写了《交易机构大数据项目需求点评》一文后没几天，和朋友公司负责该项目的销售沟通，得到的答复是（1）不可能再去和甲方沟通将大数据的实现或验证分割成另外一个项目；（2）不可能让甲方自己去调研数据的现状；（3）为什么一定要验证大数据平台技术是因为客户要确保咨询落地；（4）我们不担心未来可能想不出什么点子从数据中挖掘出价值，也不认为没有给甲方带来价值，因为我们会给甲方提供两次知识转移，一次在数据调研后，一次在验证系统实现后，这对甲方是非常有价值的。
该销售的答复（1）是非常容易理解的，没有乙方会主动去缩小项目的金额；答复（2）更容易理解，甲方是高高在上的，人花钱买你的服务难道还不应该满足吗？吃了豹子胆让客户先自己做好家庭作业！答复（3）也很好理解，甲方有可能吃过咨询不能落地的亏，或者被网上流传的“血的教训”吓坏了。答复（4）的不担心没结果也可以理解，因为仔细研读客户的5点需求，全部是技术需求，一点也没有要求从数据中产生价值。
咨询的东西要能够落地，本是合理要求，但有一个前提条件是咨询得出的结果是正面的，项目可以往下做。如果咨询的结果是负面的呢？项目不具有价值，或前提准备不充分，建议终止项目呢？通过咨询建议不做的项目，强硬要落地能落个什么好呢？该交易机构的大数据项目可以类比成创新一个新产品，是新产品研发就有可能在理论设计阶段就通不过的可能，为什么还一定要规定设计出样品交市场检验呢？
该交易机构N年前也找过NCR还是Teradata做过MPP数据仓库的项目，是否从DW中发掘了什么价值不得而知，但落地一大型数据仓库是一定的。本次再做大数据项目，乙方要真“落地”也没什么难的。找一NoSQL或Hadoop的集群，把海量数据分布式存储进去，用Map/Reduce或Spark做数据处理，交易所的实时数据流正好让Streaming有用武之地，最后再提供一查询或自助报表平台，活齐了。 不但落地，先进性也不缺，当然各种NoSQL的比较，Spack和Map/Reduce的优劣比较，NoSQL和HANA等内存计算的比较和选择，可咨询和科普的东西一大堆，知识转移的内容杠杠的。
看到这估计大家都猜测我接下来要说的是然并卵，既然大家都知道就没必要多此一举了。然而就是有很多客户认为自己有大“量”数据，就应该可以从数据中发掘出金子，是有可能啊！但你完全可以先用一个小筛子（如Excel、R语言等）来淘金，真收获了金沙再上马大型的金矿设备（大数据平台），没确认含金量的大小，甚至没确认有金子，单凭一座大山，就先购置淘金机械，估计没有这样的先例，可类似的IT项目却层出不穷。当然，如果上述验证系统的投资被业主认为只是吃一顿路边摊的小钱，不好吃就当交学费了，这样的土豪世界我们不懂。
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