发帖
雷达卡
不久前，大数据还只是一个小众话题。但是，近几年，它在大多数数据驱动型企业中发挥着重要的作用。更重要的是，大数据可以帮助制定企业战略，提高运营效率，并加速企业成长。
与数据热潮随之而来的，是大量的金融投资。大约75％的组织表示，他们已经在先进大数据设施上投入了大量资金或者在未来几年会投入大量资金。同时，一大批新兴大数据企业如雨后春笋般破土而出，以此满足企业客户不断增长的市场需求。
虽然大数据领域目前炙手可热，但对于新的企业家们来说，风险也不小。想想吧，大约66%的心情大数据企业都以失败告终。虽然他们在进入这个行业的时候都自信满满，但前方路途坎坷，企业家们可要慎重啊。
这里是当今新兴大数据企业面临的5大挑战：
1.人才匮乏
大数据是一个增长中的市场。六成的企业决策者都预计本年度会在大数据项目上投入更多资金，只有5%认为会有所减少。但是，尽管这一行业发展迅速，最大的问题是这样的增长会不会超过所需人才的增长。答案是肯定的，这个问题是真实存在着。
麦肯锡全球研究所调查显示，到2018年，全美将出现170万的大数据人才短缺，而同期大数据市场总估值为415亿美元。随着该行业不断扩张，技术人才缺乏鸿沟也在扩大。对于很多新兴企业来说，竞争的关键-人才，也将成为一个十分严峻的挑战。这个问题也没有一劳永逸的解决办法，必须要等到有足够的人才储备来满足市场需求。（这里也有一点讽刺，虽然很多新兴企业都在试图利用软件来弥补这个缺陷，但他们依然摆脱不了这个问题。）
2.人才成本
约71％的企业或者IT机构认为自己在利用数据方面只能达到甚至滞后于平均水平。很显然，我们需要现有员工的教育和技术水平。然而，员工培训，再加上人才储备匮乏，要紧跟时代潮流，不断开发新产品，成本会很高。
总的来说，这样的运营开支2013年的全球企业中达到了1300亿。并且，考虑到数据业务和随后需要更多的人员培训，这些成本会飙升的。
3.与错误引导作斗争
在最近一篇关于Hadoop的报道中，华尔街日报的德博拉·盖奇说，“很少有热词比大数据能承载更多期望的了。”对大数据本身及其发展潜力的过度宣传，让很多企业盲目跟风，不管这些大数据到底能不能满足自己的实际需求，他们这样做，只是因为流行。
更复杂的一个事实是，大数据平台本身上就很复杂。这也是为什么，厂商利用起来很困难，使用者理解和使用起来也很困难。Gartner表示：“到2017年，60％的大数据项目将无法超越试点和实验，并会被抛弃。”错误引导导致了最终的大规模失败。
4.资金障碍
数据世界拥有得天独厚的VC的关注和令人瞠目的资金， Hortonworks和Dataminr最近高达亿美元的融资证明了这一点。但在许多方面，该行业公司们为资金拼杀，也在损害着新的进入者。
随着行业不断壮大，让企业家把自己的公司跟别人的公司分开也越来越难了，因为很多像真知晶球，MongoDB的和Mu Sigma这样的公司（所有这些资金至少为2亿美元）已经在投资界众所周知。而且，由于资金有所增加，在某些时候，我们可以想象，投资者会处于试探的心理，投资一些新兴企业。
5.激烈竞争
2015年，大数据的全球消费预计将达到1250亿，初创公司不必再走向大数据的路途上感到孤单，因为如SAP，微软和IBM这样的大企业也要面临残酷的竞争。他们的资金是无限的，而创业公司不得不集中精力维持其现金利用率。
这实际上是一件好事。对于初创公司来说，实现成功和超过大量的竞争对手，最好的办法是把重点放在一个点上，并把它做好。大公司总是在四处寻找方式来获得竞争优势。因此，当创业公司证明自己在某一个方面非常出色时，更大的玩家在进入这一领域时，通常会找到这个领域做得比较好的企业，借助它们的力量，或者收购它们来增强自己的优势。
这里的教训：建立一个成功的大数据业务是不是为懦弱者准备的。但是，如果你为上面描述的五大挑战做好准备，那么，你就可以在大数据领域未来的发展过程中大显身手。
提升卡
置顶卡
沉默卡
变色卡
抢沙发
千斤顶
显身卡
京公网安备 11010802022788号
