大數據其實并不存在。

它只是一個模糊的概念，實際操作人員們都知道，它只代表著“關注從數據和分析技術的結合中提取價值”。大數據標志著我們對數據關注重心、推動力和投資方向的轉變，而按照現在的慣用說法，“大數據”這個概念包含了或大或小的所有數據。

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事實上，大多數新技術剛誕生時，它們的概念都比較模糊。以智能手機為例，在這個概念剛剛出現時，它的名字代表了新奇和創新，“智能”這個詞意味著這是新一代的手機。然而隨著使用智能手機成為一種常態，“智能”所能代表的意思就越來越少了。

每時每刻，我們都在遇見新類型的數據;它們可能來源于業務單元中的數據集市，或者是來源于數字化渠道或物聯網的粒度更細的數據。盡管數據調查的方式可能變得越來越困難了，這些新的數據來源(通常從未被獲取過)為我們創造了機會去發現新的洞察。新型數據和數據來源的復雜性和數據的格式問題阻礙了我們對這些數據的利用。

從細微處獲取價值

讓數字渠道和物聯網數據和其他數據區分開來的關鍵在于數據的粒度(即數據的具體程度)。以往我們通常都在總體水平對數據進行收集、供應及分析;而有限的技術和處理限制讓我們想都不敢想去收集這些數據，更別提存儲和挖掘數據。

但隨著收集數據量的增加，我們逐漸發現并不是所有數據都是平等的。傳統的交易來源數據帶來的價值立竿見影，但我們提到的那些新來源數據卻需要更多的數據準備。在這些數據流中，單一的數據點并不具備任何價值;只有通過長時間統一觀察多個數據點的模型和趨勢才能真正挖掘到重要的洞察。

數據孤島

此外，這些新型來源數據需要更新、更低廉的大規模數據存儲(通過數據存儲把夾雜價值的數據整合起來)。Hadoop等其他技術為我們提供了獲取并存儲這些數據的工具，但要把這些新技術引入公司就勢必需要我們打破現有的IT架構。我們需要向后退一步，***要關注的并不是將數據整合成同一版本的事實;因為許多企業都有著多個分散的系統，橫亙其中的數據孤島阻礙了企業整體共同應對業務挑戰。

你需要向誰匯報?

實際上，企業必須整合所有的數據孤島，運用技術存儲所有數據。但是，我們還必須讓使用者能夠方便地查詢并整合數據、大規模地應用其分析工具。很多企業都低估了整合各部門分析人員這一舉動的價值。如果能把客戶的是誰、他們擁有什么產品、他們個人的消費者生命價值高低等等客戶個人信息與他們在線上的消費軌跡聯系起來，那么我們就能從這個組合中獲取更多的價值。獲取更多關于客戶的背景數據能夠幫助企業從數字化消費者旅程中受益。

類似的，如果沒有機齡、保修信息、服務時長、上次維修時間等機器參數信息的補充，那么從制造工廠傳回的的任何一組傳感器數據都是冗余數據。數據調查是解鎖數據價值的關鍵。

數字化渠道和物聯網這兩類新的數據現在已經能夠被人們獲取并存儲了，這將會對所有的業務都造成影響。也就是說，我們必須小心地管理這些數據，給數據分析師自由發揮的空間，不斷地整合和分析數據、并從數據中獲取洞察。

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