大數據是一種有著真正未來的趨勢_數據分析師

我們是從什么時候開始進入大數據時代的？也許是從第一臺智能手機被研發出來之日開始，也許是從Facebook、Twitter等社交網站誕生之日開始，也許是從大容量存儲設備的制造成本降低之日開始，也許是從非結構化數據的有效分析模型的構建之日開始……我們無從確認，但我們可以理一理這一系列事件的發展順序，也許我們能從中發現點什么。隨著科技環境的巨變，首先是個人電腦的全球普及，然后是移動智能終端的盛行，隨之而來的是社交網絡的爆炸式發展，還有物聯網在政府、企業組織的積極倡導下迅猛的發展，當然，傳感技術在其間功不可沒，數以千萬計的聯網傳感器節點分布在交通、汽車、工業、公用事業和零售部門。還有存儲技術的發展等，這些都讓數據的生產和收集的能力和速度都得到大幅的提升。然后還有非結構化/半結構化數據的有效分析模型的構建，相關軟硬件的支撐，讓數據的分析能力得到大幅的提升。數據多了，形式復雜了，數據的獲取正在變得越來越細致，也越來越個人化。與此相對立的，數據的傳送、分享和訪問能力也得到徹底變革。

中國有句古語“雁過尚且留聲，人生豈能無痕“，出于對利益的追逐，出于對市場的占領，出于對客戶的洞察，過去人們使用各種終端的難以被描述的自以為毫無意義的行為在今天被他們事無巨細地詳盡地記錄、保存了下來，而且這不是某一時刻的單一行為，而是持續性的實時行為，同時，網民、手機用戶在增加，終端數量、終端類型在增加，網站、應用在增加，與此同時，社會上的各行各業，從電信、IT業，到金融、證券、保險、航空、酒店服務業等，地球上的各種存在，從每個人到每棵樹、每朵花乃至每粒沙子，無一例外地都在成為大數據的生成者。于是，在量和面上的雙重積累，數據從產生的源頭開始進入爆炸式的增長階段。

也許以上所述未必能讓你直觀地了解大數據時代的形象，以下是我在網上找到的一些比較直接的數字：無所不在的移動設備、RFID、無線傳感器每分每秒都在產生數據，數以億計用戶的互聯網服務時時刻刻在產生巨量的交互，全球資料量在十年間就增加了60倍以上，一分鐘內Twitter上新發的信息數超過10萬，在Facebook上有超過600萬的瀏覽量，每天產生的數據為2.5 quintillion。信息量每年正以最少59%速度在遞增，到2020年世界上的數據存儲總額將達到35 ZB。而更關鍵的是，這些信息不再是單純的數字和文字，它包括比文字更復雜的圖片、音頻和視頻。

好吧，回到最開始的問題，要界定“我們是從什么時候開始進入大數據時代的”或許比較困難，但如果哪一天你在瀏覽網頁時發現頁面推出的個性化廣告框里的商品正是你數天前在視頻中曾經與你朋友說起過的某樣你很喜歡的物品時，你就可以確認你已經陷入了大數據時代。

現在，我們都知道“大數據”已經來了，但是我們還存有疑問：大數據究竟只是一個時髦的概念，還是一個無可逆轉的趨勢？這么多年來我們經歷了太多的科技熱點，而真正有著未來的只是小數，我們需要分辨出哪些是未來的趨勢，哪些是時髦的概念。這是一個謹慎的問題，事關行業的巨額投資，事關企業的成本投入，甚至事關很多人的職業選擇。關于這個問題，我想可以從以下幾個關鍵點進行判斷：第一，能否產生價值；第二，是否具有生命力；第三，是否不容易被替代。

關鍵點1：大數據能否產生價值

關于大數據的價值，之后會有單獨的篇章來論述，在此不詳細展開來談，只作“能/否”的判斷。了解客戶的需求，這對任何行業任何企業來說都是至關重要，如何了解？必經的方法是通過數據分析?，F在數據越來越大，越來越復雜，增長越來越快，而競爭的壓力，創新的需求，業務規劃的需求對數據處理的實時性、有效性又提出了更高要求，過去傳統的數據分析技術已經跟不上數據發展的步伐，在這樣的背景下，大數據技術就應運而生了。通過大數據，人們可以對非結構化/半結構化數據進行實時監測和分析，從而制定相應的產品和服務推廣方案，因此，我們可以判斷，大數據是能產生價值的。

關鍵點2：大數據是否具有生命力

是否具有生命力關鍵在于看其立足的土壤是否能保證足夠的養分供給或能量補充，以及是否有足夠的生長空間。對大數據而言，其立足的土壤是指投入到大數據中，為大數據的發展提供動力的眾多企業，如大數據的重要倡導者 – IBM、EMC，生成大數據的源頭 – 蘋果，生成大數據的介質 – Facebook、Twitter，大數據的匯集地 – 亞馬遜，還有Google這樣的大數據集大成者，當然大數據的“土壤”遠遠不止這些，還有包括眾多的大數據技術的開發者，大數據分析服務提供商，大數據可視化服務提供商，大數據眾包模式參與者等等，這個隊伍還在逐漸的發展壯大。隨著眾多公司的加入，源源不絕地提供給大數據發展所需的養分，其他行業的發展（如傳感技術，存儲技術）也給大數據提供相當給力的能量補充。

生長空間對大數據而言是指應用大數據的企業和組織。根據IBM的調查發現，83%的CIO認為商業智能分析逐漸成為企業的最高戰略。而國際研究顧問機構Gartner則表示，大數據將帶動2012年280億美元的全球IT支出，2013年帶動之IT支出規?？赏M一步增至340億美元。越來越多企業意識到大數據對于企業發展的重要性，也越來越多企業愿意將成本投放到大數據的應用上，決策將日益基于數據和分析而作出，而并非基于經驗和直覺。因此，我們可以認為大數據具有龐大的生長空間。

綜合以上兩點，我們可以得出大數據具有蓬勃的生命力的結論。

關鍵點3：大數據是否不容易被替代

考量一個事物是否會被輕易替代，關鍵在于看其是否具有同類型的競爭者，其核心競爭力是否鮮明，其與競品的邊界是清晰還是模糊。舉個例子，上網本之所以被市場迅速淘汰，原因在于其與同類型競爭者（筆記本電腦，平板電腦）相比核心競爭力較弱，而區分的邊界相對模糊，在功能上趨近筆記本電腦而又弱于筆電，在便捷程度，娛樂性方面趨近平板電腦而又弱于平板電腦，因此其被淘汰是在情理之中?；氐酱髷祿?，大數據與數據雖然只是一字之差，但其內涵則是相差迥異（大數據與數據的區別下篇會重點提到，在此不詳述），相互不具有替代性。而目前在處理巨量復雜數據上，尚未出現競爭者（由于目前大數據還是一個內涵龐大的概念，可以預料將來必然會分裂，細化，屆時將出現大數據框架內的競爭雙方）。根據Gartner的預期，目前大數據的領先企業到2015年底會開始把大數據的經驗，深入應用于其架構和業務中，到2018年，當傳統解決方案亦具有新特色和功能以更靈活地因應不同容量、種類和速度的需求，大數據解決方案的領先優勢會逐漸減少。然而，大數據解決方案目前具備的技術、實行方法和工具仍會延續，因為領先企業已具體落實設計原則和取得必要的技術以將解決巨量復雜數據的問題視為慣常的彈性。因此，我們可以初步判斷，大數據在之后相對長的一段時間內不容易被替代。

綜合以上三個關鍵點，我們可以判斷大數據不是一個時髦的概念，而是一個具有真正未來的趨勢。

除此之外，或許我們還需要一些佐證，以下兩個案例均可從另一個角度說明大數據是一個趨勢（案例來源于網絡）。

佐證1：美國政府認識到了一個國家擁有數據的規模，活性及解釋運用的能力將成為綜合國力的重要組成部分：今年3月奧巴馬宣布以2億美元投資大數據領域，美國政府將數據定義為“未來的新石油”，未來對數據的占有和控制甚至將成為繼陸權、海權、空權之外另一個國家核心資產。

佐證2：IBM較早預見到了大數據的商業機遇并果斷布局，進而成功地完成從PC廠商向商業智能服務商的轉型?？v觀IBM近5年來的大手筆收購多與大數據有關：07年IBM收購了商務智能軟件供應商Congnos；09年IBM收購著名的統計分析軟件SPSS；10年IBM收購數據庫分析供應商Netezza……這一系列布局，為IBM業績帶來了穩定高速的增長。