全球经济尚在复苏，各种丑闻甚嚣尘上，不和谐因素比比皆是，在这样的大背景下，人与人之间难以相互信任。所以在过去的几年间，公众对政府和企业的信任度明显下降，也就不足为奇了。

说到大数据这一话题，它会为企业带来明显的信任问题。大数据的最大障碍不是在多大程度上取得成功，而是让人们真正相信大数据、信任大数据。而且，这不仅仅是相信数据本身，而是要相信可以通过数据获得的成果。

要知道，一条数据本身的价值是有限的。它为企业带来的最大价值是通过关联的数据点帮助企业获得洞察信息、把握未来趋势以及了解具体的含义。

但是，要让人们相信和信任通过大数据模型获得的洞察信息却并不容易。我们每天都面临这样的问题。我们是相信自己的本能、经验、直觉，还是相信数据？即使数据之间的关联显示销售额或效率得到提升，业务部门负责人在第一时间可能也不会相信他们所看到的。因此，构建对大数据的信任至关重要。除非能够真正信服大数据的种种优势，否则人们一般不会放弃多年来已经习惯的凭直觉来做出决策的方式。因此，证明大数据本身的价值比成功完成一个项目要更加困难。

取得信任绝不是一朝一夕就能做到的。这是一个漫长的过程，而且在与相关的企业负责人打交道的时候要采取一定的策略。在过去的三年间，英特尔已经在内部实施了大数据计划，并取得了很大成功。但是在这期间，我们进行了大量的尝试，也得到了不少的经验和教训。在实施这些计划的过程中，我们面临的一个主要问题就是获得业务部门内相关负责人的信任，只有这样才能帮助他们解决问题。

在这一过程中，我们确立了在大数据计划中赢得信任的六个步骤。

1. 了解企业和数据。这似乎非常必要，但是对业务部门进行复杂、深入的分析，需要与主要人员进行交流，了解他们的工作、与公司其他部门的协作以及其所面临的挑战。存在哪些阻碍因素？哪些因素阻碍其更加高效地发展？为此您需要一个业务流程规划人员——该人员必须能够提出正确的问题，并对可用数据具有深入的了解。
2. 确认问题以及数据可提供怎样的帮助。找到业务问题与可用数据之间的关联。该数据可以帮助解决该问题吗？此时您可能会发现您需要的数据不存在。您能够访问它吗？请注意：人们倾向于将大数据看作社交媒体和物联网 (IoT)。他们认为需要立即到企业之外挖掘该种类型的数据，而且有时候这也是必需的。但是融合外部数据会增加复杂性，而且我认为企业内部的数据还存在大量潜在价值。因此，你需要确定使用外部数据是否必要，或者外部数据能否提供帮助。首先使用内部数据，然后再扩大范围。
3. 设定合理的期望——如果必要可以放弃。确保企业了解：每解决一个业务问题，就会搁置三到四个问题无法解决。我们可能会在某些项目上花费几个月的时间，但最终收效甚微，甚至是毫无价值。如果项目没有实现您的预期结果，您必须要学会放弃，然后寻找下一个机会。
4. 已经实施大数据项目，但还沉浸在旧的观念中。大数据项目与传统项目同时展开。企业领导者不愿意放弃熟悉的流程和技术，但又表示“我现在愿意相信数据”。您必须向他们证明这一点，但是同时仍然使用他们的参数做出决策。
5. 灵活处理。您正在进行的大数据分析是一种探索。您可能会在意想不到的领域发现价值。这表明无论是方法还是工具，都要具备出色的灵活性。大数据工具尚处于早期开发阶段。您必须要有思想准备，现在所使用的大数据工具可能与一年后的工具有很大的不同。您需要灵活地实施工具，并根据需要对技术进行升级和投资。您可能还需要继续发掘大数据价值并以全新的方式向企业展现，与此同时，您还需要掌握各种类型的分析方法和专业知识。
6. 专注于结果。有时候，这一流程会令人感到繁琐。此时您需要专注于结果。大数据尚未成熟，还处于早期阶段，目前还没有完善的方法和工具能够轻松、高效地执行数据分析。但是在英特尔，我们竭尽所能利用大数据和预测性分析，使得芯片设计验证的时间缩短了 25%，提升了新芯片产品的上市速度。这些结果证明所有这一切努力都是值得的。

构建对大数据洞察力的信任需要时间。在我们的实例中，仅仅为了证明第一个业务案例就花费了六个月的时间。但是一旦开始实施计划，企业就会开始使用大数据来应对主要挑战。不仅业务部门会发生变化，IT 部门也会经历转变。随着 IT 部门不断推动大数据计划的实施从而为业务部门带来出色的成果，IT 部门将转变为业务部门值得信赖的合作伙伴。