最有效的大数据解决方　案首先识别业务要求,然后定制基础架构、数据源　和分析方法,以支持业务机会。这些组织从现有的　和新的内部信息来源中获取新的洞察力,制订大数　据技术战略,然后随着时间的推移逐步地升级相应　的基础架构。　我们的调研结果为各组织逐步开展大数据举措以及从　大数据中获取最大的商业价值提供了五项关键建议:　•　以客户为中心推动初始举措;　•　制订整个企业的大数据蓝图;　•　从现有数据开始,实现近期目标;　•　根据业务优先级逐步建立分析能力;　•　基于可衡量的指标制定业务投资回报分析。　定义大数据　在对大数据的混淆中,很大一部分从大数据的定义开　始。为了了解我们的调研受访者对该术语的定义,我　们让每个受访者选出大数据的两个特征。没有任何一　个特征在选择中具有明确的主导优势,相反,受访者　对于当前更多的数据、数据和分析的新类型或者对更　实时的信息分析的新要求的看法各异(见图1)。　这些结果与确定大数据的三个维度的有用方式相一　致–即“3V”:数量(volume)、多样性(variety)和速　度(velocity)。尽管这些涵盖大数据本身的关键属性,　但我们认为,企业需要考虑一个重要的第四维度:精　确性(veracity)。将精确性作为大数据的第四个属性　凸显了应对与管理某些类型数据中固有的不确定性的　重要性(见图2)。　߸࠽‫ڦ‬႑တ‫ྷݔ‬　‫دݥ‬ཥႚ๕‫ڦ‬௃༹　ႎ‫ڦ‬ຕ਍ᇑ‫ݴ‬ဆૌ႙　‫ٷ‬ຕ਍ଉ　ํ้႑တ　ፌႎୁႜَ　ઠጲႎरຍ‫ڦ‬ຕ਍　ม঍௃༹ຕ਍　定义大数据　我们让受访者从以上选项中选出两种描述,说明他们的组织如何看待大数　据。这些选项经过缩写,各项选择经过标准化处理,使总和等于100%。受　访者总数=1144。　图1.　受访者对大数据有不同的看法。　4　分析:大数据在现实世界中的应用　涵盖这四个维度有助于定义和区分大数据:　数量:　数据量。　数量也许是与大数据最相关的特征,　指企业为了改进企业中的决策而试图利用的大量数　据。　数据量持续以前所未有的速度增加。　然而,　真正　造成数据量　“巨大”　的原因在不同和行业和地区各　有不同,　而且没有达到通常引用的PB级(petabyte)和ZB级(zetabyte)。　超过一半的受访者认为数据量达到　Terabyte和Petabyte之间才称为大数据,　而30%的受访　者不知道　“大”　对于其组织