一、盤點(diǎn)你的數(shù)據(jù)
幾乎每個(gè)企業(yè)都要面對(duì)源源不斷的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，來(lái)自社交網(wǎng)絡(luò)或者來(lái)自監(jiān)視工廠車間的傳感器。但是企業(yè)在產(chǎn)生這么大量的數(shù)據(jù)，并不意味著存在保存每一個(gè)字節(jié)的業(yè)務(wù)需要。
ConstellationResearch分析師NeilRaden指出：“在剛開(kāi)始面對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)，人們會(huì)感覺(jué)需要了解所有來(lái)自網(wǎng)絡(luò)日志或傳感器的數(shù)據(jù)。”
部分原因可能來(lái)自于急切地推廣企業(yè)計(jì)算領(lǐng)域下一件大事的供應(yīng)商和顧問(wèn)，Raden表示：“那些致力于大數(shù)據(jù)研究的人肯定會(huì)大肆推廣。”
聰明的IT經(jīng)歷不會(huì)試圖處理所有數(shù)據(jù)，而是會(huì)弄清楚哪些數(shù)據(jù)與企業(yè)相關(guān)，哪些不相關(guān)。
Raden表示，第一步應(yīng)該是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行盤點(diǎn)，看看哪些數(shù)據(jù)是內(nèi)部創(chuàng)建的數(shù)據(jù)，哪些是外部數(shù)據(jù)資源，這樣做將幫助IT部門更好地了解數(shù)據(jù)情況，并增添對(duì)業(yè)務(wù)的洞察力。
在確定數(shù)據(jù)范圍的同時(shí)，IT應(yīng)該進(jìn)行有針對(duì)性很強(qiáng)的項(xiàng)目以用來(lái)展示結(jié)果，而不是大數(shù)據(jù)項(xiàng)目，“你不需要花幾百萬(wàn)美元來(lái)啟動(dòng)一個(gè)項(xiàng)目來(lái)看看它是否值得投資，”Raden表示。
二、讓業(yè)務(wù)需求說(shuō)話
很多最初的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目是在IT以外的領(lǐng)域開(kāi)始的，例如，營(yíng)銷部門一直利用媒體流來(lái)更好地了解客戶需求和購(gòu)買趨勢(shì)。
從業(yè)務(wù)方面來(lái)看，特定領(lǐng)域的專家可能會(huì)看到大數(shù)據(jù)賺錢的機(jī)會(huì)，但I(xiàn)T需要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)聯(lián)合概念—-大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的重要組成部分。
PricewaterhouseCoopers公司主要信息管理行業(yè)分析師DavePatton表示：“如果大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略沒(méi)有與業(yè)務(wù)目標(biāo)看齊的話，這很難成功。”
CatalinaMarketing公司在制定大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略時(shí)，Williams請(qǐng)來(lái)了業(yè)務(wù)經(jīng)理以及財(cái)務(wù)規(guī)劃和分析（FPA）團(tuán)隊(duì)來(lái)共同商討信息架構(gòu)投資的商業(yè)方案。
業(yè)務(wù)視角能夠判斷新項(xiàng)目能否帶來(lái)價(jià)值，例如根據(jù)購(gòu)物車中的產(chǎn)品來(lái)確定采購(gòu)項(xiàng)目等，而FPA團(tuán)隊(duì)能夠?qū)⑻岣呱a(chǎn)力或者增加銷量等說(shuō)法進(jìn)行數(shù)字量化。
三、重新評(píng)估基礎(chǔ)設(shè)施
Gartner公司的Beyer和其他專家認(rèn)為，大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略將需要對(duì)服務(wù)器和存儲(chǔ)架構(gòu)以及信息管理架構(gòu)方面進(jìn)行重大調(diào)整，IT經(jīng)理需要準(zhǔn)備擴(kuò)大他們的系統(tǒng)以迎接不斷擴(kuò)大的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
IT團(tuán)隊(duì)需要找出最好的方法，使系統(tǒng)具有可擴(kuò)展性，并制定路線圖將所有與大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略相關(guān)的不同系統(tǒng)整合在一起。
“現(xiàn)在，大多數(shù)企業(yè)都有不同的孤島系統(tǒng)，用于不同目的，例如客戶管理、營(yíng)銷等，”IBM公司大數(shù)據(jù)產(chǎn)品副總裁AnjulBhambhri表示，“首席信息官需要制定一個(gè)戰(zhàn)略將這些分散的孤島系統(tǒng)整合起來(lái)，建立一個(gè)中央系統(tǒng)。”
四、熟悉相關(guān)技術(shù)
大數(shù)據(jù)領(lǐng)域讓我們認(rèn)識(shí)了一長(zhǎng)串新的術(shù)語(yǔ)，以及一些首席信息官們可能永遠(yuǎn)沒(méi)有聽(tīng)過(guò)的技術(shù)。
其中，開(kāi)源工具吸引著大多數(shù)人的注目，像Hadoop、MapReduce和NoSQL這些技術(shù)就正在幫助Web巨頭（谷歌和Facebook等） 處理其大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。很多這些技術(shù)仍然相當(dāng)不成熟，并且需要操作人員具備特定技能。大數(shù)據(jù)領(lǐng)域相關(guān)的其他重要技術(shù)包括數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)分析、柱狀數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)倉(cāng)庫(kù) 設(shè)備。
IT管理人員及其工作人員需要了解這些新工具以確保他們能夠做出正確的大數(shù)據(jù)決策。
五、讓員工做好準(zhǔn)備
不管企業(yè)是需要Hadoop專家還是數(shù)據(jù)科學(xué)家，大多數(shù)IT企業(yè)最缺的是必要的技術(shù)人才來(lái)進(jìn)行下一步大數(shù)據(jù)策略。分析能力也許是最關(guān)鍵的，這也是大多數(shù)IT人員存在最大差距的地方。
McKinsey公司預(yù)計(jì)單在美國(guó)，到2018年，將需要14萬(wàn)到19萬(wàn)統(tǒng)計(jì)方法和數(shù)據(jù)分析技術(shù)方面的專家。
此外，McKinsey公司預(yù)計(jì)在業(yè)務(wù)或技術(shù)領(lǐng)域?qū)⑿枰?50萬(wàn)經(jīng)過(guò)正規(guī)預(yù)測(cè)分析和統(tǒng)計(jì)培訓(xùn)的數(shù)據(jù)經(jīng)理。
對(duì)于一些公司，尤其是那些在人口較少地區(qū)的公司而言，人員將會(huì)是大數(shù)據(jù)策略最具挑戰(zhàn)性的方面。TrueTextiles公司首席信息官RickCowan表示：“大數(shù)據(jù)領(lǐng)域絕對(duì)需要不同的心態(tài)和不同的技能。”
“作為中等規(guī)模的企業(yè)，讓工作人員能夠順應(yīng)不斷變化的環(huán)境是一個(gè)挑戰(zhàn)，”Cowan表示，為了滿足這個(gè)需求，他已經(jīng)開(kāi)始重新培訓(xùn)編程人員和數(shù)據(jù)庫(kù)分析師，以讓他們加強(qiáng)分析能力。
Gartner公司Beyer表示，為了在這個(gè)全新的新領(lǐng)域脫穎而出，IT部門負(fù)責(zé)人也需要對(duì)他們自己進(jìn)行一些調(diào)整。雖然過(guò)去最好的技術(shù)領(lǐng)袖都是一半的信息管理員和一半的基礎(chǔ)設(shè)施工程師，未來(lái)的IT管理人員將是數(shù)據(jù)科學(xué)家和業(yè)務(wù)流程工程師的結(jié)合體。
“首席信息官一直以來(lái)都是根據(jù)業(yè)務(wù)部門特定的指示來(lái)管理基礎(chǔ)設(shè)施，而不是發(fā)現(xiàn)機(jī)會(huì)，然后推動(dòng)信息的創(chuàng)新使用，”他表示，“這是需要發(fā)生轉(zhuǎn)變的地方。”
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本文標(biāo)題：IT部門迎戰(zhàn)大數(shù)據(jù)的五大策略
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