大数据关键在于怎样从中发现价值

据几位IT经理在《计算机世界》本周召开的BI Analytics Perspectives大会上称，Big Data发展前景广阔，从不同来源搜集海量数据这个基本难题将发现新的商业用途。

技术厂商和业内分析师们声称，将传统结构化数据与来自云、移动设备、社交媒体和其他来源的非结构化数据混合在一起使用可以令企业用户获得巨大的商业利益。但是企业经理们从未想过如何利用Big Data或如果将它们的必要条件与IT联系在一起。

据一位IT经理称，企业领导者通常并不知道他们不懂什么，因此他们也无法向IT商店说明应该如何处理这些不断积累的数据。

在过去的两年里，私人投资者和风险投资公司在那些开发收集、储存、组织和分析PB级规模的结构化和非结构化数据的新技术的初创公司身上投入了数亿计美元的资金。

那些初创公司开发出许多新的工具，让企业可以更容易从网络日志、点击流、社交媒体、视频及音频文件、机器感应器和Twitter那样的微博网站收集数据。

俄克拉荷马的能源公司OGE Energy的首席信息官雷德纳托尔(Reid Nuttall)称，真正的难题并不在于如何使用那些技术，而是从那些收集到的数据中发掘出商业价值。

OGE拥有9家发电厂，为3万平方英里地区的75.8万家客户提供电力供应。公司最近在客户那里安装了一些智能检测设备，可以每两小时检测一次，相比之下，OGE以前每月只能收到一次检测数据。

纳托尔称，他相信那些智能检测设备产生的大量数据可以帮助OGE分析和影响客户行为和减少今后几年的峰值需求。他正在企业内物色合适的人选，以便从这些数据中提取商业价值。

他说：“我们拥有大量的数据，我们正在研究如何处理它们。”

纳托尔在组织内部建立了一个信息工厂和一个商业分析资质中心，以研究如何按照OGE的部署去创新地利用那些数据。OGE正在投资开发商业智能工具和新的数据可视化和展示功能，帮助分析师们以全新的方式来考虑和使用那些数据。

他说，Big Data要求IT和商业智能团队携手去研究使用新数据的方法。

工资单解决方案供应商ADP也采用了类似的方法。它建立了一个创新实验室来研究储存、处理和分析超大数据集合的方法。

ADP创新实验室副总裁罗伯托马谢罗(Roberto Masiero)在发表主题演讲时称，公司的想法是建立一个环境，让来自不同行业和背景的具体事务专家能够进行合作，共同进行数据分析。

Tribune公司应急解决方案总经理威廉赫里奇(William Herridge)称，从某种角度来说，现在这种情况与企业刚刚开始使用联机分析处理(olap)工具时的情况非常相似。

他说：“当我们转向联机事务处理工具时，很难让商业用户克服他们固有的使用表格式数据的想法。在你展示出联机事务处理工具的价值之前，他们并没有意识到联机事务处理工具的价值。”他补充说，在Big Data这个新命题面前，IT组织面临着一样的挑战。

赫里奇说：“我们在这里看到了价值，但是如果让客户们明白那些价值才是真正的难题，尤其是在处理非结构化数据的时候。在商业用户看到其中的价值之前，他们不会参与任何与Big Data有关的项目。”

德州尔湾市的Digital Learning Solutions的合伙人维维科拉特纳(Vivek Ratna)表示，使用Big Data最困难的部分是让企业用户坐下来说明他们希望从那些海量的非结构化数据和半结构化数据中获得什么东西。

拉特纳说：“问题出在我们这边，因为IT没有与Big Data建立起有效的连接，我们应该让企业用户明白他们能够从Big Data中获得什么样的价值。许多IT组织甚至都还没有开始收集或使用非结构化数据，那倒不是因为他们不知道如何使用有关的技术，而是因为他们自己也不相信那些数据中包含着巨大的商业价值。”

他说：“除非我们可以说清楚企业用户能够从Big Data中获得什么样的价值，或者企业领导者能够告诉我们他们想从Big Data中获得什么样的价值，否则我们只能在黑暗中摸索前进。”

市场调查公司TheInfoPro最近对255名IT专业人士进行了一项调查，调查结果显示大多数企业没有制定Big Data计划，因为他们没有哪项具体业务会用到Big Data。

本文作者：Jaikumar Vijayan是《计算机世界》的撰稿人，他主要撰写与数据安全与保密问题、财经服务安全和电子投票有关的文章。