尽管用户始终无法得到满意的结果，但他们仍然在不断尝试、尝试、再尝试……
围绕大数据展开的炒作已经趋近于峰值，Gartner公司分析师Svetlana Sicular则当头泼下冷水，认为这一新兴技术概念即将步入泡沫破裂的低谷。
大数据领域的炒作行为无疑相当普遍：很多供应商都在过去几年中都爱用“南美秃鹰”形容自己的大数据产品，并将其塑造为“商务智能”或者“商务分析” 类工具。不少专家甚至建议小型企业也使用大数据技术，这帮脑袋发热的家伙甚至没想过小企业几乎不具备任何支持大数据所必需的基础设施或专业知识。
Sicular同时指出，就连大数据领域最常被提及的超级巨星Hadoop同样面临衰败的风险。尽管这款工具并没能带来什么实质性收益，但很多企业 “由于缺乏自信而误以为自己做得还不够好，出于向成功者学习的心态，他们没有怀疑工具本身、而是继续在大数据领域投入更多精力。”
她解释称，很多企业用户仍在坚持的原因是“他们发现很难找到可靠的解决方案，并因此感到极为失望。”情绪分析这种专门针对客户心态倾向的检测技术被很多厂商吹捧为将用户信息转化为利润财富的绝佳方案，但事实证明就连这帮厂商自己都很难通过该技术充分满足用户的需求。
“企业在利用大数据技术实现其它创新思维时同样面临巨大难题，”Sicular写道，尤其是在非结构化数据资源的整理与分析方面。
Sicular还与我们分享了一个真实案例，以证明大数据用户对于这项新技术的失望之情：
“几天前，一位金融行业的客户告诉我，要通过大数据来总结出核心问题、进而改变行业游戏规则的想法极具挑战性：首先，他们需要从众多问题中选择最为关键的对象;其次，他们需要将其分解为大量细节问题;第三，至少需要为其中之一找到切实可靠的答案。”
她同时补充称，“总结出正确的问题总是很困难，但一旦跟大数据扯上关系，我们就需要克服更多难题、投入更多精力，因为整个过程完全是在摸着石头过河(而不像其它领域那样有固定模式可供参考)。”
对于大数据信心的匮乏还源自另一个原因，即该技术无法给出确切的思路。用Sicular的话来说，这是“一种只有在一定信心支持下才成立的假设”，而非具体答案。换言之，用户需要强迫自己对解决方案表示满意，并秉持“这种方案似乎不错”的乐观心态。
Sicular由此做出推断，大数据的大麻烦即将出现——从现在开始!
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《数据挖掘：概念与技术（英文版·第2版）》（（加）韩家炜，等
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