大数据来临，企业还未就绪？

大数据技术令人兴奋，它具有创新性且功能强大。大数据技术绝对可以将企业分析学带入新的高度…但还不是现在。

在全球1000家大公司以及无数家规模较小的公司中，商务智能（BI）的技能和最佳实践已经积累了多年，关系数据库管理系统（RDBMS）更长达数十年。这些范畴内的产品具有卓越的工具技术、可管理性以及容错性，提供了针对非开发者设计的接口，有精心创建的数据模型，经过多年来的细化，代表着大量的投入。

同时，Hadoop通常用在命令行中，由命令MapReduce代码控制，MapReduce代码必须采用Java编写，并且利用单一且易损坏的名称节点控制的文件系统（HDFS）。虽然一些基于浏览器的工具不断涌现，并且类似Hive的技术也为BI工具提供了连接层，但是我们仍然处于上世纪90年代的技术水平。在此领域，企业尚未准备充分，甚至还未接近准备充分。

深入见解

由于涉及到企业采集、分享和净化数据的策略和逻辑，因此将数据转化为信息在众多领域已经成为一项长期斗争。在解决这一难题上，大数据并不比商业智能更加出色。数据“做大”仅增加了所管理的数据覆盖面，但却必将使数据分析变得更加复杂。

大数据优点之一是具有较为灵活的方法，可在轮询/分析时，对其进行定义，从而消除了管理数据过程中的一些复杂性。但是管理非结构化的数据工具相对不成熟，并且企业内数据专家在概念上对此也尚未习惯。

大数据的长期潜力是很好的，因此应缩短其创新周期。但在短期内还不太可行。

小企业使用情况和策略

如果我是一个快餐企业家，在一个中等规模城市拥有5个麦当劳的特许经营权，如何利用Hadoop和MapReduce以获得更多的顾客访问量，对我而言还不明显。如果我拥有一家大型网络公司、一家大型金融服务公司、一家制造相关企业或者大型零售商，具有很大的点击量、市场和数据，那么大数据对我的吸引力更加直接。

我确实认为，小型企业现在就应该开启其大数据策略。如果他们总是在线（大部分），他们甚至将拥有大量的点击数据，并且利用转载操作，就可以开始积累大量的店内视频（可以透漏购物习惯、店内布置的效果和产品亲和力）。数据可以帮助每个人，当不再丢弃数据，即成为大数据。