人覺得一般或差強人意。”

話說回來，沒有十全十美的技術。

Bernard Marr幾周前曾在Business Insider上寫過一篇文章，介紹為何大數(shù)據(jù)只是一時流行的技術。我贊同他的這一個觀點，因為我覺得云計算同樣如此。正如有一天我們會不再談論云計算，只會談到基礎設施，我們有一天也會不再談論大數(shù)據(jù)，而是談到大數(shù)據(jù)的真正本質：它只是數(shù)據(jù)而已。

http://www.forbes.com/sites/howardbaldwin/2015/04/06/for-big-data-it-was-the-best-of-times-it-was-the-worst-of-times/