京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据项目失败的原因分析
几乎每个人的心目中,大数据就是企业IT部门的大大小小的结构化和非结构化数据,而且其量正在成倍的增长。但是,尽管大数据已然成为了一种主流的IT现象,多数的大数据项目仍然以失败而告终。

究其原因,就在于企业很难找到适当的方法进行大数据的收集、管理和理解,并最终从大数据信息中提取出有价值的东西。
征服大数据项目,并最终从中提取出您企业所需要的业务洞察力本身就是一项非常艰巨的任务。但当涉及到定义大数据项目的范畴,以及确保相关配套设施到位方面时,您企业的相关人员无法保持统一的步伐,那么,该项目注定是要失败的。
失败的原因分析
如下,是我所看到的大数据项目失败的主要原因:
缺乏一致性。在解决业务部门的相关问题方面,IT部门缺乏与业务部门的一致性。IT部门仅仅只是从技术的角度来看待问题。同样,缺乏企业利益相关者的真正的承诺也往往使得大数据项目很难成功。
缺乏数据访问权限。对数据的访问往往是受限制的,IT团队成员没有访问相关数据集的权限,以致他们无法找到能将使该项目成功的相关数据。
缺乏专业知识。鉴于许多在大数据领域的技术、方法和学科都是新的,导致企业的员工缺乏如何处理数据,完成业务的相关专业知识。
缺乏一致性
上述所有这些问题中,第一条,缺乏一致性。是您的企业必须首先解决的问题,而且也是最为重要的问题。问题的关键在于,您企业当前所探索和寻找的东西都是您不熟悉的领域,所以,要想获得大数据项目的成功,首先搞清楚您的业务部门到底是要解决什么问题是至关重要的。
虽然其是您企业大数据项目成功的最重要的因素,要想实现企业业务部门和IT部门之间的一致性也是相当具有挑战性的。不仅仅是因为大数据对于不同的人有着不同的意义,同时,还在于一系列外部因素可能会影响业务需求的变化,使得处理某些问题的优先级超出了IT部门所能保持的步伐。如果IT部门与业务部门在大数据项目所涉及的范畴方面无法达成一致,该项目就会涉及到太多的方向、太多的人,以至于会将重点从解决具体的业务问题变为对IT技术的管理,以便能够实现每个人的需求。
另外一个影响业务部门和IT部门之间的一致性的挑战来源于不愿意发生改变。很多时候,如果一个大数据项目建议采取相关的行动或变革,而业务部门的利益相关者不理解所涉及到的相关行动或变革,他们往往可能采取消极怠工的方法,首先默默的接受这一建议,但在之后将其贬为一个错误的进程,分析或数据集。对此,分析师团队则可能认为该业务部门已经同意并付诸相关行动了,只是他们所采取的行动所带来的结果只是产生了次优的业务成果。
缺乏数据访问权限
大数据项目失败的第二个原因——缺乏数据的访问权限可以追溯到一个基本的IT前提:筒仓。销售部门、营销部门、人力资源部门等都有数据仓库,每个部门的数据仓库都限制了相关数据的访问权限和保护措施。数据仓库存在的理由很好理解,但是如果IT部门所需要的数据仓库的某些相关数据不可用,那么,可以说在IT部门的员工试图解决某些问题前,就已然注定了他们无法解决这些问题了。
为了应对这一问题,大数据项目必须从一开始就具备相关数据的执行权。如果无法对所有业务相关数据进行访问,也就无法找出业务问题的关系和模式,也就无法解决业务部门所面临的问题了。所以,大数据项目的授权要来自企业的高层,如果企业高层发话说:“某个业务团队正在寻找解决某个相当重要的特定业务问题,IT部门就有足够的机会获得他们所需要的任何数据的访问权限了。”如果无法获得正确的数据信息,该项目无疑将长时间处于停滞状态。
缺乏专业知识
第三大缺陷——缺乏相关专业知识。这其实是源于企业缺乏合适的拥有正确的技能来执行大数据项目的人材。而由于大数据技术对于“主流”企业来说仍然是很新的,IT团队往往缺乏相关的专业知识来确定如何用大数据来达到分析的目的。
虽然招聘数据科学专家是解决这种专业知识的不足一种可能性的备选方案,但对于许多企业来说是不可行的。这一新的角色需要结合程序员的技能和调查研究科学家的思维,企业专门设置一个这样的职位的代价会非常高,同时其所需的相关技能设置也不常见,很难创建。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04