23、大数据实施与安全治理全解析

大数据实施与安全治理全解析

1. 大数据项目实施要点

在开展大数据项目时，预算分配是首要考虑的问题。可以预先分配预算，并随着项目达到各个里程碑逐步释放资金。

获取合适的技能组合也是一大挑战。热门人才往往同时参与多个项目，分身乏术。人员扩充通常是解决资源问题的办法，但在新兴且高速发展的大数据领域，这比以往更具难度。随着市场的发展，大数据技能仍处于起步阶段。不过，随着时间推移，会有更多的培训和更专业的人才出现。目前，最佳做法是获取一些数据科学技能用于设计和规划，掌握 Hadoop 和 NoSQL 技能用于实施，以及具备并行/集群计算技能用于运营。还可以通过在云环境中进行试点或概念验证实施来测试产品和积累技能。尽快在内部掌握这些技能有助于确保大数据项目的成功。

2. 评估风险承受能力

每个组织都有其独特的文化，这决定了其愿意承担的风险管理程度。在竞争激烈的市场中，企业可能不得不为潜在的市场创新承担更多风险；而对于产品为客户所必需且竞争对手较少的公司来说，情况则有所不同。即使是处于竞争激烈市场的公司，在承担风险之前也可能会谨慎行事。因此，在开展大数据项目之前，必须了解组织的动态。

例如，可以创建一个有边界的试点项目，向管理层展示项目的可行性。或者，组织也可以基于大数据的预测分析制定一个雄心勃勃的计划，以改变客户体验。

如果组织厌恶风险，最好的做法是关注大数据的发展，并在合适的时候提出相关建议。了解其他组织的成功案例有助于减少引入新技术时的焦虑。

即使是愿意承担高风险的组织，在采用大数据时也需谨慎。很容易过度夸大大数据的好处或对其寄予过高期望。任何新技术或解决方案的发展和融入过程都可能充满失败。采用敏捷方法