关于大数据的真相：它不仅仅是技术

大数据是一个令人极其宽泛的概念，部分原因是因为它代表了一种新的，迭代的方法来解决问题 

嘿，那一定是很难成为唯一的人对谁不理解大数据的星球。 

其实，这是与事实不符：你在好公司。虽然Gartner公司发现，64％的企业都在投资大数据，一个类似大块（60％）没有一个线索如何处理他们的数据。 

真正的问题不是技术之一，但过程。关键大数据成功，在所有严重的IT投资，是迭代。这不是的Hadoop，NoSQL的，Splunk的，或任何特定供应商或技术。这是关于迭代。 

大数据，大混乱 

虽然公司拥抱大数据项目的数量自2012年起已成长 - 从企业调查，以64％，58％ - 的到底该怎么做与该数据了解程度却没有跟上，如Gartner的数据表明。 

这并不奇怪，因为它是多么不容易拉钱的数据。这很容易说“可操作的见解，”但更难搜集他们。这就是为什么数据科学家目前outearn大多数其他行业，具有为123,000元，而继续上升，平均工资： 

全国工资趋势数据科学家 

这些谁做数据以及科学的交融统计，数学和编程技巧与领域知识，一个艰难的组合找到任何一个人。其中，我要说的却是领域知识最重要，因为它导致从数据中获得价值的过程中，由于Gartner分析师斯韦特兰娜Sicular提示： 

组织已经有了谁知道他们自己的数据不是神秘的数据科学家更好的人....学习Hadoop是比学习公司的业务更容易。还剩下什么？形成一支强大的技术和业务专家和管理支持谁创造一个安全的环境，创新团队。 

认为“安全的环境，创新”是一个能提供数据的从业空间迭代。 

创新是迭代 

至少有两个主要问题与大数据项目。第一个是，许多公司认为他们很好，项目。大数据是不是一个一次性的项目：它的收集，分析和利用数据的文化。正如菲尔·西蒙，着有“大到忽略：商业案例大数据，”告诉我：“你觉得，亚马逊，苹果，Facebook，谷歌，Netflix公司，和Twitter做都能跟得上这是他们的DNA的一部分？。 “

它成为DNA的方法，然而，就是绊倒公司进入大数据的第二个细节：他们认为这是一个技术问题。虽然大多数伟大的大数据技术是开源的，构建出一个大数据的应用程序并不简单，只要下载的Hadoop或您所选择的的NoSQL数据库。正如IDC的分析师Carl Olofson亮点： 

组织不应该跳太快成犯任何大数据技术，无论是Hadoop的或以其他方式，作为他们解决一个特定的问题，而应该仔细考虑所有备选方案，并制定一项战略，大数据技术部署。 

这种审慎的考虑发生了迭代。而不是支付一个大型供应商提供的大型检查上手（做到这一点，你绝对做的大数据错误），正确的方法是从小处着手。正如托马斯·爱迪生指出，关键是要快速失败，或者正如他所说，“我没有失败，我只是发现10,000办法是行不通的。”

大数据是所有关于提出正确的问题，领域知识，因此十分重要。但在现实中，你可能无法收集正确的数据，并提出中肯的问题 - 一遍又一遍。关键的，那么，是用灵活，开放的数据基础设施，让您不断地调整你的方法，直到它承担真正的水果。 

这不仅是对大数据 

如上所述，这种迭代方法并不只为大数据。理想的情况是，大多数IT应遵循这一做法。正如一位高管在财富50强银行告诉我，“产品稳定性来自于更频繁发布的代码，而不是更少。你想每一个版本是一个非事件，而不是一个主要的发射。”这当然是敏捷开发背后的主要思想。 

敏捷开发是由计算机辅助数据技术，可以轻松地接受动态模式，例如由Hadoop的支持，正如我的同事德怀特·梅里曼，DoubleClick和MongoDB的创始人，提出涌入： 

[现代发展是]敏捷开发。我们谈论的是大量重复的，大量的非常小的版本。我们每一天有一个释放;然后，我们改变它。产品经理说，“不，这不正是我想要的”，我们再次改变它。迭代这个概念已经为数据库和数据层有趣的含义。如果你每天都有一个新的架构的迁移，这将是痛苦的。但是，如果我们有一些液体在什么被存储方面，适合真的很好用迭代的这个概念。 

敏捷迭代，换句话说，就是创新，今天的心脏。虽然技术有助于这一转变，它更是一个文化上的转变比技术转移。要创新，你和你的公司需要开始数据的思想作为一个重要组成部分，以你的一天到一天的生意，而不是一个点的项目，你的代码，然后继续前进。 

只要你认识到，这种文化需要时间来沿途建立和容纳大量的失败，你也可以让大数据为大企业，如Facebook和谷歌这样做。