你已經(jīng)有擁有了云的工具和能力來捕捉大數(shù)據(jù)，但搞清楚你想從中得到什么以及最終如何提取它，才是決定性的挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)網(wǎng)絡和存儲的進步表明企業(yè)組織正捕捉著越來越多的數(shù)據(jù)。

企業(yè)CTO可以弄清楚全部數(shù)據(jù)存儲部分——他們有著到位的MongDB云數(shù)據(jù)庫，或者他們從Cloudant租DBaaS。但一個企業(yè)究竟如何處理所有這些非結構化數(shù)據(jù)呢？

首先，是要明確企業(yè)想要的是什么。如果企業(yè)不清楚自己的大數(shù)據(jù)需求，它可能得自求多福了。

明確大數(shù)據(jù)需求

大數(shù)據(jù)分析，就像所有IT行業(yè)，是由業(yè)務需求決定的。企業(yè)必須在處理大數(shù)據(jù)之前弄清楚自己的需求。

世界上沒有兩片完全相同的樹葉，企業(yè)同理。因此，需求總是發(fā)展變化的。IT部門可能會收到如下需求：

• 為即時報告處理數(shù)據(jù)；
• 飛行中解碼遙感；
• 在巨大數(shù)量的信號中大海撈針；
• 在巨大數(shù)量的信號中發(fā)掘常規(guī)操作模式。

分析是服務導向的領域，因此CTO可以只是完成他自己的工作并將其余的外包出去。如果他決定“自力更生，不接受外援”，則需要做另外一些事情。

獲取一些分析應用程序

分析應用有助于將大量數(shù)據(jù)集轉變?yōu)樯虡I(yè)價值。企業(yè)使用分析工具來處理有利于應對非結構化數(shù)據(jù)的困難的工作。

數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品是大數(shù)據(jù)技術之一并活躍于數(shù)據(jù)專家的工具箱。分析產(chǎn)品通常不提供現(xiàn)成的商業(yè)價值。

當企業(yè)購買分析應用時，它們必須為培訓預算留出充足的資金，因為復雜的工具并不直觀。

寫大數(shù)據(jù)方針

管理大量數(shù)據(jù)集是項棘手的工作。大數(shù)據(jù)管理者有大量的移動部分去配置，以迎合如下需求：

• 保留原則是什么？數(shù)據(jù)池的什么部分可以被刪除？什么時候刪除？剩余的歷史數(shù)據(jù)又會怎樣?
• 數(shù)據(jù)保護原則是什么？誰去查看數(shù)據(jù)？法律限制是什么？
• 數(shù)據(jù)存儲在哪里？如果云供應商控制著數(shù)據(jù)，如何拿回它？
• 需要什么樣的元數(shù)據(jù)？如何確定大數(shù)據(jù)存儲的目的？
• 有多少數(shù)據(jù)集？它們如何被混合？

集結一支分析團隊

首先，構建一個團隊是與業(yè)務執(zhí)行和IT贊助合作。兩者都需要！

企業(yè)可能有數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘，但很可能沒有數(shù)據(jù)專家。可以通過幾種途徑獲得：

• 雇傭專家。
• 雇傭有合適能力的人，并讓他們學習。
• 洞察企業(yè)中有潛力的統(tǒng)計員。

依然存在一些縫隙

一些大型企業(yè)或組織，像電信公司和全球零售商，已經(jīng)是常年與分析的問題作斗爭。它們有專門的團隊、本地工具和多年的經(jīng)驗。

大數(shù)據(jù)和商品化的數(shù)據(jù)分析的華麗新世界正浮出水面，路漫漫其修遠兮。

• 企業(yè)寧可對已有數(shù)據(jù)集做著一些新的事情，也不愿搜集新數(shù)據(jù)。
• 現(xiàn)有大量大數(shù)據(jù)工具，但準備好為商業(yè)用戶使用的是少之又少。
• 全球許多地方的企業(yè)或組織尚未開始開發(fā)大數(shù)據(jù)。
• 需要更好的機器學習來從噪音中提取信號。

從大數(shù)據(jù)獲得價值，需要統(tǒng)計、技術和業(yè)務專家，即便有分析工具，都得為業(yè)務需求而定制——這不是一個放之四海而皆準的世界。

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