以下是文章的翻译稿，供大家参考：

天又一次塌下来了。这一次是“大数据”让IT部门如临大敌。但是就像“世界末日”和“外星人”一样，“大数据”是虚构的，是一个“大谎言”。

正如街谈巷议的传闻一样，不管你走到哪里，关于“大数据”的讨论无处不在。在Google搜索这个词组，搜索结果超过13亿条。它甚至在维基百科拥 有专门的条目。数据泛滥导致很多人得出结论：企业将不堪重负。这并不是说企业内部的信息量不会增长。相反地，企业内部信息量也难逃增长的命运。因为，大数 据一直是个难题。

尽管不断有人声称，数据洪流将导致厄运来临，但IT行业却始终能够通过改进计算基础架构，使它们速度更快、容量更大、价格更便宜、体积更小巧，从而让挥之不去的信息“大决战”预言不攻自破。

今天，通过使用列式数据库分析架构，组织机构可以不必过度对“大数据”带来的焦虑，相反，还能够让“大数据”更好为企业运营服务。在列式数据库中， 用户可以随时调用和分析大数据集，即使对诸如非结构化数据等各种数据类型的大数据集亦是如此。它们不仅随时可用，而且执行速度更快，还能根据工作要求，更 方便地扩展，从而为尽可能多的用户服务，涵盖尽可能多的数据。

这种做法其实就是挖掘组织机构内外部的“大数据”，并提取有价值的部分供企业使用。它的目的是让组织机构更灵活、更具竞争力，提高组织机构的盈利能力。

对于部署一个分析数据仓库而言，最重要的步骤之一就是找到质量合格的数据。从数据净化到采用数据管理总策略——用于确保数据质量的技术已经成熟。获取最优质数据时还要对其进行内部审核。

数据延迟：需考虑组织内部数据延迟的三个方面：数据发生时机、事件延续时间、决策所需时间。

数据关联：与商业用户合作确定数据的前后关系，并就使用中的多个数据集建立相互联系，同时还需要考虑数据增长率以及重复的来源。

自服务：确定高级用户如何在不影响IT或其他资源的情况下，对用于查询的数据实施控制。

首席数据官(Chief Data Officer)：指定一名高级职员担任首席数据官的职务，使其能够在维持组织治理的同时保证数据的可操作性。

数据质量的重要性再怎么强调也不为过。以comScore为例，作为一家为电子商务市场提供分析服务和解决方案的云计算公司，该公司从创立伊始就意识到，网络营销的重点正从访客数量转变为盈利性。comScore的“客户知识平台”(Customer Knowledge Platform)针对顾客浏览互联网的行为与偏好提供了全方位的观察视角。该服务追踪所有愿意提供互联网行为以供分析的用户，记录他们在各个网站的冲浪以及购买行为。