大数据：大炒作还是大希望？

重返校园

作为众多既定战略要点中的组成部分，“提高大数据分析领域的技能与经验”不单对政府来说属于巨大挑战，整个澳大利亚包括全世界也同时面临着这个难题。Gartner公司在研究报告中强调称，分析技能的匮乏正是大数据三大挑战之一——另外两项分别为从大数据中获取价值以及定义大数据战略。

麦肯锡预计截至2018年，单在美国本土就将出现十四万到十九万个分析职位空缺，需要对分析事务具备基本了解的经理岗位更将多达150万个。

悉尼科技大学正是目前积极尝试补救分析技能匮乏状况的院校之一，其旗下的高级分析研究所（简称AAI）将对数据及分析科学展开全面研究，旨在帮助毕业生深入掌握分析技能。目前该研究所已经与多家企业、组织以及政府部门建立了合作关系，其中包括微软研究院、诺基亚、AMP、SAS、IBM、Westpac、ATO以及民政部等等。如果澳大利亚能够被纳入亚太地区大数据技术的发展路线图，那么它将为平均水平的提升做出巨大贡献。

摸着石头过河

澳大利亚各企业及组织在普及数据分析方面的实际表现还取决于其它几大关键性挑战。而根据Gartner公司的研究报告，搞定大数据领域的前两位挑战——即如何从大数据中获取价值以及如何定义大数据战略——将成为其中的决定性因素。

对于刚刚在大数据发展道路上起步的组织而言，这两种挑战可谓不可逾越的鸿沟。正如Gartner公司的报告所陈述，大家需要从知识储备入手，逐步完成战略设置工作。

“资金投入的数额并不大，事实上所需的主要资源在于时间，”报告指出。

各企业正努力验证大数据概念，并在成功试水之后开始部署并使用数据分析工具，到这个时候投资额度开始快速上升。在Gartner的调查报告中，约有七成组织“已经完成了知识储备的积累与战略形成阶段，开始迈向试点（44%）与部署（25%）等新层面。”

不过对于采用大数据的组织来说，学习曲线正变得越来越短——这完全得益于越来越多可以借鉴的成功先例。举例来说，谷歌、Amazon、雅虎以及Facebook等全球在线企业作为大数据领域的先驱者，纷纷拥有各自的实验性经验以及试点流程。这些企业作为开路先锋，必须完全凭借自身力量进行探索，甚至在必要时创造出相关工具——这些工具目前已经被视为大数据技术的实施基础，其中最知名的当数MapReduce与Hadoop。而从他们的开拓经历以及各国家与行业大数据领导者们的实践尝试中，众多后来者获得了宝贵的经验与积累。

在澳大利亚，像联邦银行、沃尔沃斯以及西农/高斯这样的例子已经成为其它企业效法的对象。对于这些大数据先驱者来说，他们在未来的价值链当中更可能占得优势地位、获取丰厚回报——这是因为他们能够率先发掘出数据中蕴藏的力量，从而达到先人一步、高人一等的效果，这也正是西农/高斯公司的预期目标。一旦拿出切实可行的成熟方案，后继参与组织将不得不在获取收益的同时承担义务，即遵循数据的所有权、管理以及隐私规范，并在原则上认同利用专业知识评估大数据价值的方式。

而其它方面的发展又会帮助企业转而为大数据技术的更新迭代带来回馈。举例来说，来自政府机关的数据集中往往包含大量有价值信息且通常不收取费用，其中最典型的例子就是澳大利亚统计局公布的人口普查数据列表。根据凯捷公司发布的开放数据经济体系调查报告，澳大利亚已经与美国、英国、加拿大和法国一道成为开放数据“潮流先锋”之列。

澳大利亚经济环境中的数据集正持续膨胀，这一趋势有助于提高大数据信息的采用机率——特别是越来越多的企业及政府机构开始向非竞争者分享自己的数据集，从而填补现有数据集空白——并最终改进整体数据价值。以Quantium及邓百氏等公司为代表的数据服务企业同样有机会发挥自己的作用。通过与深层数据分析运用相结合，这些企业将为大数据在澳大利亚本土经济中的作用做出贡献——至少对大型组织而言是如此。目前我们还不清楚小型企业（在澳大利亚全部组织中占据九成以上比例）是否有能力构建属于自己的大数据工具套件及知识储备，但某些分析即服务产品的出现确实有可能帮助这些灵活的市场参与者在行业巨头的鲸口中找到自己的生存空间。最近一段时间，惠普、EMC以及IBM纷纷推出分析即服务模式，希望借此为自己争得新的业务增长点。

正如Gartner在报告中所指出，“对于大数据来说，2013年将成为实验与早期部署的发展元年。”我们可以预期在未来一年中看到更多澳大利亚企业采用更加成熟的大数据方案，也将有不少企业循着先驱者的足迹做出属于自己的尝试。目前大数据的实施曲线与十八或者二十四个月之前的云计算曲线类似——主要处于学习阶段、少部分着手早期实验，但部署比例还比较低。目前云计算已经发展成为日趋主流的业务能力，我们希望大数据也能遵循类似的发展轨迹。