大數(shù)據(jù)分析現(xiàn)在很火。只要你瀏覽任何IT出版物或者網(wǎng)站，你都能看到商務(wù)智能供應(yīng)商和他們的系統(tǒng)集成合作伙伴推銷幫助企業(yè)實(shí)施和管理大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的產(chǎn)品和服務(wù)。這些廣告和大數(shù)據(jù)分析的新聞以及供應(yīng)商匆匆提供的案例研究可能會使你誤認(rèn)為大數(shù)據(jù)是很容易的事，誤認(rèn)為要成功部署只需要一種特別的技術(shù)。

　　如果它是那么簡單就好了。當(dāng)BI供應(yīng)商樂呵呵地告訴你他們的客戶已經(jīng)成功部署大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目時，他們不會告訴你還有那么多失敗的案例。大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目令人失望是有一些潛在原因的。你可以找到大量關(guān)于大數(shù)據(jù)分析最佳實(shí)踐的建議。但下面是一些大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的最差實(shí)踐，你需要了解如何避免它們。

　　“盲目跟風(fēng)。”這種觀點(diǎn)重復(fù)犯了經(jīng)典的錯誤，組織開發(fā)他們的第一套數(shù)據(jù)倉庫或者BI系統(tǒng)時經(jīng)常會犯這樣的錯誤。太多時候，IT和BI以及分析項(xiàng)目管理者被技術(shù)炒作所迷惑，忘記了他們首要任務(wù)的商業(yè)價值;數(shù)據(jù)分析技術(shù)僅僅是一個用來產(chǎn)生商業(yè)價值的工具。大數(shù)據(jù)分析的支持者們不應(yīng)該盲目地采用產(chǎn)品，他們首先需要判斷該技術(shù)所服務(wù)的業(yè)務(wù)目標(biāo)，以便建立業(yè)務(wù)案例，——然后為手頭工作選擇正確的分析工具。沒有對業(yè)務(wù)需求的深刻理解，會存在很大風(fēng)險，項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)最終可能將創(chuàng)建出一個“大數(shù)據(jù)磁盤場”，而不是真正對組織有價值的東西，得到的是一個不想要的“數(shù)據(jù)狗窩”。

　　“誤認(rèn)為軟件可以回答所有問題。”構(gòu)建一個分析系統(tǒng)，尤其是涉及大數(shù)據(jù)的分析系統(tǒng)是非常復(fù)雜的，也是資源密集的。因此，許多組織希望他們部署的軟件將成為銀彈，神奇地實(shí)現(xiàn)一切。當(dāng)然，人們應(yīng)該明白希望總是比現(xiàn)實(shí)更美好。軟件確實(shí)會帶來幫助，有時幫助還會很大。但是大數(shù)據(jù)分析的效果取決于被分析的數(shù)據(jù)和使用工具的分析技能。

　　“思路太過僵硬。”通常，人們總是不斷嘗試他們過去的做法，即便當(dāng)他們面對不同的場景時也會這樣。在大數(shù)據(jù)情況下，一些組織會想當(dāng)然地認(rèn)為所謂“大”只是意味著更多的交易和更大的數(shù)據(jù)量。這種觀點(diǎn)可能是正確的，但是許多大數(shù)據(jù)分析策略會涉及非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化信息，需要以完全不同于企業(yè)應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)倉庫中結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方式管理和分析。因此，我們需要一套新的方法和工具來進(jìn)行大數(shù)據(jù)捕獲、清洗、存儲、集成和訪問。

　　“忘記過去所有的教訓(xùn)。”有時企業(yè)會走向另一個極端，認(rèn)為大數(shù)據(jù)中的一切都是完全不同的，他們必須從頭開始。對于大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的成功，這種錯誤可能甚至比認(rèn)為沒有不同更要命。只是因?yàn)槟阆Ｍ治龅臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，并不意味著我們已有的數(shù)據(jù)管理基本原則需要重寫。

　　“沒有必備的業(yè)務(wù)和分析專業(yè)知識。”誤認(rèn)為該技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)一切的必然結(jié)果就是，相信所有你需要的只是讓IT員工實(shí)施大數(shù)據(jù)分析軟件。首先，與上述產(chǎn)生商業(yè)價值主題相符合，有效的大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目必須在系統(tǒng)設(shè)計階段以及持續(xù)運(yùn)營過程中結(jié)合廣泛的業(yè)務(wù)和行業(yè)知識。其次，許多組織低估了他們需要分析技能的程度。如果大數(shù)據(jù)分析僅僅是構(gòu)建報表和儀表盤，企業(yè)可能可以利用他們現(xiàn)有的BI專業(yè)技能。然而，大數(shù)據(jù)分析通常涉及更高級的過程，比如數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測分析。這需要具備統(tǒng)計、決算以及其它高級技能的分析專業(yè)人士，這可能意味著組織需要新聘請人員來邁出向高級分析進(jìn)軍的第一步。

　　“把項(xiàng)目當(dāng)作科學(xué)實(shí)驗(yàn)。”太多時候，公司衡量大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的成功僅僅是通過數(shù)據(jù)收集和分析來進(jìn)行。而事實(shí)上，收集和分析數(shù)據(jù)只是開始。如果結(jié)合了業(yè)務(wù)流程，并促使業(yè)務(wù)經(jīng)理們和用戶們?yōu)楦纳平M織績效和業(yè)績而付諸行動之后，分析才能產(chǎn)生商業(yè)價值。要獲得真正的效率，就需要把分析項(xiàng)目納入反饋閉環(huán)，以便交流分析結(jié)果，然后基于經(jīng)營業(yè)績提煉分析模型。

　　“承諾太多，想做的太多。”許多大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目陷入了一個大誤區(qū)：支持者過度宣揚(yáng)他們部署的系統(tǒng)會有多么快，業(yè)務(wù)會獲得多么重大的益處。過度的承諾和交付的不足必然導(dǎo)致業(yè)務(wù)與技術(shù)的分離，這樣組織一般會很長時間都推遲特定技術(shù)的選用——即便其它許多公司已經(jīng)使用該技術(shù)獲得了成功。此外，當(dāng)你設(shè)定了很輕松很快就能獲益的預(yù)期，業(yè)務(wù)主管就有一種認(rèn)識傾向，容易低估了需要參與和承擔(dān)義務(wù)的程度。當(dāng)足夠資源不能兌現(xiàn)的話，預(yù)期的收益通常不會來的容易或者迅速，那么項(xiàng)目基本就貼上了失敗的標(biāo)簽。

　　大數(shù)據(jù)分析可以給組織帶來很大的商業(yè)價值，但是如果你不小心，不從其它公司犯的錯誤中吸取教訓(xùn)的話，它也可以帶來災(zāi)難。謹(jǐn)記上述的幾點(diǎn)問題，切莫成為大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的反面典型。