一般来说，企业从小规模的、战略性的项目开始，选择一个非常独立的用例，效果将会变得容易衡量。另外，部署大数据的这一领域应当是有战略意义的业务，而非边缘性业务。大多数成功的大数据项目并不是由IT部门发起的，而更多的是由业务、市场或财务等部门主导的。绝大多数部署大数据平台的企业期望从投资中获取显着的价值，但是将近一半的企业并没有实现其预计的价值和投资回报率（ROI）。最新的研究显示，对于大多数企业来说，大数据项目的投资回报率令人失望。

    从长远来看，企业期望的投资回报率是3-4倍。但是根据我们的分析，目前企业获得的平均投资回报率约为55%。

    该调查显示，调查对象中有46%意识到他们的大数据部署只有“部分价值”，有2%认为他们的部署“彻底失败，没有任何价值”。

    企业无法实现大数据投资回报率最大化的原因主要有以下三点：

    1、缺乏有经验的大数据专家

    数据科学家的短缺是众所周知的现象，并且可能会持续一段时间。在缺乏经验丰富的大数据从业者方面，我没有看到任何变化。

    公司的现有员工，如具有多年经验的Oracle数据库管理员（DBA），可能会缺乏管理大数据技术（如Hadoop）的能力。这种困境在短期内为大数据服务的厂商提供了填补空白的机会。

    2、技术不成熟

    大数据工具仍处于起步阶段，需要为更广泛的业务人员服务，而不只是训练有素的数据科学家，这是很多软件开发人员正在努力解决的问题。

    3、缺乏迫切的需求

    企业往往在大数据项目上投资，却没有结合特定的、可预见的业务应用。调查报告指出，在这种情况下，很大程度上是由于IT部门的主导，企业开始在Hadoop中积累大量数据。这其中有些数据能够帮助数据科学家和商业分析师进行探索性分析，但是其他数据却没有得到充分利用。

    由IT部门主导的大数据部署，有时是为了减轻现有关系型数据库系统的工作量。大量数据被加载进来，帮助数据科学家和分析师进行探索性分析。目前已经有很多大数据分析实验正在进行，却没有结合实际的商业应用。

    为了克服这些大数据障碍，建议企业可以考虑专业服务机构或者云服务，在开始大数据部署前明确目标同样重要。

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