此前，援引外媒消息稱，Gartner預(yù)測(cè)，2017年將有60%的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目在試驗(yàn)階段就會(huì)失敗，并最終會(huì)被放棄。

在大數(shù)據(jù)正熱的當(dāng)下，這一結(jié)論無疑給眾多的熱心者潑了一道冷水。

隨著企業(yè)努力在數(shù)字時(shí)代實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，我們的生態(tài)系統(tǒng)正在發(fā)生重大變化。不光是企業(yè)應(yīng)用程序生成的海量數(shù)據(jù)日增，在企業(yè)外部廣泛的用戶和難以數(shù)計(jì)連接的各種“事物”所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)也呈指數(shù)級(jí)遞增。這都導(dǎo)致企業(yè)圍繞數(shù)據(jù)的洞察會(huì)變得越來越復(fù)雜。

我們不僅要問，企業(yè)在將數(shù)據(jù)資產(chǎn)鏈接到戰(zhàn)略價(jià)值的這一過程中究竟出現(xiàn)了什么問題?

有專業(yè)人士認(rèn)為，二者之間的主要障礙是缺乏技能或?qū)I(yè)知識(shí)，以及技術(shù)戰(zhàn)略與整體公司需求之間不匹配。

專業(yè)差距

我們都知道，大數(shù)據(jù)并非新近事物。早些年，當(dāng)大數(shù)據(jù)處于起步階段時(shí)，當(dāng)時(shí)可用技術(shù)并不成熟。一些早期發(fā)展起來的知名網(wǎng)絡(luò)公司，如谷歌、Facebook等不得不從根本上建立基礎(chǔ)設(shè)施來處理相關(guān)問題。他們的成功也因此引來了更多的追隨者，許多企業(yè)試圖用自己基于Hadoop的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目來效仿前者。

效仿的結(jié)果是，后者的IT和數(shù)據(jù)專業(yè)人員對(duì)Hadoop作為一個(gè)技術(shù)工具包能夠做什么，以及對(duì)產(chǎn)生結(jié)果需要多少時(shí)間的預(yù)期出現(xiàn)偏差。Gartner的一項(xiàng)調(diào)查結(jié)果顯示，在受訪者中近半數(shù)公司缺乏部署這種技術(shù)的技能。

研究人員認(rèn)為，當(dāng)前大數(shù)據(jù)已經(jīng)過于依賴技術(shù)。許多大數(shù)據(jù)項(xiàng)目之所以失敗，是因?yàn)樗鼈冃枰罅康那捌谫Y源，企業(yè)要為之部署剛性架構(gòu)，而一旦項(xiàng)目進(jìn)行中，其靈活性很難提高。

成功的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目應(yīng)該是從企業(yè)想要解決的業(yè)務(wù)問題和希望獲得的價(jià)值的深刻理解開始。否則，無論企業(yè)想實(shí)現(xiàn)什么目標(biāo)，項(xiàng)目都將無法達(dá)到預(yù)期或提供足夠的投資回報(bào)，最終結(jié)果就會(huì)被放棄。

第二點(diǎn)是需要建立一支專業(yè)團(tuán)隊(duì)，將IT、數(shù)據(jù)科學(xué)和業(yè)務(wù)線的視角緊密結(jié)合在一起。研究人員給出的建議是，業(yè)務(wù)專家可以通過數(shù)據(jù)計(jì)劃確定需要解決的主要業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。IT專家可以提供訪問數(shù)據(jù)和精確定位，以及執(zhí)行項(xiàng)目所需的基礎(chǔ)設(shè)施技能。最后，數(shù)據(jù)專家可以提供分析和提取洞察所需的數(shù)學(xué)和定量技能。圍繞這些技能建立的團(tuán)隊(duì)對(duì)項(xiàng)目能否成功至關(guān)重要。

第三點(diǎn)是短時(shí)間值。團(tuán)隊(duì)越早組建，并產(chǎn)生具體和可衡量的價(jià)值，企業(yè)組織和高級(jí)管理層就越容易在這個(gè)項(xiàng)目持續(xù)投資。

而研究表明，大多數(shù)基于Hadoop的項(xiàng)目在這三個(gè)方面都是失敗的。更多的項(xiàng)目太過專注于技術(shù)本身的工作。此外，難以找到足夠的技能，并且需要太多的時(shí)間和精力來建立基礎(chǔ)設(shè)施。最后，初始投資太高，交付投入時(shí)間太長(zhǎng)，使得很難快速試驗(yàn)和迭代成功。

一個(gè)更好的方法

那么，是不是失敗的局面就很難扭轉(zhuǎn)呢?觀察者留意到這樣一個(gè)趨勢(shì)，在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，企業(yè)嘗試通過采用基于云的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和數(shù)據(jù)湖解決方案作為Hadoop項(xiàng)目的替代品。從云中獲得價(jià)值，而不是在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上過多投資，會(huì)使大數(shù)據(jù)項(xiàng)目變得將更容易和更快。

正確的云解決方案可以避免過多的前期資本支出，而且也可以獲得相對(duì)輕松和有效的擴(kuò)展，并以高度管理的解決方案的形式將技術(shù)負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移給技術(shù)供應(yīng)商。

因此，如果企業(yè)自身沒有足夠的經(jīng)驗(yàn)和技能，建設(shè)考慮云方案，避開成本高昂的基礎(chǔ)設(shè)施。