一些IT经理本周在菲尼克斯举行的《计算机世界》商务智能与分析远景展会上表示，对于所有的大数据承诺来说，从不同的来源收集大量数据的根本挑战是为这种数据找到新的商业应用。
据参加这次展会的一些高管称，技术厂商和行业分析师宣传企业能利用来自云、移动设备、社交媒体渠道和其它来源的非结构化数据混搭传统的结构化数据中获得巨大的商业好处。但是，企业高管不知道如何利用大数据或者如何明确地向IT部门说明自己的要求。
一位感到困惑的IT经理表示，企业领导者通常不知道他们不知道的东西。因此，他们不能向IT部门解释对于收集的全部数据做些什么。
在过去的几年里，私营投资者和风险投资公司向开发收集、存储、组织和分析PB规模的结构化和非结构化数据等新技术的创业企业投入了数亿美元。
这些工具让企业比以前更容易地从多种数据源提取数据。这些数据源包括网络记录、点击流、社交媒体、视频和音频文件、机器传感器和类似Twitter的微博网站。
位于俄克拉荷马城的能源公司OGE Energy的首席信息官里德·纳托尔(Reid Nuttall)表示，真正的挑战不是这种技术，而是发现能够收集的所有数据的商业价值。
OGE拥有9个发电厂，向3万平方公里的75.8万用户提供电力。这家公司最近为其客户安装了智能电表。这种智能电表每两个小时提供一次电表读数，而以前的电表是一个月提供一次电表读数。
纳托尔乐观地认为，智能电表产生的大量的数据在未来几年里能够帮助该公司分析和影响用户的行为，减少高峰期的需求。他正在该公司内部找一个人开始从这些数据中提取商业价值。他说：“我们有许多数据。我们正在设法搞清楚使用这些数据做什么。”
纳托尔在该机构内部建立一个信息“工厂”和一个商业分析技能中心，帮助推动OGE公司处理的数据的创造性的应用。OGE正在投资商务智能工具和新的数据可视化和展示能力，让分析人士以不同的方式考虑和使用新数据。大数据正在迫使IT和商务智能团队联合在一起探索利用新数据的方法。
工薪处理公司ADP正在采取同样的方法。该公司建立一个创新实验室，管理如何存储、处理和分析极大量的数据。
ADP创新实验室副总裁罗伯托·马谢罗(Roberto Masiero)在演讲中表示，这个思路是创建一个环境，让来自不同行业的和具有不同背景的专家合作解决大数据分析问题。
Tribune公司新兴解决方案总经理威廉·赫里奇(William Herridge)称，在某种意义上说，正在发生的事情让人们回忆起企业第一次开始使用在线分析处理工具的情况。他说：“当我们转向OLAP(在线分析处理)的时候，我们很难让商业用户克服他们目前使用列表数据的习惯。在你向他们展示这个应用之前，他们不知道OLAP的价值。”IT机构在大数据方面也面临同样的挑战。
赫里奇称：“我们看到了这个价值。但是，让用户理解并且看到这个价值是一个巨大的挑战，特别是在处理非结构化数据等概念的时候。在企业用户看到一些好处之前，他们不会注册大数据项目。”
位于德克萨斯州欧文市的数字学习解决方案公司(Digital Learning Solutions)的合作人威韦科·拉特纳(Vivek Ratna)称，使用大数据的最困难的部分是让业务负责人和高管坐下来，确定他们要从他们企业获得的大量的非结构化和半结构化数据中得到什么。
拉特纳称，这个错误是我们的，因为IT部门没有明确说明企业能够从大数据中得到什么价值。许久机构仍然没有收集或使用非结构化数据，因为他们不知道商业价值，并不是因为技术原因。
除非我们能够定义大数据能够产生什么价值，或者业务部门负责人告诉我们他们要从大数据中得到什么价值，否则，我们只是在黑暗中摸索。
这个情绪与受访者在市场研究公司TheInfoPro最近调查的调查中表达的情绪是一样的。在对255名IT专业人员进行的调查显示，大多数公司没有大数据计划，因为他们没有这种计划的具体业务理由。(编译/胡杨)
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