2023年，可以被稱為大資料元年。在那一年，企業界開始廣泛地關注乃至熱炒大資料的概念，一時間，4v理論人氣爆棚，不知不覺竟然成為了坊間對大資料的經典定義，海量、多樣、高速、價值這四個詞的確概括了大資料的區別於傳統資料的幾個典型特徵，但是對於業外人來說，還不足以用以了解大資料為何物。
目前的大資料熱潮會讓人很自然地聯想到18年前網際網路興起時洶湧的潮水與泡沫，聯想到「大資料也必然要經歷矽谷臭名昭著的技術成熟度曲線」，聯想到大資料的落地自然也要經歷那條曲線勾勒出的跌宕起伏……不幸的是，事實的確如此。而幸運的是，這一次，相較於當初的網際網路大潮，人們似乎有了更多的心理準備。
大資料在傳統行業落地的難點在**？
首先，難在大資料技術端和市場應用端的資訊不對稱。大資料技術端可能儲存著海量的資料，可能掌握著先進的計算和分析挖掘技術，但是並不了解市場的需求痛點。而市場應用端的專業人士則因為對大資料的工作原理和蘊含的**值缺乏了解而空守金山不自知。解決這個困局的方法有二：一是從兩端入手，大資料行業內人士必須深入到傳統行業的業務流程中去學習、經歷或體驗；而傳統行業的業內人士則要開放心態，主動學習和擁抱新事物。二是從中間入手，招聘尋找兼具一定大資料知識和傳統企業行業知識的人才，作為溝通橋梁彌合兩端的裂隙。
其次，難在資料互聯的成熟度。當前的大資料來源雖然貌似紛繁多樣，電信資料、銀聯資料、房產車輛資料、wifi資料、企業內部資料、網購資料、網際網路資料等都能獲取到，但是資料來源之間缺乏有效的關聯，導致大資料對於分析目標無法進行全面的描摹和了解，因此大大限制了應用範圍。眼下市場上雖然一夜之間冒出了各式的「資料交易所」，但是仍然不能有效解決資料互聯的問題。資料來源之間的相互信任與合作是乙個難點，資料資訊的保密和披露法規不完善也是障礙之一，而落地變現場景的缺乏又使得這個問題的破局陷入了死迴圈。
其三，難在應用者缺乏耐心和戰略遠見。乙個企業的大資料戰略布局是需要遠見和時間成本的，戰略遠見不僅**於核心領導層對於大資料知識的主動學習和思考，還要有敢於付出試錯成本的決斷力。同時，大資料專案投入的週期相對較長，前期繁複枯燥地整合內部資料孤島、聯合外部資料來源的工作耗時費力而又障礙重重，如同萬丈高樓的地基，雖然極為重要且時間金錢的代價不菲，卻在表面上難以有顯著成效可以彰顯。另外，即便最終具備應用能力的大資料軟體開發完成，往往也會因為受到資料來源、分析技術，甚至是使用人員素質的限制使得短期內不能讓企業領導者看到有亮點的投資回報率。但是，企業領導者應該認識到這是必要的學習成本，自己乃至整個企業經由這樣的學習曲線獲得了大資料領域的實操經驗和能力。
應該感謝alphago精彩的人機大戰，至少把大資料結結實實的扎扎實實地落地在了那張1919的圍棋盤上，從而進一步落在了注意力經濟上，那麼然後呢？我們拭目以待……
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