在技術領域，大數據無疑是時下最流行的熱門詞匯之一,然而大數據的含義通常取決于你提問的對象。而事實也證明了,大數據是對我們如何存儲和處理數字信息的重新定義,作為IT行業這5年中最主要發展趨勢繼續流行下去。當然市場估計是樂觀的,最近德勤會計師事務評估大數據市場的規模介于13億美元到15億美元之間,而IDC預測到2015年該行業的規模將會高達169億美元。

但是，龐大的數字往往會掩蓋根本性的變化,這似乎正是在大數據熱潮下發生的。

首先，試圖挖掘原始數據并進行處理,然后從發現的東西(特定領域的商業智能)中獲得洞察力,相當于試圖找到數據來支持已經完成的戰略決策。

關于第一類數據的一個比較知名的例子是著名的“點球成金”的故事,就像在2003年出版的由邁克爾•劉易斯講述的那樣,關于如何挑戰傳統的故事,通過大量數據的分析以找出表現最好的運動員，這個故事相當的成功。這個故事的一個關鍵點在于，它讓很多人相信以數據為先的想法可能會解決許多長期存在的問題，幫助應對從犯罪和疾病到污染和貧困的任何事情。這或許也算是解決我們行業中某些更世俗的挑戰的關鍵。

第二個主要變化是，從把關系型數據模型處理信息的確定標準中脫離出來。可以肯定的是, 盡管像Hadoop這樣的新平臺，它面向客戶的技術日益普及，當NoSQL類型的數據庫在互聯網新創企業和消費者服務中仍然是最流行的。然而,在許多業務背景下，PB甚至是EB級的數據量要求有能夠很好地應對數據迅猛增長而時間縮短等難題的技術。

還有很多例子說明關系模型終于已經遇到對自己的霸權地位的挑戰，以及是否能夠到更好地處理如今數據量和類型多樣化的質疑。盡管許多企業機構將繼續使用關系型技術來創造出大數據解決方案,但是隨著非結構化數據的增長速度超過比傳統結構化數據，它不再是唯一的選擇。

第三個變化是朝著使大數據具有更多的操作性組件的方式組織工作和如何面向外部的產品功能。盡管數據科學家經常需要得到最好的結果,他們的研究結果通常是幾乎所有人都使用的應用程序或數據器具。就像谷歌使外行用幾個關鍵詞查詢網絡的整個內容,企業大數據的下一代似乎是關于以一種通常不需要信息技術向導的方式連接工人與他們組織的數據景觀。因此，基于大數據技術的業務解決方案必須是一個容易接近的關于一線員工平均線的終端用戶技術,目的是有一個持續的和有意義的業務影響。

企業利用大數據的現狀

讓我們看看當今企業機構在談到大數據的實現和使用時有什么樣的反饋。O'Reilly Strata Conference對跨領域的各種規模的企業進行調查，研究今年受訪者在大數據方面都有什么動作：

• 18%已經部署大數據解決方案
• 28%此時還沒有計劃
• 22%計劃六個月后將部署大數據解決方案
• 17%計劃十二月后將部署大數據解決方案
• 15%計劃兩年后將部署大數據解決方案

誠然,參加這次調查的受訪者采用大數據的比例也許要高于平均值,所以這些數字還是有些樂觀的,即使考慮到大數據是一個涵蓋處理大數據量和分析等諸多技術的詞匯。

然而,當我們看某個特定的領域時會變得更加有趣。例如,保險行業最近報告,15% - 20%的保險公司正積極準備大數據的解決方案。根據麥肯錫關于大數據的報告，作為大數據較大的潛在受益者之一的政府，本身的采用卻相對緩慢。最近進行的一次對公共部門CIO和IT經理進行調查顯示，他們需要三年時間才能用這種方式開始處理數據。如果我們看看作用,而不是行業,我們可以看到,大數據將帶來銷售流程的變革。最近CSO Insights的分析顯示,71%的公司期望大數據能顯著地影響銷售,不過目前只有16%的公司這么做,這一差距是許多組織將明顯地想要彌補的。

大數據所帶來的變化是逐步顯現出來的。所有的技術、流程、基礎設施和管理都必須放在合適的位置,加上了解你業務(或學會)的數據科學家,以及DevOps這種仍然深奧的概念,這將使大數據的操作與開發通過應用數據分析結合，通過運用數據為先的分析原則，加上及時的研發和部署，快速解決業務問題。

此外,企業還將必須提供一個大數據“堆棧”。這個堆棧將通常是由以下組件構成,涉及包括開源軟件、商業應用、預置的云基礎設施,結合不同來源的數據。

破解企業大數據

• 技術。 一般來說，這些似乎是分解成三個主要組成部分，其中兩個是新的，另一個是遺留的。有Hadoop分布式系統和它的變體，結構化查詢語言和關系數據庫，這增加了大數據的特性。

• 基礎設施和開發。這包括基礎設施即服務(IaaS)、軟件即服務(SaaS)、數據即服務(DaaS)、Open API、DevOps和數據科學家。

• 大數據應用。這個關于大數據流行應用模型的列表，包括商業智能、社會分析、決策支持、可視化和建模、行為預測和業務流程優化(BPO)等等。

• 特定領域的解決方案。一旦大數據技術、基礎設施和應用就緒,企業就必須集中精力挖掘在特定行業中的價值。大數據主要集中的行業或功能（最有可能受益)，包括營銷、研發、科學/技術/工程/數學(STEM)、衛生保健、金融服務、零售和保險。

• 大數據驅動的業務流程。大數據解決方案必須納入企業機構的業務流程,包括操作、業務線和支持功能。尤其是，高附加值和普通的業務流程將會提供最大的投資回報率。

總而言之，對于日益增長的海量數據來說，大數據仍處于初期階段。大多數企業機構在規模上還沒有涉及大數據，但是對于那些真正需要的人來說，大數據所能帶來的優勢正在顯現出來。從根本上說,最大的挑戰將是將大數據有效地整合到不斷完善的業務流程中。再次,變化本身將是大范圍的，因為技術發展的步伐已經超過大部分企業機構消化吸收這些技術的能力。對于尋找加速采用戰略的企業機構來說，這將把數據推入云中，進一步加速云相關的IT變革。這也許不是一件壞事。

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