抛开这些专业术语不说，快速浏览一下招聘广告营销的职位，例如Facebook和Uber，这阐明了我们正在经历的改革。Uber所要招聘的高级营销员要求能够使用Tableau那样的工具以及如Python和SQL那样的计算机语言，另外，还要求能够处理和分析复杂的数据集，解释他们并用以做商业决策。
值得提醒的是，这些职位都是关于市场的职位而不是软件工程师。噢，对了，他们需要找工程专业、计算机科学专业，数学专业、经济学专业以及统计学专业的人才。而与此同时，传统的数据机构的发展依然停留在2005年，并聘请通信专业的人才来担任绩效营销的角色。
“咦，SQL？”
在aCommerce时，我们过于强调在个人层面发展技术营销技巧。例如，我们所有的市场分析师都知道，如何将数据从SQL数据库中提取出来并进行深入分析。有些人能够超越这一点，并且能够编写代码，通过不同的APIs（应用编程接口）来提取数据。
4.政策
数据>信息>知识>权力
因此，分配数据等同于在一个组织中分配权力，这就是为何数据常常会与公司政策联系在一起的原因。经理以及部门都不愿意让数据变得有利用价值，因为如果这样做就相当于挑战自己的存在。数据是一台伟大的均衡器——它能够拥有数据并且展示数据——能够广泛地使用力量使人们亮出自己的底牌。这让人们容易受到批评，因为在不久的将来人们将不再把自己隐藏在这花哨的PowerPoint平台中，并掩盖自身能力的不足。
尽管一些机构已经遭受了这些问题。那些不愿意分享如营业额以及销售情况的下行数据的客户，当这些机构除了推动这些劣等的效果并且拼点击率之外，他们做不成任何事情。他们除了抱怨自己责备自己，也没有其他可行的办法了。在这种情况下，当客户端也允许访问下行数据，机构却不知道该如何提取这些数据（人的问题），或者是不想要得到这些数据（政策问题）。
为了能让企业的大数据计划能够得以成功，它需要我们打破数据孤岛并发展数据民主。当然，这家企业也需要在数据分配以及确保安全和个人隐私之间保持平衡，并且绝对不能把后者当作保护前者的借口。
最后的话
大数据不是难以捉摸的独角兽，通过运用这4Ps，企业也可以加大大数据的发展。典型的一种想法就是，人们认为大数据只是与BS技术有关。而真相其实是，大数据更多是跟人有关。教会你的员工与数据共事吧，其他的一切会随之而来。
正确的人带有正确的数据能够驱使项目落实到位，并且建立/使用平台，以政策方式处理数据驱动这一举措将蓬勃发展而不是衰落。
原文标题：Big Data is like teenage sex! Here’s how not to be so bad at it