導讀：在新一份報告中預測，到2017年，60%的大數據項目過不了試驗期，會被打入冷宮。為什么?

      在新一份報告中預測，到2017年，60%的大數據項目過不了試驗期，會被打入冷宮。為什么?原因不在于興趣、努力或投資的缺乏。相反，這說明從既有客戶、運營和服務數據中創造價值是非常困難的，更不用提社交媒體、移動設備和在線活動所產生的大量非結構化的內外部數據。

      各家公司在利用大數據和分析工具方面面臨的壓力日漸增大，因為客戶希望從與他們打交道的機構中獲取更多信息。競爭在加劇，特別是在金融服務、零售、通信和媒體等成熟行業。以數據為驅動的行業繼續洗牌。新舊行業的攪局者已經創造出以數據為驅動的經營模式，并將其應用于定制產品和服務的生產。

      對大數據的持續炒作有賴三個誤區：一、大數據技術會自行識別出商機；二、就是掌握的數據越多，自動創造出的價值也越多；三、數據科學家可以幫助任何公司從大數據中盈利，無論該公司的組織架構如何。而這三個誤區中蘊含的危險馬上為您揭秘。

      一、大數據技術會自行識別商機。

      危險：盡管投入了大量的資金和時間，但這種投資所產生的回報非常有限。

      失敗的技術布局往往是以假想這種新工具會自行產生價值開始。成功利用大數據能量的企業往往都是在重金投入大數據技術前，先將分析應用于少量高價值商業問題的解決。在這個過程中，他們學會了如何有組織地實施解決方案，也獲得了對于運營挑戰的新認識，并漸漸了解其數據和技術的局限性。根據對于他們實際需求的理解，他們可以確定大數據技術解決方案的具體要求。

      二、掌握的數據越多，自動產生的價值也越多。

      危險：對于未經證實的數據來源過度投資，忽略了那些有價值的、接近真相的數據來源。

      隨著社交媒體和移動設備的爆炸性增長，獲取和利用新數據的誘惑在不斷強化。很多大型機構已經被淹沒在數據的海洋中了，其中多數數據存儲在筒倉內，不能輕易接觸并連接。我們發現，成功的大數據之路往往始于充分開發該機構的現有數據。從分析的角度而言，通常處理歷史數據要比處理全新數據更容易。

      三、好的數據科學家會為你發現價值。

      危險：現有組織還沒有做好實現數據價值的準備。

      為了從大數據中持續獲利，你需要打造出一個持續利用大數據和分析力量的運營模式。基于數據和分析團隊的思考，成功的數據驅動業務可以讓其組織、流程、體制和能力協調化，以做出更好的業務決策。

      結論

      大數據革命已經擾亂了很多行業，那些能夠實現客戶數據分析承諾的公司通常遵循這三個規則：

      1.在投資大數據技術解決方案前，證明你所在的機構可以將分析應用于解決一些高價值的業務問題。

      2.在向新數據來源擴張前，先利用現有數據創造價值。然后再利用測試-學習的方法，向你的歷史數據注入前瞻性數據。

      3.將運營模式賦能企業，特別是業務前線，使其快速行動，并對企業分析團隊的洞見報有信心。

      在大數據時代，那些遵守這些規則的企業將更有可能獲得成功。