如今,，大數(shù)據(jù)已成為一項(xiàng)業(yè)務(wù)上優(yōu)先考慮的工作任務(wù)，它能對(duì)全球整合經(jīng)濟(jì)時(shí)代的商務(wù)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,。除為長(zhǎng)期存在的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)提供解決方案之外,，大數(shù)據(jù)還為流程,、組織、整個(gè)行業(yè),，甚至社會(huì)本身的轉(zhuǎn)型激發(fā)了許多新方式,。

“大數(shù)據(jù)”一詞無處不在，但對(duì)其概念的認(rèn)識(shí)仍存在混淆,。為更好地了解企業(yè)如何看待大數(shù)據(jù),，以及在多大程度上使用大數(shù)據(jù)，我們與牛津大學(xué)賽德商學(xué)院聯(lián)手進(jìn)行了2012 Big Data @ Work研究,，調(diào)查了95個(gè)國(guó)家中的1144名業(yè)務(wù)和IT專業(yè)人員,，并采訪了20多名學(xué)者、業(yè)務(wù)主題專家和企業(yè)高管,。一項(xiàng)令人意外的結(jié)果是，社交媒體對(duì)大數(shù)據(jù)市場(chǎng)的影響相對(duì)較小,。由于媒體在社交媒體對(duì)客戶體驗(yàn)的影響方面的廣泛報(bào)道,，我們很容易相信大數(shù)據(jù)意味著社交媒體數(shù)據(jù)，但只有7%的受訪者這樣定義大數(shù)據(jù),。

對(duì)大數(shù)據(jù)認(rèn)識(shí)的混淆,，很大一部分從大數(shù)據(jù)的定義開始。在我們的調(diào)研中,，受訪者將大數(shù)據(jù)的三個(gè)維度確定為數(shù)量(volume),、多樣性(variety)和速度(velocity)。盡管這些涵蓋了大數(shù)據(jù)本身的關(guān)鍵屬性,，但我們認(rèn)為,，企業(yè)需要考慮一個(gè)重要的第四維度：精確性(veracity)。

數(shù)量：數(shù)據(jù)量,。數(shù)量也許是與大數(shù)據(jù)最相關(guān)的特征,，指企業(yè)為改進(jìn)企業(yè)決策而試圖利用的大量數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量正持續(xù)以前所未有的速度增加,。然而,，真正造成數(shù)據(jù)量“巨大”的原因在不同的行業(yè)和地區(qū)各有不同，而且沒有達(dá)到通常引用的PB級(jí)和ZB級(jí)(數(shù)據(jù)存儲(chǔ)單位),。一半以上的受訪者認(rèn)為,，數(shù)據(jù)量達(dá)到PB和ZB之間才稱為大數(shù)據(jù)，而30%的受訪者不知道“大”對(duì)于其組織應(yīng)該有多大,。所有受訪者都同意,，當(dāng)前被認(rèn)為“巨大的數(shù)量”在將來甚至?xí)�更大�?/SPAN>

多樣性：不同類型的數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)源。多樣性是指管理多種數(shù)據(jù)類型的復(fù)雜性,，包括結(jié)構(gòu)化,、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),。企業(yè)需要整合并分析來自復(fù)雜的傳統(tǒng)和非傳統(tǒng)信息源的數(shù)據(jù)，包括企業(yè)內(nèi)部和外部的數(shù)據(jù),。隨著傳感器,、智能設(shè)備和社會(huì)協(xié)同技術(shù)的爆炸性增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)的類型難以計(jì)數(shù),，包括文本,、微博、傳感器數(shù)據(jù),、音頻,、視頻等。

速度：數(shù)據(jù)在運(yùn)動(dòng)中,。數(shù)據(jù)創(chuàng)建,、處理和分析的速度在持續(xù)加快。加速的原因是數(shù)據(jù)創(chuàng)建的實(shí)時(shí)性天性,，以及需要將數(shù)據(jù)結(jié)合到業(yè)務(wù)流程和決策過程中的要求,。速度影響數(shù)據(jù)時(shí)延—從數(shù)據(jù)創(chuàng)建或獲取到數(shù)據(jù)可以訪問的時(shí)間差。目前,，數(shù)據(jù)以傳統(tǒng)系統(tǒng)不可能達(dá)到的速度在產(chǎn)生,、獲取、存儲(chǔ)和分析,。對(duì)于對(duì)時(shí)間敏感的流程,，如實(shí)時(shí)欺詐監(jiān)測(cè)或多渠道“即時(shí)”營(yíng)銷，某些類型的數(shù)據(jù)必須實(shí)時(shí)地分析,，以對(duì)業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值,。

精確性：與某些數(shù)據(jù)類型相關(guān)的可靠性。追求高數(shù)據(jù)質(zhì)量是一項(xiàng)重要的大數(shù)據(jù)要求和挑戰(zhàn),，但是,，即使最優(yōu)秀的數(shù)據(jù)清理方法也無法消除某些數(shù)據(jù)固有的不可預(yù)測(cè)性。不確定性的確認(rèn)和規(guī)劃的需求是大數(shù)據(jù)的一個(gè)維度,，因?yàn)楦吖苄枰�更好地了解身邊的不確定性,。

大數(shù)據(jù)是這些特征的組合。它使企業(yè)能夠轉(zhuǎn)變與客戶交互并滿足客戶需求的方式,，并使企業(yè)甚至整個(gè)行業(yè)能夠?qū)崿F(xiàn)自身的轉(zhuǎn)型,。并非每家企業(yè)都采用相同的方法培養(yǎng)其大數(shù)據(jù)能力，但是,，利用大數(shù)據(jù)能力改進(jìn)決策和績(jī)效的機(jī)會(huì)存在于每個(gè)行業(yè)中,。

（甘綺翠：IBM中國(guó)商業(yè)價(jià)值研究院院長(zhǎng)）

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