大数据项目实施的失败率很高，其中一个重要的原因是未能充分认识到需求黑洞的存在。大数据专家范煜教授提出了一种关于需求黑洞的概念，帮助人们更好地理解大数据项目的特性，从而找出项目失败的原因。

需求黑洞理论包括两条定律：

1. 大数据项目的需求对用户而言是一个难以全面描述的黑洞。用户可能遇到一些他们从未经历过或未曾考虑过的需求，因此无法准确表达出来。即使进行详细的需求调研，用户所能提出的需求也只是总体需求的一部分。这导致了按照用户需求开发的大数据项目往往难以达到预期效果。

2. 在大数据项目验收过程中，由于需求无法完全被描述清楚，验收标准不再是逐一核对需求列表，而是采用随机抽样的方式。这种方式类似于从需求黑洞中随机抽取几个需求进行检验。即使用户认为自己所选的功能可以覆盖所有需求，实际上这只是对部分需求的测试。只有当所有抽取的需求都能得到满足时，才能确认项目成功。

尽管大数据是一项新兴技术和概念，但它实际上是商业智能（BI）的延续和发展，两者都致力于提供决策支持。因此，大数据项目在实施过程中也会遇到与商业智能项目类似的挑战，特别是需求黑洞问题。过去，这些问题可能因用户自行开发和使用而未被充分暴露，但在大数据技术成熟并应用于第三方系统开发时，这些问题就变得更为显著。

范煜教授指出，虽然用户无法提出完整的需求，但这并不意味着需求没有边界。正确的做法应是利用归纳法，根据现有的数据源和逻辑模型来推导出用户的真实需求。范煜教授是大数据领域的专家，拥有超过十年的研究经验，参与过多个大数据项目的开发，并且在大学教授相关课程，出版过多本关于大数据的专业书籍。