谨慎、有目的地处理大数据项目

你听到的关于大数据可以实现什么的故事可能真的令人难以置信。实时统计包美国职业棒球大联盟(Major League Baseball)在去年年底举行的AWS Re:Invent大会(AWS Re:Invent conference)上，每一个投球和击球产生的结果都引起了极大的轰动。超级准确的天气和土壤状况预报帮助了乔治亚州的农民优化灌溉计划。

无论出于什么原因运行或试验大数据，对大数据必须采用与任何大型IT项目相同的过滤器:需要解决的业务问题是什么?可以大数据技术解决这个问题？我们是否分析了数据的权利（或适量）？

后果可能是压倒性的。正如哈佛商学院的克莱顿克里斯滕斯教授在这个问题上在封面故事中说商业信息“大数据缘故的大数据只给了我们更多的数据，这不是我认为我们需要的洞察力。”

在好事达保险有限公司,定量研究和分析研究员马克Slusar发现正确的混合在一个Hadoop数据湖:“以前,大量的数据我们看着只是在州一级因为数据在遍及全国的水平是如此之多,我们没有一个有效的工作方式,”他说。“现在，它更有组织，更集中，计算能力比以前快了很多。过去需要几个月的时间，现在只需要几个小时。”通过分析这些数据，好事达减少了物业检查的次数，2014年为公司节省了约300万美元。

尽管如此,大数据项目不应该未经深思熟虑就接近。对技术的投资需要与对人力专业知识的投资相匹配——来定义问题和数据集，对数据提出正确的问题，并从数据中提取相关信息。

谈到专业知识，我想欢迎一个新的专栏作家商业信息阵容：Celso Mello，Reliance Home Comfort，加拿大家用暖气和冷却系统供应商。在每个问题中，他将带来IT行政角度来解决与技术的业务问题。他在这个问题中的留言，关于如何成为CIO，甚至适用于大数据的问题。“一个高调的项目可以改变业务，所以需要执行的参与，”他写道。

对理解技术价值的人的良好建议。

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