2014大数据五大趋势_数据分析师

一直以来，大数据和云技术都给人一种“高高在上”的感觉，一方面投入大，周期长，相关技术都为商业化产品服务，脱离于普通百姓的生活；另一方面线下生活所涉及的数据繁冗复杂，很难通过云技术和大数据进行完美的复刻。此次央视让大数据走下“神坛”，让普通老百姓体会了一把“大数据”的现实应用。

第一，大数据将推动IT公司并购

大数据概念覆盖范围非常广，包括非结构化数据从存储、处理到应用的各个环节，与大数据相关的软件厂商也非常多，但是又没有哪一家厂商可以覆盖大数据的各个方面。因此，IDC认为在未来几年中，大型IT厂商将为了完善自己的大数据产品线进行并购，首当其冲的将是信息管理分析软件厂商、预测分析和数据展现厂商等。

第二，Hadoop迈向商业化的脚步加快

目前，Hadoop的社区环境与10年前的Linux非常类似。Linux在90年代初期开始成立开源社区，在90年代中期涌现了SUSE、RedHat这些主流商业化厂商，并在2000年前后形成了完整的生态系统，成为业界主流的操作系统方案。而Hadoop在2006-2007年起步，在2009年出现了Cloudera、MapR等解决方案。如何把数据——不管是在公有云还是私有云里的数据，或者是传统的企业级数据库里的数据，迁移到Hadoop上进行处理，这是一个趋势，也是一个业界的难题。IDC认为，在未来2-3年中，将会有重量级的Hadoop商业化版本发布。

第三，大数据真正实现“以人为本”

2013年，大数据产业链雏形已经初显，围绕大数据的产生与集聚、组织与管理、分析与发现、应用与服务各层级正在加速构建。从各层级的价值实现来看，离不开技术创新，不仅要挑战传统的数据存储架构、网络传输能力、服务器的计算能力，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。

在2014年，如何实现大数据技术创新与“以人为本”服务理念的深度融合显得尤为重要，利用大数据技术重塑商业和社会价值，包括制造、流通、医疗、教育、交通、安防等领域业务流程创新和数据的整合管理。同时，利用大数据提升信息查询、内容分发、移动支付等应用体验，帮助用户能享用最大化数据的价值。

第四，更有效的大数据分析将增加收入来源

以数据分析和处理为主的高级数据服务，将出现以数据分析作为服务产品提交的分析即服务（Analyze as a Service）业务；将多种信息整合管理，创造对大数据统一的访问和分析的组件产品；基于社交网络的社交大数据分析；甚至会出现大数据技能的培训市场，教授数据分析课程等。

Gartner在2014年1月发表的题为“用户调查分析：提高效率降低成本是作出新技术解决方案决策之王”的研究报告称，移动性、大数据和分析对于机构来说比社交网络更重要。这与Gartner最近对厂商进行的调查结果是一致的。在这项调查中，2015个提供商表示，大数据分析产生的收入是社交网络产生的收入的三倍。而Adaptive Computing预测称，通过提高效率、减少内部成本和启用新的业务模式，大数据分析将产生更多的收入。

第五，以应用为切入点，国内企业高歌猛进

国内企业受限于IT产业链所处的位置，普遍在数据库、数据仓库、商业智能等领域基础薄弱，因此，在大数据上布局不可能如跨国企业如此全面。但国内相对强势的互联网企业、电信运营商、电信设备供应商已经开始启动产业布局，以互联网应用服务为切入点抢占大数据制高点。

赛迪顾问电子信息产业研究中心高级分析师刘新表示，目前，阿里巴巴已经在利用大数据技术提供阿里信用贷款与淘宝数据魔方。腾讯则通过社交网络数据挖掘打造全新营销平台，为广告主实现精准营销。百度建立了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心、百度统计等五大数据体系平台，提供企业实时数据服务。中国移动也在大云计划中展开了海量数据处理、海量数据存储、高扩展性等技术研发。华为也挺进企业数据服务市场，并已推出了基于移动终端的数据分析方案与应用。（本文来自：CDA数据分析师）