Ron Kasabian駁大資料泡沫 吹盡狂沙始到金

Gartner 分析師 Svetlana Sicular 在其博客中稱，大資料已度過 Gartner 發展規律週期中的「期望頂峰」，正逐步下滑到「幻覺破滅期」。 (如果你不了解 Gartner 發展規律週期，請查看 Svetlana 博客上的解釋。 )

以我的大資料經驗來看，幻覺破滅之說毫無道理可言。 大資料分析可創造出大量的價值。 正如大多數有價值的工作一樣，大資料值得我們投入時間和精力去挖掘其中的價值。 在過去三年中，作為英特爾首席資訊官團隊中的一員，我花費了大量時間開發商業智慧和分析解決方案。 這些解決方案説明客戶節省了大量成本和時間，同時顯著加快了上市速度。

基於這種經驗，我在下方給出了四條建議，用於説明您洞悉「幻覺破滅期」的不實說法，並從大資料實施中獲取更高價值：

1. 擴展思維模式。 設想一種更大、更全面的商務活動模式，並思考如何利用盡可能多的資料來源來充實這一模式，這將使您能夠統籌全域。 設想需要何種基礎架構來支援如此大規模的資料後，再問問自己使用相同的基礎架構能否支援增加 10 倍或更多倍的資料。

這正是俄勒岡健康科學大學 (OHSU) 大資料項目目的主要目標。 該專案旨在加快人類基因組圖譜的分析過程，從而説明創建出個人化的癌症治療方案，並為許多其他類型的科研創新提供支援。 按照每名患者約 1TB 資料以及總計數百萬名患者計算，OHSU 需要處理大量的資料。 為此，大學正在和其技術合作夥伴研發基礎架構，以處理與人類基因組排序和顯示隨時間發展的變化相關的大量資料。 借助大資料處理領域的技術創新，這項突破性研究可將基因組排序的成本降至每人 1,000 美元，這意味著需求將迅速上升，資料也會隨之增加。

2. 尋找業務相關資料。 向營業單位領導瞭解他們面臨什麼挑戰、什麼對他們最重要以及要擴大業務影響他們需要瞭解什麼。 然後搜索資料，看看你是否能説明他們解決業務問題。 這正是英特爾內部開展的大通話方案的主要內容。 此舉旨在為銷售團隊提供資訊，包括應在何時，針對何種產品與哪些轉銷商進行聯繫。 2012 年，該專案帶來了約 2,000 萬美元的新增收入和機遇，預計到 2013 年將會再創新高。

3. 保持靈活性。 我們正處於一個快速創新的時代，不能像實施企業資源計畫 (ERP) 一樣按部就班。 從技術角度而言，如果有需要，你應準備好靈活地遷移到不同的解決方案。 例如，Pecan Street Inc.(一個由大學、技術公司和公用事業供應商組成的非盈利性組織)擁有一個旨在收集德克薩斯州奧斯特的「智慧電網」能來源資料的資料庫架構，現在該架構正處於第三輪反覆運算中。 隨著智慧電錶產生越來越多的詳細資料，Pecan Street Inc. 正在尋找新的方式以説明消費者降低能耗，同時説明公用事業更好地管理其電網。 但是，為滿足需求，Pecan Street 需要不斷更換其基礎架構。 我們需要瞭解的是，即使現在你認為你知道構建大資料解決方案需要什麼工具，但是一年之後情況將有所改變。 你應時刻做好調整的準備。

4. 連接各個要點。 在英特爾，我們意識到關聯設計資料和製造資料具備巨大的優勢。 「測試、重新設計、測試、再重新設計」是我們開發週期的主要工作。 加快這一週期可帶來巨大的價值。 分析團隊開始關注由負責制造工作的特定部門產生的製造資料，並將其納入設計流程。 在此過程中，我們意識到可以在保證品質的同時，對標準測試流程進行簡化。 我們使用預測分析將晶片設計驗證和調試流程簡化了 25%，並縮短了處理器測試時間。 通過提升處理器測試效率，2012 年我們在測試英特爾酷睿處理器的某個系列時節省了 300 萬美元的成本。 如果在 2014 年繼續採用這一解決方案，預計將節省 3,000 萬美元的開支。 然而，在瞭解如何利用大資料獲取重大收益的道路上，我們還只是剛剛起步。 與大資料幻覺破滅一說截然相反的是，我們在全面觀察大型業務問題時發現了許多振奮人心的大資料可能性，也發現了一些可取的方式可説明我們提高收入和利潤，同時提升 IT 基礎架構的運行效率和安全性。 大資料項目目在一開始可能會困難重重，但它絕對值得我們付出時間與精力。