为每位创建大数据解决方案的企业家提供4个教训

我最近在旧金山大学教授了一门名为 “大数据MBA” 的MBA课程。在与学生合作将大数据概念和技术应用于他们的用例时，我得出了一些可以被任何企业家应用的观察结果。

1.理解客户的问题。

为了确保您的解决方案增加价值，首先对问题和解决方案的价值进行广泛的主要和次要研究。为了了解您的目标客户，请在流程的早期开发角色，作为 “客户的面孔”。记录他们提出的问题类型和他们做出的决定。然后使用所得的洞察力来识别和确定您可以根据业务价值和实施简易性来捕获的有关客户、产品和运营的数据源的优先级。

2.了解您的产品如何适合客户的环境。

公司在其数据和技术环境上有大量投资。他们不会轻易说服他们放弃这项投资。相反，请说明您的解决方案如何利用或扩展目标客户的现有数据和技术投资。数据，分析，报告，仪表板工具甚至SQL都是战略性组织资产。探索使用新的大数据技术扩展或释放这些资产的方法，产品和功能。通过现在增加1美元，他们可以释放或增加10美元的现有投资价值，如商业智能和数据仓库。这总是一个成功的策略!

3.建立在开源和云技术的基础上。

有一个引人注目的开源技术套件，其中许多由Apache基金会支持，这些技术是免费的、可扩展的，允许组织快速开发产品并将产品推向市场。这些技术包括:

Hadoop，一个编程框架，支持在分布式计算环境中处理大型数据集。Spark，一个内存中的开源集群计算框架，为内存中的分析和应用程序提供高达100倍的性能。YARN，它支持在Hadoop之上的多个数据处理引擎，如交互式SQL、实时流和高级分析，以及传统的MapReduce批处理。mahot，一套主要集中于协同过滤、聚类和分类的可扩展机器学习算法。HBase，在HDFS之上运行的面向列的数据库管理系统; 对于稀疏数据集非常有用，这在许多大数据用例中很常见。Hive，一个开源数据仓库系统，用于查询和分析存储在Hadoop文件中的大型数据集。R，用于统计计算和图形的免费软件编程语言和软件环境。

企业家应该站在那些已经建立解决方案的人的肩膀上，以创造您独特而引人注目的差异化。为您的开发环境利用开源产品和云。点燃你的头发，尽快将最初的原型推向市场。大量使用你的产品，这样你就可以了解客户如何使用你的产品的细节。快速学习和发展。速度就是一切，客户服务紧随其后。

4.提供引人注目的短期投资回报ROI。

帮助组织找到新的方法来货币化他们的数据和分析资产。通过提供帮助他们优化关键业务流程的产品和解决方案来关注业务利益相关者。为此，为您的产品开发初始投资回报率，并将其用作令人信服的证据，让您的客户测试、尝试和购买您的产品。让一线员工为客户提供新服务是一种将您的数据和分析资产货币化并推动投资回报率的好方法。如果你不知道你的产品是如何让你的目标客户赚钱的，那么不要指望他们自己赚钱。

看到MBA学生有能力大胆勇敢地创造新的商机，这是非常令人鼓舞的。正如我告诉我的MBA课程一样，MBA和商业领袖将数据和分析决策委托给它的时代已经结束。商业领袖 (和MBA学生) 需要开始拥有这些新的货币化来源，现在是时候了。