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核心提示：趨利避害，印包企業要當心大數據三大誤區：大數據技術會自行識別商機、掌握的數據越多，自動產生的價值也越多、好的數據科學家會為你發現價值。
在最新一份報告中預測，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高級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，先將高級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高級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高級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，并對企業高級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。
