在過去，美國零售巨頭西爾斯控股公司，需要八周時間才能制定出個性化的銷售方案，但往往做出來的時候，它已不再是最佳方案。痛定思痛，決定整合其專售的三個品牌——Sears、Craftsman、Lands'End的客戶、產品以及銷售數據，使用群集收集來自不同品牌的數據，并在群集上直接分析數據，而不是像以前那樣先存入數據倉庫，避免了浪費時間——先把來自各處的數據合并之后再做分析。這種調整讓公司的推銷方案更快、更精準，可以從海量信息中挖掘價值，但是價值巨大，困難也巨大：這些數據需要超大規模分析，且分散在不同品牌的數據庫與數據倉庫中，不僅數量龐大而且支離破碎。
西爾斯的困境，在傳統企業中非常普遍，這些企業家一直想不通，既然互聯網零售商亞馬遜可以推薦閱讀書目、推薦電影、推薦可供購買的產品，為什么他們所在的企業卻做不到類似的事情。西爾斯公司首席技術官菲里·謝利（Phil Shelley）說：如果要制定一系列復雜推薦方案質量更高，需要更及時、更細致、更個性化的數據，傳統企業的IT架構根本不能完成這些任務，需要痛下決心，才能完成轉型。
中篇 輕公司數據創業狂歡
在這次“數據盛宴”中，是否只有大公司的狂歡？并非如此，從事大數據產業的輕公司將無處不在。新興的創業公司通過出售數據和服務更有針對性地提供單個解決方案，把大數據商業化、商品化，才是更加值得我們關注的模式。這將帶來繼門戶網站、搜索引擎、社交媒體之后的新一波創業浪潮和產業革命，并會對傳統的咨詢公司產生強烈沖擊。
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