大日期：并非全是炒作
[编者注：这是 D. Justhy 所著新书的节选之一，该书为公司提供了利用大数据推动“良性利润”并采用全新商业模式（即适合数字时代的模式）的工具。感谢作者及其出版商。]
许多传统公司已经在大数据上进行了大规模投资。研究公司 IDC 预测，到 2019 年，年度支出将达到 486 亿美元，复合年增长率为 23%。大型公司的首席执行官们拥有数百万甚至数十亿美元的投资预算用于信息技术，并且越来越多地投资于制定数据战略。对于大多数高管来说，这意味着在新工具上进行投资。他们想要听到过很多次的“下一个重大突破”。
这正是他们遇到问题的地方，失败的可能性很高。
做出技术支出决策的高管们被各种选择淹没。在所有技术市场，包括数据领域，有数百家供应商提供类似的工具来解决类似的问题。很难分辨哪些更好。公司高管往往无法区分彼此，因为供应商为市场创造产品和服务，而不是为特定企业定制。让它们在组织中成功运作是高管的职责，而非供应商的职责。
传统公司的首席执行官们缺乏辨别炒作与真正价值的能力。他们没有时间和资源来全面评估选项，以决定如何分配 IT 预算、进行哪些支出以及获取和采用哪些工具。在最好的情况下，这通常是作为对市场“闲谈”或“定性假设”的反应而进行的。没有科学且确定的方法可以做到这一点。
这可能会使高管不仅对工具和技术的怀疑，而且对大数据概念本身也持怀疑态度，尤其是如果他们在这个行业已经待了几十年。市场充满了噪音和炒作。当存在如此多的供应商时，有时有些公司的估值甚至比他们更大，高管们不知道应该信任哪些公司。他们不知道该购买哪些工具，因为它们看起来都一样，但承诺更多。他们除了市场和销售人员的话之外别无依据。当然，技术人员对这些声音感到兴奋。这既是祝福也是诅咒，除非你学会让它成为前者。
这些决定可能会给决策者带来令人瘫痪的焦虑。数百万——有时甚至是数十亿——美元的支出处于风险之中。鉴于这种情况，高管们变得担忧甚至愤世嫉俗。每天都有新的初创公司声称提供技术的下一个重大突破。这可能会让最热情和具有前瞻性的 executives 对整个事业持怀疑态度。他们开始想知道自己如何才能做出适当的决定，只是希望某个他们信任的人能替他们做决定。哪些工具是最好的？最终他们可能会问，
答案是否定的，它并不全是炒作。
事实是，许多大数据技术公司正在推出优质的产品。事实上，任何一段时间内存活下来的科技公司都在创造好的技术产品。否则它们无法在市场上生存。其中许多公司始于硅谷，并由可用的最佳技术人员创立和 staffing。有些甚至由美国国家安全局资助。你的数据公司可能在帮助找到本·拉登方面发挥了作用。这些都是信誉良好的公司。如果你已经调查过它们，你就不需要担心；它们会交付成果。
但这并不意味着你需要市场上所有可用的工具和技术。
大数据不仅仅是关于工具和技术。它是关于如何利用与你商业模式相关的数据通过改进和优化业务流程来指数级最大化企业价值。归根结底，这一切都是为了让人类生活更美好，改善生命过程本身。
与其关注从“购物清单”中购买哪些工具和技术，高管们需要停下来问自己。只有在那之后，他们才应该开始考虑投资哪些工具和技术。大多数公司将发现他们不需要初创公司兜售的许多闪亮的新产品。许多公司将发现他们已经拥有相当多的所需工具；他们只需要以正确的方式使用它们来创造价值。
要记住的是，大数据仍然是数据；只不过，正如名字所示，它是“去”了的数据。我们处理数据的方式没有根本改变——只是处理的数据量、基于潜在来源的数据种类以及相关数据流的速率发生了变化。这些很重要。它们让我们从数据中获得更多价值。它们开辟了有价值的洞察力的新可能性，但构建块是一样的。根本区别在于规模，而不是类型（根据你商业模式的相对规模）。
想象你在建造一个乐高房子，突然意识到你可以拼凑更多的房子并建立一个乐高城市。如果你一开始组织得不好，更多的工具只会放大你的低效。另一方面，如果你在 sourcing、组织和组装积木以建造房子的过程中组织良好且有纪律，工具可能会让你更高效，并使你能够用类似的方法但更好的工具建造城市。此外，乘数驱动因素不是更多的工具。在大多数情况下，你只需要更多的积木——特别是如果你从一开始就很好地组织和高效地建造房子。然而，sourcing 增加数量的积木并组织它们以供使用的过程现在需要考虑增加的规模、速度和可能的多样性，如果适合建造乐高城市的话。
大数据也是如此。公司仍然只是在 acquisition、processing 和 consuming 数据——只是现在有更多的数据。请记住，这是一个认识，我们可以用当前可用的工具和技术做更多的事情。
公司不需要寻找最新和最伟大的东西；他们需要寻找适合他们的东西。通常，这将是一个相关的、易于理解的工具或技术，并且可以在其组织内管理而不会削弱人员。
公司花费太多时间担心 acquisition 和 processing 数据的工具和技术。所使用的工具比它们实现的目标更重要。公司需要将重点重新放在流程的基本要素上。数据战略设置不需要提供一堆花哨的新工具，但它应该支持业务流程和商业模式。
通常——不总是，但经常——这意味着坚持你所知道和做的。唯一的区别是这样做