由 dawei 如果你的企业希望投身大数据时代，现阶段最大的挑战是为海量业务数据找到商业用途。
在Gartner着名的技术成熟度曲线中，备受追捧的大数据技术或许还未攀上期望膨胀的顶峰。而在可以想见的未来，泡沫的幻灭或许会引发一连串的质疑。但对于企业而言，最重要的是不在潮起潮落中迷失自己最初的需求和渴望。无论对技术的追捧与质疑如何激烈，企业的领导者都需要明确业务对数据的真正需求，并且清晰地向IT部门进行表达，从而为多来源的海量业务数据找到真正的商业用途。
业务与IT合力价值发现
过去数年间，私人投资者和风险投资机构都将巨资投入到PB级别结构化与非结构化数据的采集、存储、治理和分析等新兴技术领域。新涌现出的工具让企业从Web日志、点击流、社交媒体、视频和音频文档、机器传感器和微博中提取数据变得前所未有的容易。在技术日臻完善的情况下，现阶段企业利用大数据的最大难点在于，让业务部门与IT部门相互合作，定义到底哪些非结构化和半结构化数据是对企业真正有价值的数据，以及如何对其有效地加以利用。
因此，真正的挑战并不在于技术，而在于大数据商业价值的发现。这一艰巨的任务需要IT和业务部门合力完成。现阶段，很多企业尚未开始对非结构化数据进行采集和整合，主要原因就是企业的业务管理者不能确认大数据是否能够为企业带来实际的商业价值，而并非是出于对创新技术的不信任。
互联网行业具备天生的大数据应用需求，并且拥有强壮的技术基因，这使得大数据技术的早期实践者多诞生于此。而在金融、电信、制造、医疗等传统行业，大数据技术也正在被重点关注，相关的需求梳理已经展开，并且有部分企业进入了初级实践阶段。
以金融行业为例，金融行业解决方案供应商北京先进数通信息技术有限公司研发部总经理完献忠就表示，国内银行目前的大数据应用尚处在初级阶段，主要集中在历史数据管理、查询和使用方面，面向业务的分析应用项目则处于探索和验证阶段。他指出，随着网上银行和手机银行的普及，并且向互联网银行的过渡，银行业传统上缺乏客户行为数据的情况正在发生根本的转变，银行业具备了通过互联网数据和机器数据开展有效客户营销的条件。
大数据打开大视野
从数据世界迈向大数据世界，技术的继承与创新将会并存。当Hadoop、MapReduce成为技术创新的明星，有人或许会问：“大数据会终结BI吗？”的确，新一代的分布式数据处理技术为用户带来了新的洞察力，但它们目前仍不能完全解决传统BI（商业智能）所能够解决的问题。我们看到，传统的BI工具仍被京东这样的大型互联网企业所使用，其成熟的展现层技术仍然能在满足企业大数据分析需求时发挥作用。
PPTV聚力技术部总经理金昀认为，大数据分析可以理解为BI在数据量大规模爆发后的演进成果。传统的技术手段的确很难应付数据量的爆炸式增长，但无论是“小数据”时代还是“大数据”时代，企业所面临的数据管理问题都是相同的，即发掘数据之间的内在联系，催生新的商业价值。
“未来或许会有大数据时代的BI。BI的技术思维仍会存在，虽然数据的采集、存储和分析方法全都改变了。与传统BI相比，大数据时代的BI数据集成的范围会更广，像用户行为数据、销售数据、地理位置信息、团购信息、天气信息等，都可以被集成到一起，通过新的分析与展现方法产生新的价值。它会带来更广、更深邃的洞察力。”金昀说。
企业用户数据视野的拓展同样有赖于IT与业务之间紧密协作。从想象力的激荡，到构想在现实环境的落地，注定是一段IT与业务携手而行的旅程。