誰需要巨量資料？

現在有許多公司拚命投資資料科學家、資料倉儲、資料分析軟體，但其中許多投資都沒有產生多大的貢獻，很可能永遠也無法產生成效。

問題出在哪裡？首先，巨量資料已經過度炒作，很多公司期待這些資料提供的價值，高於資料實際可以產生的價值。此外，分析軟體產生的見解很容易複製。例如我們研究的某家銀行，根據巨量資料的分析建立一個模型，可用來找出設置提款機的最佳地點，但他們後來發現，已經有一些顧問為別家銀行建立了類似的模型。此外，把資料分析產生的見解轉變成競爭優勢，可能需要企業做一些改變，但企業本身不見得能做到。例如，某家零售商發現，在折扣前後延長商品在貨架上的時間可大幅提升獲利，但若要進行這種改變，必須重新設計供應鏈，但那家零售商並不願意這樣做。

不過，巨量資料投資沒有效果的最大原因，在於大多數公司並未善用他們本來就有的資訊。他們不知道該如何管理那些資訊，分析資訊以了解相關情況，然後根據新的見解做出改變。公司不會因為花大錢投資精密的分析工具，就神奇地培養出那些能力。他們首先必須學習如何使用核心營運系統內本來就有的資料，就像我們在學代數以前，需要先熟悉基本算數一樣。公司必須先學會使用資料和分析，來支持營運決策，