大數據如何摘下“新瓶舊酒”標簽?

有人評價“大數據是個相對的概念，是新瓶裝舊酒?！闭J為，傳說的大數據處理方式，只不過是為趕時髦，在既有的方案上包裝了一下，新瓶裝舊酒。海量數據時代并沒有給多少企業帶來革命性的變化，在 MapReduce 以及 Hadoop 出現之前，也有企業能夠輕松的對數據進行大規模并行計算，而 NoSQL 的出現也只是為處理數據的方式帶來了更多可能性。

所以，從結果來看，對于大數據的質疑并沒有比BI少，同樣遭遇了“還差一公里”的尷尬。

大數據分析缺乏成熟的實踐經驗，其方式方法與傳統的數據倉庫與BI系統有著一定的區別。在實施大數據分析項目之前，企業不僅應該知道使用何種技術，還應該知道在什么時候、什么地方使用。各數據之間有哪些關聯性?哪個數據是可信的?如何從海量的數據中挖掘出有價值的、易用的客戶信息?

要回答這些問題，企業需要一個單一、完整、可信的客戶數據視圖，而創建一個單一、完整、可信的客戶數據視圖，數據集成是關鍵。沒有集成的數據，其商業價值為零。數據集成讓組織機構能夠將傳統的交易數據與全新的交互數據組合起來，從而獲得在其他情況下無法達成的洞察力和價值。

可以確定的是，隨著互聯網技術的發展，未來的大數據時代，一定是各種信息呈現規?？焖僭鲩L的狀態，如何更快獲取有用的信息是關鍵，智能分析工具會變得越來越重要，可以凌駕于多個管理系統、數據庫之上，如何通過更靈活、可控的BI工具，真正挖掘出大數據時代的價值，是大數據和BI面臨的共同挑戰。