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“如果你擅长纠正错误，那么错误的代价可能会比你想象的要低，而慢的代价肯定会很昂贵。” ——杰夫·贝佐斯 亚马逊董事会主席兼CEO
速度 被遗落的第三个V
当我们谈大数据的时候，我们究竟在谈什么？
可能是许多企业正在奋力实现自动化管理的数十亿行数据；也可能是不断增加却难以存储的各种非结构化数据，包括不同来源的音频、视频、图像，以及基于文本的文件等等。
就大数据的三个V（Volume – 数量；Variety – 种类； Velocity – 速度）而言，大数据在数量与种类方面，夺走了企业大部分的关注。然而，此时我们更应当将大数据的速度维度纳入考虑——它可能会对业务产生比想象更大的影响。
“流水”数据源 最常见的挑战
速度，究竟意味着什么？我们很容易感知到，数据涌入企业的速度日益加快了，特别是来自各种社交媒体的“流水”数据源——几乎每一分、每一秒，都在产生着大量的数据。
然而，这同时也强调了快速处理数据的重要性——你能否以比以往更快的速度处理数据，并使用它们呢？
以往，与速度相关的挑战通常都被视为“技术挑战”。但其实除了技术之外，人员、流程、数据意识等方面，也同样可以限制数据见解在企业中流通的速度。
当“流水”数据源遇到一坝叠一坝、九曲十八弯的“企业地貌”时，速度，即是妄谈。
数据如酒，越陈越香？
一个巨大的误区是，数据跟葡萄酒一样，保存的年份越长，从中收获的见解就会越多。
诚然，对于某些形式的数据可能如此，但还有许多类型的数据，它们是有“保质期”的——其“营养价值”会随着时间的流逝而消失。比如，在零售行业，就不能以几天或几周来沉淀数据，最好的做法是争分夺秒地分析数据，尽可能早的知道哪些产品面临缺货。如此一来，零售商就可以更快地提高产品的销售回报速度。
一个很简单的例子，根据福布斯的报道，2016年万圣节，沃尔玛就经历一次“万圣饼干惊魂夜”。通过对数据的及时分析，沃尔玛发现一种万圣节限定饼干在大多数商店中都很受欢迎，只有两家商店完全没有销量。通过快速调查，发现这两家商店忘记将饼干上架了。
如果这事儿在万圣节之后发现，那么再深刻的见解也挽救不了这些节日饼干的库存了。
高速决策 未来的必经路
高速的数据处理速度，是为了高速的决策。
假如您正在实现“数据驱动”的过程当中，那么决策速度的改变可能一开始会让您感到不习惯。传统上，决策者已经习惯于等待几天、几周甚至几个月的时间，才根据过去的业务表现，作出高质量的决策。
但对于亚马逊这样快节奏的企业来说，传统的决策方法太慢了。
而现在，像亚马逊一样快节奏的企业越来越多。我们都在加速中。
在杰夫·贝佐斯（Jeff Bezos）最近致亚马逊股东的一封信中，强调了“速度在商业上的重要性”，并强调了“高速决策”的重要性。贝佐斯建议：“当你拥有你所希望的70%信息时，就应当作出决策了；如果你等到90%，你可能已经晚了。”
没有人想做出错误的决定。然而，不断地等待近乎完美的信息可能会导致你错失良机。对贝佐斯来说，善于快速识别、以及纠正决策也至关重要。“如果你擅长纠正错误，那么错误的代价可能会比你想象的要低，而慢的代价肯定会很昂贵。”
