2014大數據五大趨勢_數據分析師

一直以來，大數據和云技術都給人一種“高高在上”的感覺，一方面投入大，周期長，相關技術都為商業化產品服務，脫離于普通百姓的生活；另一方面線下生活所涉及的數據繁冗復雜，很難通過云技術和大數據進行完美的復刻。此次央視讓大數據走下“神壇”，讓普通老百姓體會了一把“大數據”的現實應用。

第一，大數據將推動IT公司并購

大數據概念覆蓋范圍非常廣，包括非結構化數據從存儲、處理到應用的各個環節，與大數據相關的軟件廠商也非常多，但是又沒有哪一家廠商可以覆蓋大數據的各個方面。因此，IDC認為在未來幾年中，大型IT廠商將為了完善自己的大數據產品線進行并購，首當其沖的將是信息管理分析軟件廠商、預測分析和數據展現廠商等。

第二，Hadoop邁向商業化的腳步加快

目前，Hadoop的社區環境與10年前的Linux非常類似。Linux在90年代初期開始成立開源社區，在90年代中期涌現了SUSE、RedHat這些主流商業化廠商，并在2000年前后形成了完整的生態系統，成為業界主流的操作系統方案。而Hadoop在2006-2007年起步，在2009年出現了Cloudera、MapR等解決方案。如何把數據——不管是在公有云還是私有云里的數據，或者是傳統的企業級數據庫里的數據，遷移到Hadoop上進行處理，這是一個趨勢，也是一個業界的難題。IDC認為，在未來2-3年中，將會有重量級的Hadoop商業化版本發布。

第三，大數據真正實現“以人為本”

2013年，大數據產業鏈雛形已經初顯，圍繞大數據的產生與集聚、組織與管理、分析與發現、應用與服務各層級正在加速構建。從各層級的價值實現來看，離不開技術創新，不僅要挑戰傳統的數據存儲架構、網絡傳輸能力、服務器的計算能力，同時也引發數據庫、數據倉庫、數據挖掘、商業智能、人工智能、內容/知識管理等領域的技術變革。

在2014年，如何實現大數據技術創新與“以人為本”服務理念的深度融合顯得尤為重要，利用大數據技術重塑商業和社會價值，包括制造、流通、醫療、教育、交通、安防等領域業務流程創新和數據的整合管理。同時，利用大數據提升信息查詢、內容分發、移動支付等應用體驗，幫助用戶能享用最大化數據的價值。

第四，更有效的大數據分析將增加收入來源

以數據分析和處理為主的高級數據服務，將出現以數據分析作為服務產品提交的分析即服務（Analyze as a Service）業務；將多種信息整合管理，創造對大數據統一的訪問和分析的組件產品；基于社交網絡的社交大數據分析；甚至會出現大數據技能的培訓市場，教授數據分析課程等。

Gartner在2014年1月發表的題為“用戶調查分析：提高效率降低成本是作出新技術解決方案決策之王”的研究報告稱，移動性、大數據和分析對于機構來說比社交網絡更重要。這與Gartner最近對廠商進行的調查結果是一致的。在這項調查中，2015個提供商表示，大數據分析產生的收入是社交網絡產生的收入的三倍。而Adaptive Computing預測稱，通過提高效率、減少內部成本和啟用新的業務模式，大數據分析將產生更多的收入。

第五，以應用為切入點，國內企業高歌猛進

國內企業受限于IT產業鏈所處的位置，普遍在數據庫、數據倉庫、商業智能等領域基礎薄弱，因此，在大數據上布局不可能如跨國企業如此全面。但國內相對強勢的互聯網企業、電信運營商、電信設備供應商已經開始啟動產業布局，以互聯網應用服務為切入點搶占大數據制高點。

賽迪顧問電子信息產業研究中心高級分析師劉新表示，目前，阿里巴巴已經在利用大數據技術提供阿里信用貸款與淘寶數據魔方。騰訊則通過社交網絡數據挖掘打造全新營銷平臺，為廣告主實現精準營銷。百度建立了包括百度指數、司南、風云榜、數據研究中心、百度統計等五大數據體系平臺，提供企業實時數據服務。中國移動也在大云計劃中展開了海量數據處理、海量數據存儲、高擴展性等技術研發。華為也挺進企業數據服務市場，并已推出了基于移動終端的數據分析方案與應用。（本文來自：CDA數據分析師）