大数据带来的强大功能令人难以抗拒，它承诺将规模庞大且持续增长的数据转化为能为企业所利用的、涉及业务方方面面的宝贵情报。然而，这种诱惑的背后同样可能存在陷阱;如果不做详尽规划，技术消费很可能成为拖累企业的沉重包袱。

“大数据常常也带来巨大的消费风险，”NPI公益发展组织的IT采购管理顾问Jeff Muscarella指出。Muscarella警告称，即使是在用户已经对硬件、软件以及服务等内容支付过费用，大数据项目仍然能够轻而易举地带来百万美元级的增项支出。此外，不要被供应商拿出的所谓实际案例所蒙蔽，深入研究你可能会发现这些实例根本不像厂商吹嘘的那么出彩。

“在大部分情况下，只要我们能抽丝剥茧地将案例分解进行调查，就会意识到其中有很多虚假的成分，”他解释道。当然，这并不是说我们不该尝试引入大数据技术，Muscarella补充称。不过企业在着手进行采购之前，务必要深入研究、广泛收集信息。我们当然不应该为了花钱而花钱，只有在大数据项目确实能为业务提升带来帮助的前提下，这样的大动作才有意义。

“这不仅仅是一种新技术，”Muscarella表示。“确切来说，这是一种专为解决那些我们无法确定是否存在的业务问题而衍生的技术，CIO们一定得清楚这一点。目前对于大多数IT领导者来说，大数据究竟能带来哪些好处、其运作机制如何等等仍然是相当陌生的话题，甚至仅仅停留在概念层面。因此在部署之前，决策者必须勇于提问：新技术真能提升效益吗?如何提升、需要多长时间才能见效?在部署工作中，我们需要安排哪些基础设施建设?IT领导者们必须拿出一百二十分的关注度应对这类新项目，只有这样大数据这只“钱老虎”才可能真正为企业带来投资回报。

对待大数据：抛砖引玉、循序渐进

初次探索大数据项目时，千万别一起手就搞得声势浩大、劳民伤财，Muscarella提醒道。最好的方法是用Apache Hadoop这类开源工具先弄个试点案例，看看究竟收效如何。

“谁的钱也不是大风吹来的，所以相信各位一定希望投资能切实见效，”Muscarella指出。“先选一些可管理性较强的工具，小范围验证自己对大数据的认识。举例来说，如果我们的确能从试点案例中发掘到数据的价值、网络点击量的背后意义或者用户的消费习惯，接下来再深入思考如何利用这些结论改善企业的业务流程。”

“千万不要陷入无限升级基础设施的怪圈，这种倾向非常危险，”他补充道。“先验证效果，再回头规划自己的具体实施方案。即使最后的结果证明大家一开始的选择是正确的，我们也不必为搞试点而后悔。毕竟这么做最稳妥、风险最小，明智的管理者绝不会在项目还充满不确定因素时就盲目加大资金投入。”