關于大數據曾經轟動一時的案例大概是某超市通過分析一位女顧客的購物數據，根據分析結果給這名十七歲的女孩寄來了孕嬰童試用品，盡管這一舉動讓該女顧客的父親非常生氣，但這確實是通過對其購買記錄進行分析而形成的真實案例。對此,我們不禁感嘆，大數據有時像是一個偵探家，能夠撥開重重迷霧，獲得”別有洞天”的大價值。而這關鍵在于，你是否真正懂得如何去駕馭大數據，讓它為我們服務。

　　面對如此浩瀚的數據海洋中，企業該怎樣駕馭?在Teradata天睿公司全球合作伙伴計劃首席分析官Bill Franks所撰寫的《Taming the Big Data Tidal Wave》中可以找到答案。

　　有效駕馭大數據

　　該書英文版于2012年4月出版，成為美國亞馬遜的大數據主題圖書中銷量最好的新書，而它的中文版《駕馭大數據》也已由人民郵電出版社在今年年初出版發行，在國內各大網絡書店和新華書店等熱銷。

　　目前，市面上有很多關于大數據的書籍都是側重于大數據管理，如何將大數據存儲到數據庫或者數據倉庫中，或如何將非結構化數據進行結構化和分類等，而《駕馭大數據》這本書的側重點卻有所不同，它主要是關于大數據的有效分析，而不是大數據管理本身，它從數據開始，所有的內容均圍繞如何做整體決策，如何構建卓越的數據分析中心，以及如何構建數據分析文化等主題。

　　大數據的價值不在數據本身，而是如何通過數據的整合、探索，從而轉化為行動，最終為業務服務帶來價值。在新書發布會上，Bill Franks表示，“我認為有必要撰寫一本以業務為中心的大數據著作，將大數據相關的重要議題集納在一起，其形式應該讓業務人員和分析專家都容易理解。我希望通過本書中提供相關的洞見，同時輔以行之有效的建議和行動步驟，讓大數據源和大數據分析為企業服務。”

　　加工增值大數據

　　大數據的意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有價值的數據進行處理，通過數據的“加工”實現數據的“增值”。隨著大數據的到來，Hadoop、MapReduce等技術也被廣泛被使用，曾有業界專家表示，任何一個單一的產品不能完整解決用戶所面臨的大數據問題和挑戰。的確，大數據的復雜程度難以想象，Bill Franks介紹道，大數據之所以錯綜復雜是由四個因素造成的，即大數據通常由機器自動生成，而且通常是全新的數據源，假設會有格式設計，這些格式根本也不友好，大數據中很大部分可能并沒有多大的價值。

　　由于大數據的復雜性，企業在做數據分析、數據挖掘時就要制定相應的策略，在《駕馭大數據》整本書中，Bill Franks指出:許多大數據其實并沒有用，如何過濾掉無效的數據才是真正重要的。他在采訪時也表示，“在處理大數據時，應該有所取舍，拋棄大部分數據，將其減少到能夠駕馭的數據規模，以便能夠快速取得大數據分析成果，至于哪些數據需要拋棄取決于公司自身的需求。”

　　Bill Franks還建議，處理大數據需要改變流程和文化，能夠實現文化的轉變，允許拿出少量的預算、人力資源、技術資源等做試點，做一些存在一定風險和結果尚未確定的小實驗。“駕馭大數據最困難的事情不是技術手段的盤點，而是取決于采用什么樣的方法來更好的發揮大數據的價值，并且能夠改變它的流程。”