大数据理论的相对论

ZDNet至顶网服务器频道 12月20日 ：在过去的几年中， 大数据已经进入企业的会议室——各种规模的企业希望借助大数据探索新机会和机遇。 在许多情况下，大数据方案都帮助企业获得急需的财务、经营和管理方面的效益。

尽管如此，高管们也不能抱有大数据能应用在几乎所有项目的心态。 如果企业走这条路，通常情况下他们会发现自己不堪重负的复杂信息并不能带来任何好处。 IT和业务决策者需要制定企业大数据解决方案，因为一个通用的产品和策略不能满足每个企业独特的挑战和需求。

当然，建立一个大数据方案时，有很多重要的因素需要优先考虑。其中有两个因素至关重要：了解业务，以及优化质量和数量。

了解企业 

不论是大型企业还是小型企业，高管如果并不完全了解他们的具体需求，就会发现帮助员工及时有效完成工作的工具、技术和必要的程序越来越难以实施。 将大数据项目分散到不同部门中可以帮助企业收集更多的相关数据，以获取所需的信息。

准备应用大数据的市场营销，销售和其他决策者若想确保成果，必须了解他们的核心原则和需要。 不论哪个部门，如果高管们对目标与方向有清晰的了解，那么大数据方案成功的几率将会大增。

质量大于数量 

虽然商界已经经历了无数挑战，运用了大量大数据的方案，但仍然存在最普遍的负面想法——“越多越好”。虽然这个概念可能在许多情况下是正确的，但是当涉及到大数据时（尽管大数据这个名词容易使人混淆），这个概念是无关的。 许多有这种想法的企业收集了过多的信息，然而到最后决策者和员工都不知道该如何利用这些数据取得成功。

相对“越多越好”，累积定性信息更为有效。 如果企业只是手机尽可能多的资源，他们容易忽视自己的目标，而且不能够及时抓住成功的机遇。 企业需要在关键问题上来寻求答案，因为不相关的数据和解决方案会扰乱视听，而达不到帮助企业分析决策的目的。

随着大数据加速发展，今后还有更多行业场景会应用到大数据。企业高管们需要明确自己的初衷， 而不是部署一个无效的程序和积累不相关的信息。决策者应该运筹帷幄，充分利用定性信息，以抓住独特的机会。 通过采取这一前瞻性的思维方式，企业会发现更容易获得大数据带来的财务，运营和管理方面的机会，并比未能仔细规划大数据方案的对手取得更多竞争力。