跟着的丰盛，发生数据的装备也是愈来愈多，同样须要处置的数据体积也是日益激增，各个机构虚拟化技术也纷纭把目光投向大数据这个术语。在这场数据的淘金中很多公司满载而归，然而大数据投资失败的公司也不堪称未几，所以就有了之前的一篇 why big data projects fail。对此，贸易智能工具研发总监、esproc、escalc高等参谋jim king了这个见解，并以google为例给大数据投资者提出了一些警示。
以下为译文：
首先看一下大数据成功典型google，看看他们是如何玩转大数据的：
1. 收集数据，捕获每个网站、电子邮件、cookie内容，并提取症结信息。
2. 为信息创立复合索引。不必说，广告相干索引是必不可少的。
3. 将目录和内容贮存在散布式服务器中。
4. 当用户阅读网站以及搜寻或拜访电子邮件时，google会对这些恳求做庞杂的转换处置，同时多少个索引项会随之断定。
5. 依据索引在服务器中查询数据，搜寻成果或网络安全技术者广告。
在这里不难发无线接入点明，与hadoop有关的只有3跟5，也就是数据贮存和查问。而这两项也是最轻易实现的两项，比方网络管理hadoop就是个存在良好扩大性及低本钱的解决计划。
那么实现3和5就可以像google一样发玩转大数据了？很显然不行，由于要害选项2和4并不实现，而2和4就是所谓的业务剖析算法。这些算法由业务专家依据数据、业务常识、市场趋势精心打造，是许多企业商业策略制订的主要手腕及中心。这才是4v实践中的value。
这也是现下很多大数据投资失败的起因，由于当下的大数据只供给了数据存储跟查问的策略，缺少了进步企业竞争力的业务剖析解决计划，而偏偏这才是最主要的。事实上，当初的大数据工具都是为it专家打造的，他们能够通过c++或者java实现mapreduce功效，然而却无奈供给有价值的贸易算法。
因而大数据胜利的要害不在于hadoop是否安排胜利，而在于对业务有辅助算法的制订，而在人才重大缺少确当下，不妨从数据工具入手。下降工具应用的门槛，让业务专家能够参加其中，施展大数据真正的作用，对业务起到吹糠见米的改良。
总结
工具的安排私有云谁都可以，症结在于业务算法的制定，让业务专家无缝的介入数据的分析才是成功之始。