大數(shù)據(jù)如何摘下“新瓶舊酒”標(biāo)簽?

有人評(píng)價(jià)“大數(shù)據(jù)是個(gè)相對(duì)的概念，是新瓶裝舊酒。”認(rèn)為，傳說(shuō)的大數(shù)據(jù)處理方式，只不過(guò)是為趕時(shí)髦，在既有的方案上包裝了一下，新瓶裝舊酒。海量數(shù)據(jù)時(shí)代并沒(méi)有給多少企業(yè)帶來(lái)革命性的變化，在 MapReduce 以及 Hadoop 出現(xiàn)之前，也有企業(yè)能夠輕松的對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模并行計(jì)算，而 NoSQL 的出現(xiàn)也只是為處理數(shù)據(jù)的方式帶來(lái)了更多可能性。

所以，從結(jié)果來(lái)看，對(duì)于大數(shù)據(jù)的質(zhì)疑并沒(méi)有比BI少，同樣遭遇了“還差一公里”的尷尬。

大數(shù)據(jù)分析缺乏成熟的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，其方式方法與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與BI系統(tǒng)有著一定的區(qū)別。在實(shí)施大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目之前，企業(yè)不僅應(yīng)該知道使用何種技術(shù)，還應(yīng)該知道在什么時(shí)候、什么地方使用。各數(shù)據(jù)之間有哪些關(guān)聯(lián)性?哪個(gè)數(shù)據(jù)是可信的?如何從海量的數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的、易用的客戶(hù)信息?

要回答這些問(wèn)題，企業(yè)需要一個(gè)單一、完整、可信的客戶(hù)數(shù)據(jù)視圖，而創(chuàng)建一個(gè)單一、完整、可信的客戶(hù)數(shù)據(jù)視圖，數(shù)據(jù)集成是關(guān)鍵。沒(méi)有集成的數(shù)據(jù)，其商業(yè)價(jià)值為零。數(shù)據(jù)集成讓組織機(jī)構(gòu)能夠?qū)鹘y(tǒng)的交易數(shù)據(jù)與全新的交互數(shù)據(jù)組合起來(lái)，從而獲得在其他情況下無(wú)法達(dá)成的洞察力和價(jià)值。

可以確定的是，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)的大數(shù)據(jù)時(shí)代，一定是各種信息呈現(xiàn)規(guī)模快速增長(zhǎng)的狀態(tài)，如何更快獲取有用的信息是關(guān)鍵，智能分析工具會(huì)變得越來(lái)越重要，可以凌駕于多個(gè)管理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)之上，如何通過(guò)更靈活、可控的BI工具，真正挖掘出大數(shù)據(jù)時(shí)代的價(jià)值，是大數(shù)據(jù)和BI面臨的共同挑戰(zhàn)。