大数据：先学走，再学跑

小孩子还不会走的时候，他们就想到处跑了。孩子需要迈出前几步来判断他们是否可以走的足够快，然后再开始跑。这样就不会摔倒脸啃地哇哇哭。

我看到许多公司在做大数据项目时也是一样，他们还没有走的足够快，没有足够快的增长速度，或者说没有打好基础。正确的方法先学会走，再学习跑。这样在实施大数据项目时，会极大地避免走向失败却茫然不知错在哪里的情况。

我个人有一种观点，无论什么样规模的公司在做大数据的时候，都应该经历四个阶段：爬、走、跑、冲刺。爬表示公司在大多数时间执行基本任务。走是公司掌握基本任务之后开始对协调任务处理良好，但是复杂任务还处理不太好。一旦到了跑这一步，公司就能轻松处理专家级任务。冲刺阶段公司会成为行业的领跑者。

但事实上，绝大多数公司都还是处在爬或者走的阶段，经过多次尝试后达到另一个阶段然后摔个脸啃地，他们认为这是不可能达到的。他们的大部分努力都失败了，或者效果不是很好。虽然在大数据项目中，每个人都在努力，但一些不经意或不明显的问题引起了这些项目的失败。

失败分析通常从项目的初始阶段开始，即只关注项目。就像小孩子跑一样，不能忽略了更基础的走。

我记得以前在一家软件公司做项目经理的时候，那家公司就被困在努力从走向跑发展的无限循环中。那家公司创意很好，但是执行从来没有100%完成，从客户满意度就能看出来。该公司缺失了几项基本的事情，除非解决这些问题，否则它不可能发展到下一步。

我考察了公司整体情况，找到了其问题所在。我解决了许多问题，更多是关于流程和以人为本的问题。然而，公司缺少一个部门，其它软件公司都有称之为QA(质量保证)部门。只做基本的软件质量检查会之后就发布未经测试的软件。这些现场的问题会让我们的支持资源耗尽并陷入困惑。在解决困难的技术问题时要做支持升级。

这种恶性循环一次又一次重复，会导致各部门都陷入盲目的执行中。换句话说，我们从来没有时间或资源来把进入“跑的阶段”定义为我们的成功目标。我们的支持可能永远不够用，也没有时间主动联系客户，因为大家都在救火。项目期限一再拖延，因为我们一直在查找客户的问题。工程师没法花时间创建新功能使我们的软件更完善。我们不能花时间改善后端，使软件工程师的工作更轻松，更有生产效率。这些都是我们从走到跑需要做到的。

那些总不停让员工先走然后就跑，而没有给他们相关资源的公司永远也不会真正跑起来。公司从走到跑是肯定有些事要做的。你拥有大数据项目所拥有的一切吗(比如QA部门)?员工掌握了大数据项目所需的技能和培训吗?大数据项目的目标给定时间限制、人员和技术能力了吗?

很少有人会从前线站出来说他们迷失了方向，这通常会影响他们的工作地位和名声。经理人和高级管理人员需要排除这种信息。我们需要对公司的当前状态、项目和人员做实在的自我评估。做出必要的变化来解决问题需要每个人的努力。

大数据项目的失败可能并不意味着项目没做好，可能意味着你的基础太薄弱了，所以栽跟头就不可避免。不要认为大数据项目中存在没有挑战的安逸，要挑战自己去寻找根本原因。

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