引入大数据的最大障碍—你自己

采用大数据技术的价值很容易证明，但企业这种进步需要跟随数据的引导，甚至改变企业的业务模型，这也许会造成企业对大数据的“恐惧”。

引入大数据的技术障碍是显而易见的，据麦肯锡预测，到2018年，全球数据分析师的缺口将达到近20万，但抵达分析者乐园的更大障碍还是如何克服强烈的“数据恐惧症”的公司文化。

愿意开着灯打蟑螂？指示灯亮起时像灭蟑螂。

ClickFox的创始人兼首席执行官（CEO）马克·佩斯利（Marco Pacelli）最近表示，公司在引入大数据过程中，会面临两大问题。最大的问题是学会信任数据，并做出相应决策，而不是跟着上级领导的第六感运营。当数据开始暴露公司运营方面的问题时，好的领导需要知道问题所在，并找到解决问题的策略。

如同当你打开灯，就可以清楚要杀哪只蟑螂一样，Pacelli类推到，可能会有很多蟑螂，但你每次只能杀几只。他的忠告是：“如果你是公司高层，不能基于数据做出决策，那么就别做分析。”虽然某些直觉可能只是拆掉它，重新开始，但这对运营于传统系统之上的大型企业来说，并不总是适用。

另一个挑战是，应用大数据可将对待一些客户的成功做法，推广引入到公司层面，从而避免由独立业务单位或部门处理单一客户的不同方面。Pacelli说，对很多公司来说，每一项业务运作模块都相对孤立，很少针对具体客户做沟通。而公司高层却需要形成跨部门、全方位、完整的客户拼图。

大数据最为精彩的地方是公司可以分析、存储所有的数据，包括整个公司范围内的、结构化、非结构化，以及半结构化数据，总之从理论上讲，与传统的分析技术相比，例如查询一个高度结构化、有选择性的数据仓库，大数据分析应该可以获得更为精准的结果，也更具灵活性。

ClickFox是一家提供分析服务的供应商，处理数十家分别拥有数十亿美元客户的月交互量，确定这些交互间的连接并接受如何解决这些问题的建议（例如，放在网站上的信息与需要通过20家客户服务才可以获得同样的信息相比，前者更让客户满意）。

案例研究：斯普林特电信公司（Sprint）

事实证明，斯普林特电信公司是大数据转型后期的巨大挑战。Pacelli解释道斯普林特公司是如何使用ClickFox来帮助提高客户满意度。斯普林特公司最严重的问题之一就是其复杂性：公司为消费者提供超过300,000种服务项目，这对客户来说是种负担，也让公司很难确定客户不满意的原因。

斯普林特公司简化了其业务模块，客户满意度得到急速飙升，不过这是个漫长的过程。大约花了5年时间，ClickFox的系统才最终解开了斯普林特公司所需要的客户选项面纱，Pacelli说:“尔后，斯普林特公司找到如何将这些发现付诸行动。”

接下来，斯普林特公司努力将分析业务变成独立模块，并与其核心电信业务相辅相成。斯普林特公司创新发展实验室主任Von McConnell不久前在IBM公司的“智能分析领导力峰会”上，介绍了公司如何将对客户数据的研究转变成先进的分析产品，并展示了客户如何与核心的电信业务互动。

从业务角度来说，比较大的担心是大数据的基础架构本身。一旦分析业务从实验室转移到生产阶段，分析系统就可能在任何的地方得到应用。McConnell说，每个部门都会有自己的工具和套件。假如集中化无法实现，挑战就变成如何对这些独立存在的超大量的数据进行有机地组织和管理，斯普林特公司可以进行有意义的分析，但它还不是分析公司，转变起来不容易。

当所有的东西放到一起，一个公司的大数据努力会成为创新能力。就像Pacelli介绍的，它可以带领用户“走一条意想不到的道路”。这条路的每一步由上一步所决定，同时决定着下一步的方向。

另外，Seton医疗机构副总裁RyanLeslie与McConnell在IBM峰会上发言，展示了数据如何引导医院走上全新发展的道路。据公司CEO指示，他们需要发现心脏充血障碍的检测方法，以节约治疗中的高成本。Leslie的团队分析了大量数据，从医院账单到病人的监测图纸，发现了颈静脉扩张治疗这一在常规检查内的项目存在高风险因素。