话说大数据，国内一家据说是具领先地位的大数据企业到美国招聘首席技术官或合作企业，岗位描述中竟没有“云计算”这个词。点名要用“Hadoop”，却没有提到任何必要的配套软件。而且根据他们的业务需求，“Hadoop”也不是最适配的工具。当问他们的首席执行官为什么他们首席技术官的“岗位描述”会是这样的，他说这要去问他的合伙人 - 首席顾问“Z某”教授。

听人甩出“Z某”教授大牌已经不是第一次了。据说该教授翻译了一本关于大数据的书，是第一个把大数据概念引入中国的教父级人物，在十多个企业担任“首席”。但翻译一本概念性的读物跟实际掌握和有效使用大数据技术相距十万八千里。如果斯人连大数据首席技术官的必备条件都讲不清楚，没有对职业的敬畏之心，那又怎么能指望他指导企业走向成功呢？

虚浮炒作之风的后面是大量的资金和精力白白地打了水漂。

大数据可以为企业带来颠覆性的商业优势和价值。但对于国内绝大多数企业来说，现在更重要的是怎样把已有的，或是不需要添加人手就可以获得的数据管好用好。先是走路，然后再有长跑、快跑，再去考虑怎样扩大信息采集的范围，更有效地去分析、处理和运用海量、动态、规则或不规则、各种类型的大数据。

在判断一个解决方案的优劣高低时，主要是看它能为企业带来多大的经济效益和剩余价值。要紧贴商业实际，而这需要有数据专业和具体行业两方面的专家知识和经验。我们有着在世界顶级IT咨询公司工作的深厚的实战经验，做过的项目涵盖了金融、保险、零售批发、制造、科研等各个领域，可以提供量身定制的各种解决方案，包括：

（A）关联数据领域

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