數據世界的快速演變使得大數據變得越來越重要，但大數據解價值如何實現仍需探索。在日前召開的英特爾大數據技術及行業應用論壇上，IDC企業系統與軟件研究組高級研究經理周震剛給出了實施大數據應當注意的幾個要點：包括投資回報率;數據分析的安全性、有效性和時效性;大數據和移動應用的關系;大數據和數據中心的設計關系;大數據在數據管理方面的重要性。

周震剛分享了大數據價值鏈的三個C即(Collect——收集、Consolidation——整合、Consumptions——消費)。他表示，我們的最終目標不是收集數據，而是為了能夠從大數據中挖掘出它的價值。收集內部和外部的數據之后，整合成可以分析的格式，再通過前端展現消費，才能產生***的高價值。

如何避開一些陷阱，利用大數據解決方案實施上述步驟實現價值?周震剛總結了六個要點，簡稱“三要、三不要”。

首先要注意數據獲取和分析的經濟性。周震剛強調，不是所有的數據都要積累起來，因為有些數據積累起來，使我們的存儲和分析的成本變得更高，并不能為我們帶來更多的價值。利用Scale out架構可以有效地利用數據資產，更好地降低成本。但獲取成本過高的數據應當放出去。

其次，要注意數據的安全和管理。大數據和傳統數據一樣有安全要求，包括IT方面和業務方面的要求，什么人獲取到什么數據，仍然是大數據領域要考慮的問題。因為不同的數據在不同人眼里有不同的價值，給領導人和工作人員的數據視圖應當區分。

第三，要考慮數據的時效性。周震剛指出，大數據和傳統的高性能運算不同，高性能運算的目的是獲取終級答案，時間不是決定因素，比如RIS的大型粒子錐狀機，我們要拿到一個基本的粒子，有可能要十年。但對于大數據來說，時間就是價值，因為我們要把這個數據及時在企業應用之前投放到市場，分析的結果會影響企業下一步的決策，所以一定要考慮大數據分析的時效性。

“三不要”的***條，千萬不要低估大數據在移動化中的作用，無論是對客戶還是員工。周震剛舉了高端品牌倩碧的案例。倩碧在美國是使用IT非常先進的企業，它在iPad推出了以后很快的做了個基于皮膚分析的移動應用，它快速部署大概幾萬臺iPad到百貨商場，讓顧客可以在上面選擇怎么改善皮膚，我的皮膚信息是什么，是干性或油性等等，這些是顧客不愿意告訴銷售人員的。通過這種移動化的應用，倩碧銷售了很多的產品。業績提升了40%。

值得注意的是，后來倩碧希望通過這些信息分析顧客狀況的時候，卻發現他們讓顧客填的所有數據并沒有被留下來。客戶的信息沒有收集好，自然也無法進行分析。

第二個“不要”，我們的數據中心可能會被大數據所影響，千萬不要低估大數據的數據中心網絡和設計的影響。周震剛指出，很多的大數據解決方案設計了非常強的處理能力，卻沒有考慮對外網絡連接的狀況，使得網絡的瓶頸影響了整個大數據的解決方案。因此，在引入大數據解決方案的時候，一定要考慮到整個數據中心的設計。

第三，千萬不要低估數據管理的復雜性。美國有一個非常大的百貨連鎖公司，他們已經有100來年的歷史了，有上百年的客戶數據，收集得非常好，并且有這些客戶數據和銷售數據的分析。最近他們開始做一些媒體(包括社交媒體、報紙、電視臺)相關的信息來進行分析，這兩個方面都做得非常好，但是***他們會發現，這種市場上收集的數據和內部銷售數據，雙方的格式完全無法統一、無法整合。因此，一定要在開始的時候規劃好各個系統，以便能夠統一應用大數據。