現代商業環境強調簡潔、強調高效，也強調對數據資源的充分運用。數據已經成為現代企業的立足之本。在如今這個時代，就連AI技術也離不開大數據資源的驅動。而建立數據優勢的訣竅，體現在收集、整理並彙總不同來源中數據的能力。只有保證這一點，企業才有可能提高洞見水平，並以數據為基礎做出有助於增強業務能力的決策。更重要的 是，這種優勢正快速從市場營銷、內部工作流擴展到企業銷售等外部業務層面。
下面，我們來看大數據已經滲透進哪些業務領域，又產生了怎樣的深遠影響。
大數據與業務——二者的關聯性何在？
隨着現代技術的發展，無論規模大小，一切行業都得以訪問到來自其運營體系與客户行為的細粒度豐富數據。雖然訪問不是問題，但新的障礙也很快出現——如何處理這些既難以維護、又難以管理的海量數據。雖然市面上的相關工具所在多有，但數據的處理任務仍是一項極為繁瑣且耗時的任務。
考慮到大數據的極端複雜性，處理錯誤也開始頻繁出現。但着眼於理想產出，大數據有望為企業帶來多種優勢，包括：
1. 增加收入
2. 提高收入決策質量
3. 增強客户體驗
4. 幫助創造出智能化程度更高的服務與商品
5. 建立更精準的業務運營體系
因此，大數據已經成為創新型企業獲取競爭優勢的決定性要素。到2020年，全球數據使用總量必將超過2743億MB，每個人每秒將產生約1.7 MB的信息。
面對這樣的趨勢，企業顯然無法承受大數據處理錯誤所帶來的嚴重後果。因此，企業應着力避免種種數據處理陷阱，充分運用這一寶貴資源並藉此建立起穩固的市場優勢。
大數據中隱藏着大危機
大數據的上限很高，而一旦犯錯，引發的危機也將勢不可擋。常見的大數據處理陷阱包括：
1. 運作效率低下
2. 安全漏洞
3. 結論錯誤
具體來講，大數據就如同信用卡，善用將帶來巨大收益，但濫用則後患無窮。下面來看企業在處理大數據時應避免的各類陷阱。
陷阱1：分析癱瘓
▶ 問題：很多貿然投身於大規模數據收集項目的企業，似乎並不理解“先嚐後買”這個簡單的道理。未能做好充分準備，項目停滯與分析癱瘓也將只是時間問題。
▶ 解決方案：從小處入手，選定少量數據作為我們邁入大數據世界的階梯。通過數據收集反駁或支持您做出的預期與假設。如果數據分析結果有誤，請認真審查！
陷阱2：以創新的名義犧牲數據安全
▶ 問題：安全往往是處理大數據時最先被犧牲掉的部分。我們到底該如何在安全與創新之間尋求平衡點？
▶ 解決方案：需要採用多種方法保護大數據資源，包括充分理解現有數據、審查數據操作並控制高權限用户。請保證使用整體且統一的流程與控制系統，全面覆蓋大數據中的安全性要素。
陷阱3：缺少中央數據治理體系
▶ 問題：與數據相關的準確性與質量投訴非常常見，但企業卻往往無法瞭解其根源。缺少對數據收集工作的集中監督，往往導致重複收集、使用方法不當以及失去數據信任等嚴重後果。
▶ 解決方案：組建一個委員會，專門負責管理企業內的數據衞生工作。指定由大數據管理團隊負責數據整理與用户培訓。
陷阱4：操之過急
▶ 問題：大數據就像一幅巨大的拼圖遊戲，越是急於完成，越是帶來一團亂麻。沒有任何組織能夠在短時間內處理體量如此龐大的難題。
▶ 解決方案：應該分區、分塊處理拼圖。這相當於把大數據挑戰轉化為小數據挑戰，保證挑戰始終處於企業能夠消化的範圍之內。
陷阱5：孤島中的數據“假想”
▶ 問題：數據不是比特幣，單純把數據收集並存儲起來沒有任何意義。具體而言，如果只是收集數據而不從中提取洞見，那麼這些存在於孤島中的資源將沒有任何價值——除了“假想”式的價值。長此以往，數據反而會拖累基礎設施運轉，並讓發展路線圖成為一張廢紙。
▶ 解決方案：及時使用數據並從中提取洞見。千萬不要讓數據成為一段段“塵封的記憶”！
陷阱6：不要迷信技術複雜度，簡單實用才是真
▶ 問題：數據集體量不大的企業往往偏愛於使用大數據解決方案。這種工具層面的快速增長意味着需要不斷加大投資，並給企業帶來沉重的預算壓力。
▶ 解決方案：組織真正需要關注的應該是數據分析本身，即如何利用大數據指導自己的決策。更重要的是，大部分問題其實根本不需要使用重量級工具——很多簡單的傳統方法完全可以起到更好的效果！
除了以上6個陷阱之外，缺少工作流管理工具、不關注投資回報率、數據未能及時演進等問題也時常出現並困擾着無數企業。
迴避陷阱本身就是一種競爭優勢
毫無疑問，大數據必將在2020年乃至之後的商業世界中迸發出巨大的能量。對於專家及開發人員而言，這既是種機遇、也是一大嚴峻挑戰。隨着數據總量的增長，數據將不斷湧入雲端。根據預測，到2025年，全球數據總量將快速增長至175 ZB。隱私也將成為人們高度關注的焦點，再加上數據可操作性與生成速度的加持，大數據將在接下來的幾年中成為商業世界中的絕對主角。
繁榮的大數據生態將給您的組織帶來一場根本性的顛覆——熟視無睹還是有所作為？決定權就在您的手中。