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Quant 很快看到了投资大数据科学的必要性,因为在海量的活动数据中发现人口数据和兴趣图谱分布状态是极具挑战性的。紧接着,Quant 测试了许多产品和服务,其中非常成功的一个项目叫做 Lookalikes,它帮助广告商找到那些跟现有客户具有高度相似性的新客户。Quant 现在每年收入达 1 亿美金,其灵活性使其能够及时应对大数据发展过程中的机遇。
Quant、Google、 Facebook 和 LinkedIn 都是大数据公司的先行者,它们已经经历了这些发展阶段。当大数据业务在互联网公司中越发成熟时,也正是其它企业拥抱大数据创造价值和积累竞争力的时候。例如,大型 IT 供应商正在利用精细化的科技产品数据和交易数据生成解析预测模型,以达到提高推荐效果、优化交易体验的目的。
恶性失灵
很不幸,许多企业仍然停留在非常僵化的模式中,他们还是一味地从成本控制和存储可扩展性的角度来利用大数据。也许他们还在观望“灵活分析”(agile analytics)——打破传统节约思维、灵活运用数据的方法。
这意味着,许多探索大数据的公司正在错失改进业务、优化服务的机会,同时他们也在错失利用大数据而非臆断开发新产品的机会。他们正在进入大数据发展的停滞期——学会了存储数据,但却不能够从中提取价值。
大数据需要人力和资源的投入——从人的层面讲就是,需要更多的掌握这门科技的人才,而传统的成本节约方法要求的是裁员。对大数据公司而言,情况刚好相反。要实现大数据上的突破,企业就得舍得投人投钱。不能快速应对变化、及时投资的企业将会让更灵活的小型企业夺去更多机会。
不堪的失灵
没有什么比前面说的 55% 的失败率更让人难堪的了?失败的原因何在呢?其中一种想法是,西大荒时代有太多开空头支票的骗子,夸下海口却看不见他们的成果。他们意识到身边炒作大数据的风气便也跟风模仿。尽管缺乏资质认证,那些遗产顾问和系统集成商硬是把自己定位为这方面的专家。
同样地,许多传统商人竟把上个时代的模式当作“大数据”来兜售。他们之中很多还在不联网的电脑上使用SAS(始于 1976 年的 Statistics Analysis System)——这能是大数据?!另有其他们则是专注于数据挖掘和汇报,提取、转化和加载一些小型数据库的内容。这些商人通常使用一些与开放源码并行运算编程工具(如 Apache Hadoop )脱节的专用软件。
我们正处在大数据发展的关键点上——需要源源不断的数据结果来保证持续增长。而企业把过时的技术或技能想像成大数据,最终因解析能力跟不上而受伤的还是他们的生意。如果他们的项目不幸失败或者提供信息不准确,那么他们将失去战场,将机会拱手让给真正懂数大据技术的竞争对手。(本文作者Ron Bodkin)
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