CEO們開始懷疑，大數據是否真實可靠，這能否給他們的企業帶來重要的競爭優勢。這是預先對風險和回報進行權衡的關鍵因素，因為大數據會迅速帶來高昂的成本。眾位CEO為了確保這種龐大的分析能力能夠帶來回報，需要問下面五個問題：
1. 大數據對我的企業有什么幫助？
對于首席信息官來說，大數據涉及處理來自多個來源的數據的數量、速度和變量，支持經營目標。對CEO來說，大數據涉及在公司合并業務系統數據時對情況的分析——比如客戶訂單和庫存水平——更少地運用來自公司網站、Twitter訂閱和電子郵件的傳統數據。通過重新組合分析大量的數據，能讓企業取得領先地位。CEO們不在乎這些信息的來源，也不在乎所使用的技術——但是他們需要知道，大數據是否會對他們的未來和新思想給出令人信服的答案，幫助他們的公司有更好的表現。
比如，汽車公司能夠確定在線廣告關鍵詞對最大客戶更換特定車型帶來什么影響，然后這家公司可以改變其網絡營銷計劃。CEO們應該能夠直接提出在下個季度或者未來12個月需要回答的首要問題，這會對經營業績產生最大的影響。
2. 要花多少錢？
大數據應用的建設和管理并不容易，要求企業具備特定的技術專業知識來開發和維護存儲和分析平臺及專業分析師，這些人稱為數據科學家，他們能夠處理大量的原始數據。
“大數據棧”（big data stack）通常采用重量級的處理和分析系統、數據清理工具、可視化工具來創建報告以及服務器和存儲系統，這些系統能夠儲存和管理所有的數據。建設和整合大數據棧的成本，包括工作人員的費用，能夠輕而易舉地讓大型企業投入數百萬美元的資金。例如，美國政府最近支付134萬美元，為國家科學基金會（National Science Foundation）建設數據挖掘項目。
建設成本要取決于項目的復雜性和預算，下面是實施大數據項目的三種選擇。
最佳組合：公司從每個類別的最佳供應商那里購買技術組件，建設大數據應用——這種方式耗資高昂，但是非常靈活，具有強大的選項。
打包應用程序：從一家技術供應商那里購買大數據集成套件——這個選擇表現出色，具有成本效益，尤其是你計劃把大數據業務集中在一個領域內，比如在線客戶行為分析。
軟件服務：服務軟件廠商將收集和存儲數據，進行基礎設施建設，為你進行所有重要分析和數據管理，避免硬件、軟件和人員所需的大量資本投資。
3. 大數據的風險度？
聘請合適的人來負責你的大數據項目，可能是一家公司最大限度降低風險的最佳途徑。如果沒有善于處理大型非結構性數據集合并得出結論的數據科學家和分析師，你的項目將不能長久持續。然而，這些專業人士的薪酬可不低，但是他們仍然奇貨可居。
CEO們還應該理解，隨著時間的推移如何采取措施來維護大數據項目。隨著存儲數據的增長，企業更多地依賴于對生成大數據的分析，系統會變得更加難以管理。一家公司需要為基礎設施建設技術的持續投資做出規劃；直接與首席信息官合作，將有助于決定用最巧妙的方式，從一開始就經濟有效地來拓展你的IT系統。最后，應用和服務能夠監控遍布內部和外部網絡的現代分布式應用程序，比如亞馬遜和谷歌的云服務，可以避免大數據項目超載導致的速度放緩。
4. 我們如何衡量回報？
CEO們希望跟蹤公司尋求改善的最終業務指標，比如減少應用程序停工或者增加網上銷售額。在制造業，大數據分析可以為同一種產品比較兩個完全不同的供應鏈戰略，觀察哪條供應鏈成本更低。在金融服務業，大數據可以應用于分析新產品的最佳目標客戶，相比傳統的交叉銷售方法，具有更高的轉換目標。
然而，CEO們應該考慮，大數據可以提供強大的信息來協助決策，但是不能直接影響經營業績。這就是聰明人在企業中的優勢，他們知道如何分析和使用信息來改變流程或者產品。項目規劃應該衡量決策和行動的效果——這些行動如何影響最終結果。
5. 需要多長時間能看到效果？
CEO們可能根據他們在媒體上看到的報道，放大了對大數據的期望。至關重要的是，CEO們要與他們的同行密切合作來理解這種潛力，同時與參與這項業務的業務經理保持密切聯系。軟件服務供應商可能在收到數據幾分鐘后，就能向企業提供結果，因為他們的基礎設施建設和處理流程已經到位。如果你的公司在內部管理大數據項目，也許要很長時間才能看到結果。企業如何定義大數據的成功，肯定會影響產生結果的時間，任何新技術總是需要從小做起，精心規劃。
大數據依然處于起步階段，還有許多尚未解決的問題。然而，CEO們還是要多做功課，以免花了大筆的錢卻收效甚微，讓怒氣沖沖的董事會成員來敲他們的門。??
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