六个步骤：助你最大化大数据的商业价值

上个月公布的一项调查结果显示，由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构Hadoop可能即将面临着来自资金链方面的压力与挑战。具体而言，调查中的绝大多数受访者都表示目前没有对Hadoop的投资计划，主要原因是认为Hadoop“……可能在其商业价值转化与功能实现上面临相当大的挑战”。

作为研究大数据的主要工具，Hadoop暴露出的资金链风险可能昭示着整个大数据领域的资金问题。寻找到能够实现精准分析能力的资源在业界一直是一项巨大的挑战，与此同时它也是新一代商业友好型大数据工具研发的目标，而获取商业价值，则是一个更基本的问题。

对于许多人们津津乐道的大数据企业或组织来说，通过大数据获取商业价值似乎总是如此容易：有了大数据，我们就能更深入地了解客户的行为，并运用这些 知识来增加客户的满意度，从而提高企业的盈利能力。但说的容易做起来难，真正去让一个新兴企业来实现大数据价值时，一切往往变得捉襟见肘，但不管怎么说， 回顾总结一些当下实用的大数据商业实践方法总归没错。实际上，最大化大数据的商业价值可以归结为将下述的六件事做好：

1.以商业思维为出发点：对于数据科学家们来说，运用Hadoop或其他先进的大数据分析工具畅游于数据知识的 海洋中是在愉快不过的事了，不过如果不把分析的结果转化为可以应用于解决现实世界商业问题的东西，那么对于时间和资源则是巨大的浪费。与业务专家合作，了 解改进过程中的机遇与挑战，将会是一个大数据项目成功与否的关键。专注于一个具体的商业问题将有助于识别有用的数据集，并针对化选择适合的技术与工具。与 此同时，这样的过程能够促使你步步为营，对项目进行进一步推进。

2.把目光投向将理论付诸实践的途径上：要实现真正的商业价值，我们必须对理论分析的结果进行实际的运用。这听 起来毫无疑问，但事实上有太多的大数据项目都会因为走不过这一关而从此尘封，将理论分析的结果纳入商业活动并使它们因此收益往往并非易事。有时，在实验室 里看起来很美好的数据有可能是不可用的；而当你在商业活动中真正需要某项数据时，它也有可能变得过于昂贵。与此同时，一系列的行业法规也对数据的可用性产 生巨大的影响。