現在，沃爾瑪施壓是和可口可樂新一代配方飲料都在借助新的數據庫系統和分析平臺對客戶數據進行實時分析和需求預測，他們以此來獲得更好的產品優化方案。CEO們開始留意大數據，他們想知道大數據是否真的可以幫助他們的業務形成切實有效的競爭優勢。大數據投資和匯報比到底如何，畢竟大數據技術并不便宜。這里給出關于大數據，CEO需要了解的五個問題，也許可以幫助做出了解和決策。

1、大數據如果幫助我提升業務？

對于CIO來說，大數據是從很多個數據源進行快速、可擴展的數據分析，以支持商業目標的實現。對于CEO來說，大數據是對于其公司運行流暢中的各項數據進行整合分析后得到的洞察力。例如，客戶訂單、庫存量；以及公司網站、Twitter信息、郵件文本等傳統數據。大數據技術可以從這些不同信息所組成的各種龐大的數據中找到公司前進的方向。

CEO們不關心這些信息從哪里來，也不關心都使用了哪些技術，但CEO們需要知道，大數據會給他們帶來有關未來趨勢的預測或使其業務更有效增長的好點子。

舉個例子，一家汽車廠商，一個汽車公司可能會決定什么在線廣告關鍵詞導致的最大客戶轉換為一個特定的模型。然后,該公司可以改變它的在線營銷計劃動態。CEO們可以在IT系統的幫助下知道下個季度或未來12個月，什么才是影響最大的商業因素。

2、大數據要花多少錢？

大數據應用不容易開發和管理，需要特定的專業技術來開發和管理存儲系統和分析平臺，還需要可以從事原始數據分析的專業的分析師人員，一般叫做數據專家。

典型的大數據部門包還高性能的處理中心和用于建立分析報告的分析系統、數據清理工具、可視化工具；當然，還少不了服務器、存儲中心和辦公場地。對于大型企業，建立集成的大數據分析部門，包括雇員在內容，可以輕易的花掉數百萬美元。例如，美國政府剛剛花了1340萬美元來為國家科學基金會建設一個數據挖掘中心。

大數據相關體系的建立具體取決于需求的復雜度和預算，執行大數據項目，這里有三種可選的方案：

最佳組合：公司可以從大數據技術各門類中選擇最好的公司獲取（購買）技術，之后自己來開發大數據應用，這是一個價格昂貴但足夠靈活的方案（關于提供大數據技術服務的公司及技術領域的分類可以參考In Big Data之前的文章《公司、產品與技術 大數據企業生態圖譜》）。

打包的解決方案：從供應商出購買集成的大數據解決方案，這是低成本的絕佳選擇，尤其是你的業務只集中在一個領域，例如：在線客戶的行為分析。

軟件即服務（SaaS）：SaaS供應商負責存儲數據和應用，他們提供符合絕大多數企業業務需求的在線服務，這節省了辦公場地、數據分析和管理的專業系統，避免了大量硬件、軟件和專業人員的成本投入。

3、大數據的風險有哪些？

雇傭爭取的人來執行大數據項目可能是降低風險的最佳方法。如果沒有習慣于從龐大且無結構的數據中得出結論數據科學家和分析師，企業的大數據項目會偏離目標。這些數據專家一點都不便宜，而且，專家的數量也不多。

CEO還需要清楚，隨著時間的推移，大數據項目的花費將持續且增長。因為存儲數據的增長和業務對大數據分析的醫療，系統會變得難以維護。企業對持續的基礎技術的投入進行規劃；直接負責此項業務的CIO需要從項目開始就以最明智的方式進行有效的IT系統擴展規劃。

最后，應用和服務還可以考慮比較時髦的作法——云計算。通過亞馬遜或Google這樣的云計算服務商，降低硬件設備的投入和維護，有效的提高大數據項目穩定性，降低宕機的風險。

4、如何評估大數據項目的回報？

CEO希望追蹤業務改善、提高的最終標準，比如，應用程序中斷的減少或在線銷售業績的提升。在制造業，大數據的分析結構可以對兩個不同供應鏈策略進行比較，看哪個成本更低。在金融服務領域，大數據可以用來剖析一個新產品的最佳目標客戶，以謀求更好的目標轉化。

但CEO也要明白，大數據可以為市場決策提供強大的信息參考，但它無法直接影響業務結果和銷售業績。對于大數據最明智的使用方式是通過分析結果和信息做出決策，改進流程或產品。對大數據的效果評估還應包括決策和行動產生時，對最終結果產生的影響。

5、多久能看到結果？

基于媒體的報道和吹捧，CEO們往往對大數據抱有極大的期望。重要的是，CEO需要更緊密的與相關業務部門進行聯系，以了解大數據的潛力。

SaaS服務供應商肯能在幾分鐘之內就返回業務分析結果，因為他們具有成熟的大數據技術平臺和基礎設施，其分析流程也已是預先設定好的。但如果是公司內容建立大數據項目，可能就需要更長的時間才能看到結果。因為一個公司開始策劃建設大數據項目，需要接觸新的技術、流程和基礎設施；比較明智的作法是，計劃完畢，且從小規模入手。

Big Data還處于發展初期，還存在許多潛在的問題和不被眾所所理解的地方。CEO們還是需要多了解一些大數據相關的知識，以免憤怒的董事會成員來詢問，大數據項目的投入沒有看到結果。至少，我們可以把以上五點解釋給他們聽。

原文鏈接：http://inbigdata.com/big-data-tips-for-ceo/

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