大資料其實并不存在。
它隻是一個模糊的概念，實際操作人員們都知道，它隻代表着“關注從資料和分析技術的結合中提取價值”。大資料标志着我們對資料關注重心、推動力和投資方向的轉變，而按照現在的慣用說法，“大資料”這個概念包含了或大或小的所有資料。
事實上，大多數新技術剛誕生時，它們的概念都比較模糊。以智能手機為例，在這個概念剛剛出現時，它的名字代表了新奇和創新，“智能”這個詞意味着這是新一代的手機。然而随着使用智能手機成為一種常态，“智能”所能代表的意思就越來越少了。
每時每刻，我們都在遇見新類型的資料;它們可能來源于業務單元中的資料集市，或者是來源于數字化管道或物聯網的粒度更細的資料。盡管資料調查的方式可能變得越來越困難了，這些新的資料來源(通常從未被擷取過)為我們創造了機會去發現新的洞察。新型資料和資料來源的複雜性和資料的格式問題阻礙了我們對這些資料的利用。
從細微處擷取價值
讓數字管道和物聯網資料和其他資料區分開來的關鍵在于資料的粒度(即資料的具體程度)。以往我們通常都在總體水準對資料進行收集、供應及分析;而有限的技術和處理限制讓我們想都不敢想去收集這些資料，更别提存儲和挖掘資料。
但随着收集資料量的增加，我們逐漸發現并不是所有資料都是平等的。傳統的交易來源資料帶來的價值立竿見影，但我們提到的那些新來源資料卻需要更多的資料準備。在這些資料流中，單一的資料點并不具備任何價值;隻有通過長時間統一觀察多個資料點的模型和趨勢才能真正挖掘到重要的洞察。
資料孤島
此外，這些新型來源資料需要更新、更低廉的大規模資料存儲(通過資料存儲把夾雜價值的資料整合起來)。hadoop等其他技術為我們提供了擷取并存儲這些資料的工具，但要把這些新技術引入公司就勢必需要我們打破現有的it架構。我們需要向後退一步，最先要關注的并不是将資料整合成同一版本的事實;因為許多企業都有着多個分散的系統，橫亘其中的資料孤島阻礙了企業整體共同應對業務挑戰。
你需要向誰彙報?
實際上，企業必須整合所有的資料孤島，運用技術存儲所有資料。但是，我們還必須讓使用者能夠友善地查詢并整合資料、大規模地應用其分析工具。很多企業都低估了整合各部門分析人員這一舉動的價值。如果能把客戶的是誰、他們擁有什麼産品、他們個人的消費者生命價值高低等等客戶個人資訊與他們線上上的消費軌迹聯系起來，那麼我們就能從這個組合中擷取更多的價值。擷取更多關于客戶的背景資料能夠幫助企業從數字化消費者旅程中受益。
類似的，如果沒有機齡、保修資訊、服務時長、上次維修時間等機器參數資訊的補充，那麼從制造工廠傳回的的任何一組傳感器資料都是備援資料。資料調查是解鎖資料價值的關鍵。
數字化管道和物聯網這兩類新的資料現在已經能夠被人們擷取并存儲了，這将會對所有的業務都造成影響。也就是說，我們必須小心地管理這些資料，給資料分析師自由發揮的空間，不斷地整合和分析資料、并從資料中擷取洞察。
本文作者：yasmeen ahmad
來源：51cto