Wikibon首席研究员Jeffrey F. Kelly在接受记者电话采访中表示，“从长远来看，企业期望的投资回报率是3-4倍。但是根据我们的分析，目前企业获得的平均投资回报率约为55%。”

       Wikibon在总结多种信息源的基础上得到以上结论，其中包括与大数据厂商和服务提供商的访谈、来自Wikibon社区的反馈，以及针对100位大数据从业者的调查结果。该调查显示，调查对象中有46%意识到他们的大数据部署只有“部分价值”，有2%认为他们的部署“彻底失败，没有任何价值”。

       Wikibon认为企业无法实现大数据投资回报率最大化的原因主要有以下三点：

       1、缺乏有经验的大数据专家

       数据科学家的短缺是众所周知的现象，并且可能会持续一段时间。Kelly表示：“在缺乏经验丰富的大数据从业者方面，我没有看到任何变化。”

       公司的现有员工，如具有多年经验的Oracle数据库管理员(DBA)，可能会缺乏管理大数据技术(如Hadoop)的能力。这种困境在短期内为大数据服务的厂商提供了填补空白的机会。

       2、技术不成熟

       大数据工具仍处于起步阶段，需要为更广泛的业务人员服务，而不只是训练有素的数据科学家，这是很多软件开发人员正在努力解决的问题。

       3、缺乏迫切的需求

       企业往往在大数据项目上投资，却没有结合特定的、可预见的业务应用。Wikibon调查报告指出，在这种情况下，很大程度上是由于IT部门的主导，企业开始在Hadoop中积累大量数据。这其中有些数据能够帮助数据科学家和商业分析师进行探索性分析，但是其他数据却没有得到充分利用。

       Kelly表示：“由IT部门主导的大数据部署，有时是为了减轻现有关系型数据库系统的工作量。大量数据被加载进来，帮助数据科学家和分析师进行探索性分析。目前已经有很多大数据分析实验正在进行，却没有结合实际的商业应用。”

       为了克服这些大数据障碍，Wikibon报告中建议企业可以考虑专业服务机构或者云服务，在开始大数据部署前明确目标同样重要。

       Kelly表示：“一般来说，我们建议企业从小规模的、战略性的项目开始，选择一个非常独立的用例，效果将会变得容易衡量。另外，部 署大数据的这一领域应当是有战略意义的业务，而非边缘性业务。”他补充到：“大多数成功的大数据项目并不是由IT部门发起的，而更多的是由业务、市场或财 务等部门主导的。”