在上一篇博文《釋放大數據潛能（之二）————對大數據的業務試驗和好奇心》里，我們討論了在與大數據相關的業務探索中業務試驗和好奇心處于核心位置的原因。在這篇博文里，我們重點討論：企業該如何通過加速轉變到以數據為中心，來獲取大數據所帶來的好處，這里包括對信息管理路線圖的重新修訂和升級。

埃森哲在“2011科技視野（Technology Vision 2011）”中指出：“只從應用這種單一視角來審視問題的時代即將終結，未來的世界需要IT***們通過數據的視角來考慮數量、處理時間以及數據分布等問題。”沒錯，數據已經處于核心位置，許多企業開始以數據為中心，以平臺的視角來重新評估IT項目，希望以此獲取大數據帶來的好處。對于信息管理人員而言，這是一個非常好的時機，以全新的視角審視這些準備多年的主題，但要特別注意下面五個方面：

1、關注數據本身，淡化傳統數據取樣所需的假設
今天，管理信息的不同之處在于：企業所存儲數據的數量比以前規模大、周期長，因為大家很清楚，通過這些數據可以改善業務結果，若能把大規模的交易數據與互動數據——特別是那些社會化互動數據結合起來更是如此。僅僅是幾年前，許多企業還在投入大量資源來開發假設模型及規則，以便更好地支持決策或運營。隨著Hadoop的快速成熟以及其它價格低廉的計算資源的出現，新的“一個都不能少”的數據管理模式——管理并處理所有單一數據的能力已經觸手可及。企業現在可以將注意力放在數據本身，而摒棄那種依靠假設及試試看的方式。

2、重新考慮數據技能——要能大幅提升在解釋、分析和預測方面的能力
隨著數據為中心平臺的產生，那些搜索數據、整合數據以及修復數據等繁瑣的工作得到了極大的減輕。過去IT部門與業務部門之間，以及IT團隊之間來回往復的扯皮也得到了相當程度的減少。這意味著對分析任務的描述可以更多地把重心放在跨域解讀、深度分析及預測上，包括情景分析等等。隨著IT開發與架構團隊能把更多的時間投入到更增值的任務當中，而不是為了保證設備運轉而疲于奔命，業務與數據分析師在以數據為中心的環境中就會比以往更能發揮才智。這種轉變所能帶來的影響因企業而異，但對于企業架構設計及人才戰略而言，都是同樣重要的。

3、更快的分布式決策方式已經到來
在已經到來的大數據時代，業務行動所需的時間將占據更高的優先級。業務管理層也同樣認為：迅速作出決策對于企業靈活性而言不僅必要、而且是成功的關鍵因素。在這樣的分布式環境中，透明度與可靠性變得越來越重要。成功的企業必須能對所有的員工決策擁有一個一致的、完整的視圖，與能企業高層、管理者、客戶及合作伙伴進行互動，無論是在企業內部還是跨企業。集成數據以確保有效的溝通、合作以及完整性，特別是在社會化媒體等方面，要被納入到考慮范圍中。分布式決策及運營支持可以支撐數據虛擬化及主要數據管理的需求，從而成為驅動業務的邏輯支撐點。另外，它也同樣需要依靠存儲地點不一、格式各異的數據作支持。

4、解決矛盾——流程VS數據
多年來，數據和流程之間的矛盾一直懸而未決。今天的企業數據整合平臺可以更容易地將數據與流程分離。你可以在不綁定物理數據的情況下對數據進行操作，因為你可以以邏輯數據對象的方式來接觸它們。數據實體與抽象層可以從物理接口上各自進行處理。在這項技術出現之前，企業為解決數據和流程之間的矛盾，不得不在技術需求、知識、業務流程的所有權以及業務流程工具與傳統數據中心工具方面作取舍，而且，還必須要跟上業務流程及業務規則快速變化的腳步。

5、從以應用為中心到以數據為中心
應用總是來來往往，但是數據依然保留。你可以更換或者放棄應用，但你不能完全放棄數據，無論它是否已經不再符合分析或其他的運營需求。以數據為中心的視角來觀察世界成為必須，特別是當我們希望將挑戰轉化成機會的時候。現在，有了來源于大數據的環境、關系、觀察及影響，采用以數據為中心的視角，我們處在一個可以重新構建我們信息管理日程及重新討論IT投資的有利地位。

基于對大數據的相同需求，業務部門與IT部門可以坐在一起，通力合作。好消息是，這僅僅是大數據航程的開始，你的職業生涯將會留下光輝的印記。從“釋放大數據的潛能”系列的第四篇文章開始，我們將討論如何重新考慮大數據移動戰略來推動企業采用更有條理的、可衡量的方式，借助包括位置智能、環境靈敏度、時間靈敏度及個人互動等移動性所帶來的獨特優勢，更快地達到目標。