目前，對(duì)國(guó)內(nèi)大部分公司而言，大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)真正到來(lái)了。
雖然，近年來(lái)“大數(shù)據(jù)”及“數(shù)據(jù)分析”概念被炒得很火，但記者發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)很多CIO/CTO們?nèi)院?ldquo;害怕數(shù)據(jù)”——一方面，企業(yè)充斥著無(wú)從分析的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；另一方面，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析方面，與非結(jié)構(gòu)一樣面臨著方法不科學(xué)、周期冗長(zhǎng)、性價(jià)比低、不能直接產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益等典型的問(wèn)題。國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)分析越來(lái)越陷入到一種不得要領(lǐng)、頗為雞肋的僵局。
而反觀大洋彼岸的美國(guó)，鈦媒體駐硅谷記者近日發(fā)現(xiàn)，新技術(shù)正推動(dòng)著美國(guó)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)進(jìn)入到一個(gè)新的階段——目前美國(guó)很多企業(yè)不僅開(kāi)始分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并通過(guò)引入“實(shí)時(shí)分析”、“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”（Data-driven）、“人機(jī)互動(dòng)”等最新的數(shù)據(jù)分析理念，實(shí)現(xiàn)了企業(yè)數(shù)據(jù)分析與經(jīng)濟(jì)效益的有效聯(lián)動(dòng)。
每一次產(chǎn)業(yè)升級(jí)都會(huì)孕育出多個(gè)獨(dú)角獸公司，而此次推動(dòng)數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)變革的正是以Taste Analytics為代表的從美國(guó)頂尖級(jí)數(shù)據(jù)可視化中心走出來(lái)的數(shù)據(jù)科學(xué)家們。
“這是一場(chǎng)不可思議的革命，你很難想象企業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的寶藏，我們?cè)趩⒂肨aste平臺(tái)的第一天就發(fā)現(xiàn)了一年以來(lái)客戶郵件一直在抱怨的一個(gè)紕漏，從而及時(shí)挽回了品牌聲譽(yù)。”美國(guó)某著名家電廠商CIO告訴鈦媒體記者。
國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)分析“七宗罪”
每一個(gè)做過(guò)調(diào)研的人，都會(huì)驚訝于中美兩國(guó)在大數(shù)據(jù)分析理念上的巨大差別。
“企業(yè)數(shù)據(jù)分析，中美在理念方面相差2-3年，而在實(shí)際執(zhí)行層面或許有5年左右的差距。”美國(guó)數(shù)據(jù)分析科學(xué)家、Taste Analytics創(chuàng)始人及全美五大可視化研究中心的Derek Wang（汪曉宇）博士告訴記者。
目前，國(guó)內(nèi)的企業(yè)在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)，仍以分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，而對(duì)于內(nèi)涵豐富的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，市面上并沒(méi)有有效的工具進(jìn)行分析。
同時(shí)，在進(jìn)行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析時(shí)，仍采用了“招標(biāo)＋外包”的傳統(tǒng)模式，即需要大數(shù)據(jù)分析服務(wù)的企業(yè)按照歷史經(jīng)驗(yàn)首先建立自己的數(shù)據(jù)分析KPI（關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)），然后將整個(gè)數(shù)據(jù)分析任務(wù)外包給第三方大數(shù)據(jù)公司，經(jīng)過(guò)數(shù)月的時(shí)間后，大數(shù)據(jù)公司將數(shù)據(jù)分析的結(jié)果返還給甲方企業(yè)。
Derek Wang博士向記者表示，這種數(shù)據(jù)分析的模式，會(huì)產(chǎn)生以下幾方面的問(wèn)題，這些問(wèn)題也正是目前國(guó)內(nèi)的CIO/CTO們頗為頭痛的問(wèn)題。
首先，錯(cuò)過(guò)了內(nèi)涵豐富的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。相比結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)同樣重要，而目前，國(guó)內(nèi)企業(yè)在進(jìn)行非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析方面仍在初始階段。
第二，KPI非數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)生成，缺乏科學(xué)性。國(guó)內(nèi)大數(shù)據(jù)KPI的制定常常以人為經(jīng)驗(yàn)為準(zhǔn)，而不是由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并且實(shí)時(shí)生成的，這就有可能造成KPI常年不變，并且缺乏科學(xué)性。
第三，數(shù)據(jù)分析過(guò)程冗長(zhǎng)。國(guó)內(nèi)企業(yè)在進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析時(shí)采用“招標(biāo)－乙方返還數(shù)據(jù)分析結(jié)果”的方式，整個(gè)周期少則也需要1-2個(gè)月的時(shí)間，往往返還回結(jié)果時(shí)，企業(yè)內(nèi)部的相關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)完全改變了。
第四，浪費(fèi)了企業(yè)內(nèi)部的分析師資源。采用外包的方式，其實(shí)完全浪費(fèi)了企業(yè)內(nèi)部的分析師資源，從經(jīng)濟(jì)效益上很不劃算。
第五，數(shù)據(jù)安全性無(wú)法保障。外包的另一個(gè)問(wèn)題就是數(shù)據(jù)的安全性問(wèn)題，企業(yè)想確保數(shù)據(jù)以安全的方式交予第三方大數(shù)據(jù)公司，往往需要耗費(fèi)額外的時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本。
第六，數(shù)據(jù)分析結(jié)果不能與企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益直接掛鉤。國(guó)內(nèi)企業(yè)在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，不僅往往需要數(shù)月的時(shí)間，而且常常為了分析而分析，分析完之后并不能很好地將分析結(jié)果運(yùn)用到企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的改善上。
第七，第三方大數(shù)據(jù)公司分析能力有限。企業(yè)看似將數(shù)據(jù)分析的重任交予了第三方公司，但第三方公司由于缺乏動(dòng)態(tài)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析工具，它其實(shí)也是在按照經(jīng)驗(yàn)制定KPI和進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，這樣分析出的結(jié)果難言科學(xué)有效。
對(duì)此，業(yè)內(nèi)受訪專家表示，目前國(guó)內(nèi)企業(yè)陷入的數(shù)據(jù)分析困局，一部分是理念問(wèn)題，而更多的是技術(shù)的制約以及工具的缺乏。“比如對(duì)于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其實(shí)每個(gè)企業(yè)都是非?？释治?，并且希望實(shí)時(shí)分析的，但目前仍苦于在公開(kāi)市場(chǎng)上沒(méi)有好用的分析平臺(tái)。”