Kevin Walker的销售团队被淹没在信息之中，内部记录、新闻报道以及第三方数据来源等。
有时候，销售团队可能想要找出刚刚聘请了100名新员工的客户，或者需要替换设备的客户，面对这种简单的问题，例如“我应该先打电话给哪位客户?”，销售团队都可能需要查阅所有这些信息源。
各种不同的格式的信息迅速地涌进来，人类根本无法处理这么大量的信息，这是大数据分析的工作。
Kevin Walker是戴尔公司的全球垂直营销总监，该公司拥有大量计算资源，他原本可以选择一个内部分析解决方案。但他并没有这样做，他决定使用SaaS供应商Lattice Engines的大数据分析解决方案。他表示，将大数据转入云计算中可以让他更快更便宜地启动和运行。整个设置过程只用了短短两个星期。
“Lattice Engines只专攻一个领域，如果你能利用一个供应商的核心竞争力，肯定会有更好的效果，”他表示，“他们的解决方案让我们可以在全球范围内进行扩展，同时，能够从其他云计算服务收集数据。”
现在，销售人员可以根据客户可能购买的几率来安排其工作优先次序。该系统甚至可以预测客户可能会寻找的东西，或者客户可能需要的东西，而他们甚至还不知道自己有这个需要。
“也许与他们相似的客户已经购买了某个安全工具，”Walker表示，“客户甚至可能还不知道他们需要购买这个安全产品。”
这种大数据分析解决方案能够快速得到回报。根据Walker表示，他在这方面花费1美元，可以得到30美元的回报。他补充说：“当我们扩展到全球范围时，我预计会看到更多回报。”
CapGemini公司业务信息管理高级经理Joe Pignatello表示，这种投资回报率使得很多公司开始考虑大数据分析。基于云计算的大数据服务很适合于小型企业以及初创公司，因为他们没有足够的预算来构建自己的系统。同时，这种服务也很适合较大型企业，特别是需要迅速挖掘商机的企业。
然而，这些服务也存在缺点。与任何云服务一样，企业必须自己承担安全性和合规性责任。此外，他们还必须要谨慎，不要收集来自不同供应商的无法互操作的大数据孤岛。
星罗密布的解决方案
大多数大型企业都有通用的大数据分析，而现在很多专业厂商正如雨后春笋般涌出，他们提供专门的解决方案，只专注于大数据“难题”的一方面。
他们试图解决简单的大数据问题，其产品可以快速部署，成本低廉，并且，具有简单易用的仪表板，或者可以很简单地融入现有企业工作流程。
例如，云计算分析供应商MaintenanceNet专门针对这样的客户：想要从其维护和支持计划销售获得更多收益的技术公司。去年，网络设备分销商Comstor通过使用MaintenanceNet的分析平台，其整体服务业务收益增长了30%。
Comstor公司服务销售主管Chris Fender表示：“在可以访问大量指标和数据后，你会发现你的很多直觉和假设都是不准确的。”该云计算解决方案吸引Comstor的主要原因是，Comstor可以将该工具扩展到数百个经销商处。
“以前，如果我们需要部署技术、硬件或软件到合作伙伴处，那将会非常昂贵，并且从IT的角度来看，非常难以管理，”Fender表示，“而在云计算环境中，这非常容易实现的。”
在大数据分析中，网站分析发展很快速。Google Analytics免费提供一组流量数据点，但这些数据并不会显示访客的小孩的年龄，而分析供应商Sailthru就能提供这样的信息，这正是专门面向带小孩的妇女的在线零售商Totsy所需要的。
“Sailthru的大数据分析让我们可以通过访客的浏览行为来推测她试图为多大的小孩购买产品，以及她倾向于购买什么类别的产品，”Totsy首席执行官Lisa Kennedy表示，“这对我们非常有帮助。”
部署也很简单，所有客户只需要添加一小段代码到他们的网站即可。
另一个易于部署的工具是来自Convertro的营销分析工具。你只需要花几分钟就可以安装代码。该公司不仅查看网站行为，而且还汇集来自媒体公司和其他渠道的信息，以确定特定广告或营销渠道的实际效果。
在线男士服饰零售商Indochino使用Convertro来确定某个移动用户是不是之前通过浏览器 个人电脑访问的同一个人。
“重要的是能够关联个人，”该公司数字营销经理Antonio Guzman表示，“我们也很想了解哪些渠道能够真正提高影响力以及购买行为，或者其他我们感兴趣的行为。”
在过去，业绩报告主要基于对广告的第一次点击，而现在，Indochino可以查看一个交易，然而，看到引导客户做出最终购买决定的所有接触点。
在线零售商Beau-coup(同时也是Convertro的客户)首席执行官Tom Cole表示：“我们想知道每个营销渠道贡献了多少收入。”
他表示：“我们现在能够非常精确地分配我们的营销预算，因为我们现在很清楚每个渠道的贡献水平。”Cole称，这为他们显著提高了营销投资回报率，但他拒绝提供具体数字。
销售和营销是很多大数据即服务供应商的主要目标。与戴尔一样，很多其他公司的销售人员也在犯愁应该先打电话给哪个客户，以及他们应该跟客户谈些什么内容。
卡车零部件制造商FleetPride最近部署了SalesMax，这是来自Zilliant的预测销售应用程序。“当我们最初推出这个程序时，销售人员并不相信这些数据，”FleetPride公司全国营销总监Rick Turner表示，“我们不得不使用相关的术语来描述这个分析，当我们取得他们的信任，并且他们开始使用这些数据后，他们都非常惊讶这些数字的准确性以及实用性。”
例如，该工具可以通过分析历史交易数据以及来自CRM平台、内部数据存储、社交媒体以及第三方数据库的数据，来预测客户何时会考虑购买产品。
商业杂志出版社SourceMedia使用大数据供应商Scout Analytics的工具来分析哪些试用订阅用户最有可能转换为付费订阅用户，以及那些当前客户很少查看其订阅内容，正在考虑取消订阅。
SourceMedia'营销解决方案执行副总裁的Adam Reinebach表示：“我们会向他们发送一封电子邮件，里面包含与他们有关的故事，提醒他们查看这个网站。”#p#
避免孤岛效应的出现
大数据即服务可以提供快速且廉价的工具，让企业可以轻松地部署，并能提供直接的好处。
“从单个来看，在云计算中运行的所有不同点应用程序都可以增加价值，”大数据咨询公司Think Big Analytics创始人兼首席执行官Ron Bodkin表示，“但从总体来看，这也可能是噩梦。”
如果企业没有提前做好计划，从不同大数据系统整合数据可能会带来很多问题，最终出现大量重复数据。
但根据戴尔的Walker表示，从供应商获取大数据分析即服务实际可能允许更多连接。例如，如果戴尔想要与Vmware合作，Lattice Engines允许这两家公司汇集某种类型的数据。
“我不想给他们我所有的数据，他们肯定不希望共享他们所有的数据，”Walker表示，“我们可以让Lattice作为一种托管账户。你可以想像，我们内部关于客户及其购买的产品和服务的数据非常丰富且宝贵。如果我们能联合Vmware等合作伙伴，串联运行他们的数据，将让我们的数据更有价值。”
他表示，Lattice Engine与其他供应商(例如Salesforce.com)关系很好，并且，Lattice能够将结果导入到其他工具。
“我不会说这是自动化且真正基于标准的，”他补充说，“Lattice并不是交钥匙模式，互操作性和开放标准总会有所帮助。”
然而，复杂的集成项目有时候会减缓部署。例如，SourceMedia花了约三个月来完成与Scout Analytics的整合。
SourceMedia的Reinebach表示：“这比一般的集成复杂得多，我们有多个系统需要处理。”
Scout可以从计费系统、内部CRM平台以及外部供应商(例如Salesforce.com)收集数据。Scout Analytics还导入了第三方信息，例如可以链接访客的IP地址到其公司的数据库，或者来自追踪社交媒体态度的供应商。个人用户可以导出这些结果，可编程地通过查询语言。
Salesforce.com是很多云计算分析项目的核心，因为其在CRM领域的主导地位。
Rembrandt M&A是Benelux地区最大的咨询公司，主要服务于想要购买或出售公司的客户，该公司是Rabobank集团的一部分，也是Salesforce.com的客户。
“我们以其本来的方式来使用CRM，”Rembrandt公司的IT经理Gerrard Snippe表示，“我们添加每个电子邮件，我们日志记录每一次会议，我们记录每一次通话，我们真的想为我们的联系人建立一个360度的视图。”
然后还有知识文档、最佳做法以及模板，再加上第三方数据库—收集所有荷兰小企业的信息。
对于Salesforce不足的地方，Salesforce生态系统中有很多供应商可以帮助填补这些不足。例如，对于Rembrandt公司来说，挑战在于搜索所有这些文件来创建一个易于使用的整体的视图，而解决方案是来自Coveo公司的工具，该公司的索引技术可以关联来自不同渠道的大量数据。
Salesforce.com最近在积极扩大其覆盖面，该公司在2011年进入社交分析领域，并收购了Radian6。去年秋天，该公司推出其Marketing Cloud，具有20家社交分析供应商的生态系统。Salesforce.com还提供对第三方数据集的访问，例如Experian的企业信用数据，以及来自D&B的企业信息。
虽然主要集中在销售和市场营销，Salesforce.com正在迅速发展为云计算中更通用的业务平台，并且API的可用性允许与内部系统及其他供应商的互操作性，减少了silo效应。#p#
及时采取行动
大多数大数据分析项目汇总数据，然后基于这些数据回答问题。一些自动发送答案给员工，让员工可以更好地做决策。但该技术的最新发展则更进一步—对这些建议采取行动。
“这是我看到的一个趋势，”专注于数据分析的研究和教育机构TDWI Research主管Fern Halper表示，“很多供应商都在谈论‘洞察力到行动’并提供可操作的部分。”
例如，一个分析平台可以追踪关于一家公司的实时Tweet，决定哪些需要立即引起关注，并将这些信息以及建议转发给正确的人来采取行动。
例如，Sailthru的平台可以用于改变网站页面，向访客展示他们没有见过的信息，或者专门针对客户的喜好来呈现内容。
Sailthru首席执行官Neil Capel表示：“如果你看到一件T恤，买了红色的，我们就回知道，一家衣服的第一张图应该是红色的。”
在大数据图片中也有人的作用，“你仍然要对结果运用批判性思维，”TDWI的Halper表示，“这是否有意义，是否对业务有帮助?”
例如，一家公司正在寻找有关社交情绪的信息。供应商可以处理数万亿数据点，但可能只有极少数与该公司有关，甚至更少的数据能够提供与其相关的地理位置信息以及性别信息，这可能不足以得出有价值的结论—特定地理位置的男性和女性是如何看待该公司的。
她表示：“通过很多这些工具，你只有50%的机会得到你想要的信息。”
