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引：筆者最近關注大數據的動向，發現國外網站有篇文章提出的"快數據"概念很新穎，翻譯出來供中國讀者閱讀。
當今世界，數據比之前任何時候增長的都要快速。到2020年，每個上網的人每秒鐘就要產生1.7M的數據，而全球的數據總和大概可以到達44ZB的峰值。
由于數據每時每刻都在增加和不斷變化，數據的實時性就變得尤其重要。如果不能及時分析和處理，數據將失去其當下的可用性，所以"快數據"的概念被提上了日程。
要具備處理"快數據"的能力，需要兩方面的技術：一套可以承載極速處理數據的系統，和一個可以進行實時數據處理的數據庫。這個以速度為導向的數據庫，在面對撲面而來巨大的數據流時，仍然可以做到實時分析數據、實時進行各種復雜運算和決策。
短時間產生的數據過多
僅谷歌一家搜索引擎，每秒鐘就要接受用戶40000次的搜索請求。哪怕是一秒，甚至毫秒的延遲和錯誤都會導致大量數據的丟失，所以每個企業最好有一個單獨的平臺來抓取和分析高速產生的數據。
如何找到合理的方式進行大數據分析，從而解決問題、論證決策、提升生產效率？考慮到"快數據"的特性，企業需要注意以下幾個方面，才能充分發揮它的真正價值。
1.授權員工共享數據
內耗損耗工作效率，因此核心業務團隊不應該"獨占"數據平臺，而是應該肩負起將觀點傳遞給其他部門的責任。在這種背景下，每位員工都需要有登錄數據平臺的權限，根據不同員工的情況設定不同的訪問權限，這樣不僅僅是為了便于分析數據，也可以更便于以人為本的管理員工。
企業需要在行動之前先進行數據分析，這要求管理層理清楚企業員工的從屬關系，并制定績效考核標準。
2.正確選擇獲得數據的渠道
從全球范圍看，90%的數據是最近兩年產生的。不論是POS機的終端數據還是家用電器所產生的傳感器數據，毋庸懷疑在未來將會持續增長，所以初創型企業分析的數據需要覆蓋各種渠道的數據來源。
但是對普通的企業來說很難自己建立這樣一套收集數據的"管道"，最有可能的還是利用供應商或者開源的數據庫接口獲得數據。如何選擇性價比最高的獲取數據的方式是企業有必要研究的課題。
3.控制數據源
大數據是解決問題和支持決策的工具，最好是由有經驗的專家進行操作和分析。比如，有經驗的專家懂得如何通過大數據找出某公司第三季度產品銷量下滑的原因。
對基礎數據的把握和理解是大數據分析的關鍵，任何第三方供應商也沒有企業自身對公司業務了解透徹。因此企業管理者們得想清楚，是否需要做到看懂各類原始數據之間的聯系，是否需要把這種聯系轉化為自己的認識。，
大數據的價值取決于利用數據做分析的速度，企業利用這些數據獲得實時的信息，推導出快速正確的建議和決策。在"快數據"時代，信息將會變得更加多元、多變，而對于企業來說，這種變化將更有益處。
(原文作者：TxZhuo，KarlinVentures公司執行董事)
