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引：笔者最近关注大数据的动向，发现国外网站有篇文章提出的"快数据"概念很新颖，翻译出来供中国读者阅读。

当今世界，数据比之前任何时候增长的都要快速。到2020年，每个上网的人每秒钟就要产生1.7M的数据，而全球的数据总和大概可以到达44ZB的峰值。

由于数据每时每刻都在增加和不断变化，数据的实时性就变得尤其重要。如果不能及时分析和处理，数据将失去其当下的可用性，所以"快数据"的概念被提上了日程。

要具备处理"快数据"的能力，需要两方面的技术：一套可以承载极速处理数据的系统，和一个可以进行实时数据处理的数据库。这个以速度为导向的数据库，在面对扑面而来巨大的数据流时，仍然可以做到实时分析数据、实时进行各种复杂运算和决策。

短时间产生的数据过多

仅谷歌一家搜索引擎，每秒钟就要接受用户40000次的搜索请求。哪怕是一秒，甚至毫秒的延迟和错误都会导致大量数据的丢失，所以每个企业最好有一个单独的平台来抓取和分析高速产生的数据。

如何找到合理的方式进行大数据分析，从而解决问题、论证决策、提升生产效率？考虑到"快数据"的特性，企业需要注意以下几个方面，才能充分发挥它的真正价值。

1.授权员工共享数据

内耗损耗工作效率，因此核心业务团队不应该"独占"数据平台，而是应该肩负起将观点传递给其他部门的责任。在这种背景下，每位员工都需要有登录数据平台的权限，根据不同员工的情况设定不同的访问权限，这样不仅仅是为了便于分析数据，也可以更便于以人为本的管理员工。

企业需要在行动之前先进行数据分析，这要求管理层理清楚企业员工的从属关系，并制定绩效考核标准。

2.正确选择获得数据的渠道

从全球范围看，90%的数据是最近两年产生的。不论是POS机的终端数据还是家用电器所产生的传感器数据，毋庸怀疑在未来将会持续增长，所以初创型企业分析的数据需要覆盖各种渠道的数据来源。

但是对普通的企业来说很难自己建立这样一套收集数据的"管道"，最有可能的还是利用供应商或者开源的数据库接口获得数据。如何选择性价比最高的获取数据的方式是企业有必要研究的课题。

3.控制数据源

大数据是解决问题和支持决策的工具，最好是由有经验的专家进行操作和分析。比如，有经验的专家懂得如何通过大数据找出某公司第三季度产品销量下滑的原因。

对基础数据的把握和理解是大数据分析的关键，任何第三方供应商也没有企业自身对公司业务了解透彻。因此企业管理者们得想清楚，是否需要做到看懂各类原始数据之间的联系，是否需要把这种联系转化为自己的认识。，

大数据的价值取决于利用数据做分析的速度，企业利用这些数据获得实时的信息，推导出快速正确的建议和决策。在"快数据"时代，信息将会变得更加多元、多变，而对于企业来说，这种变化将更有益处。

(原文作者：TxZhuo，KarlinVentures公司执行董事)