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1、欢迎您阅读并下载本文档，本文档来源于互联网整理，如有侵权请联系删除!我们将竭诚为您提供优质的文档！如果说 2012 年是大数据概念为人所知、引人瞩目、小试牛刀的一年，那么 2013 年大数据将会实现产品部署，早期投资获得回报，一小部分的产业被颠覆。到了 2014 年，各种大数据项目和系统很可能成为标准配置，到处可见。 今年，大数据和云计算一起作为科技术语出现。大数据意味着非常多的事情，但是被援引的次数太多了，几乎失去了其本来的定义。大数据的定义通常和速率（数据移动得快） ，体积（数据规模庞大） ，和种类（非结构化和结构化的信息）三点有关。 大数据真的如人们所描述的那样吗？是的。 对我来说， 大
2、数据代表了科技和商业的一致也就是首席信息官们始终追求的圣杯（Holy Grail）成为了一件顺理成章的事情。大数据项目从本质上来说和营收、风险利润是相关的。换句话说，信息科技和商业世界情不自禁地联合了起来。 显然我们正处在一个追捧大数据的阶段，我认为可以和 1990 年代末的 Linux 和 2000 年代初的开源软件运动相提并论。那时候 Linux 正要开始改变世界，和微软等厂商一较高下。从许多方面来说，Linux 和开源软件（比如安卓）的确改变了一切。但是在行业变革的过程中发生了一个有趣的事情开放软件成了每一个数据中心的标准配置， 如今已经被认为是理所应当了。这场变革发生了，我们仅仅是不再
3、谈论它而已。云计算也是一样。 大数据会遵循同样的发展路线。当然，会创造数百万个工作机会，相关人才也会变得有一点抢手。公司们也会用大数据升级各自的行业。随着 Cloudera 这样的创业公司成为新的红帽子（Red Hats） ，各家厂商的市场座次也逐渐明朗。 如下是我对大数据未来几年的展望。 2013 年：2012 年的试验项目成品化，每一个行业的垂直领域都会有一个成功的大数据案例。 2014 年：在 2013 年成功经验和客户研究案例的基础上，一些行动快速的市场跟随者将进入大数据领域。各个行业都将遵循大数据的游戏规则。初期的回报看上去会很不错。公司的主要关注点在内部数据上，因为有很多东西可以挖
4、掘。外部数据也很有用，但是这段时期不会有什么新进展。 2015 年：在制定大数据计划时，公司们开始将目光投向外部数据。在 2015 年之前，消费者所面对的公司都在花费大部分时间用于研究外部信息。 每一个分析师和数据仓库都将会有一个 Hadoop 计算簇和一个大数据层。像 Hadoop 这样的技术不再受人关注，因为这些技术始终非常重要，慢慢淡化进入软件栈。围绕大数据题材的整合并购开始加速。 2016 年：数据驱动的决策代替了直觉和常识。这个时候公司们要开始仔细思考数据的使用，避免出现无意义的数据。公司会因为错误解读了数据而导致重大事故的发生。 2017 年：云和大数据、数据仓库合并起来，成为了一
5、项服务， “分析即服务”和“数据即服务”成为主流。很少有公司真正考虑创建自己的 Hadoop 计算簇进行整合工作。大数据基础设施即将实现。注意：2017 年是这些大数据即服务为大众所普及的一个估算时间。大数据即服务的市场竞争在这个时间段正在进行，将会于不久涉及到关键的大范围用户群。 大数据在 IT 采购周期上又是怎样的情况呢？大数据项目需要有更多高级别的管理人员。分析如下： 首席信息官：大数据项目终于能让首席信息官解决一直以来的“我们一致吗？”问题。 首席财务官：将大数据分析作为控制成本、最大化利润的方式。潜在风险是公司有可能因为忽略人的因素而失去好的机会。 首席市场官：2012 年，首席市场官成了 IT 采购的红人。不过这有点不太合理，因为首席市场官主要依赖外部数据和信号判断项目。 首席运营官， 采购人员： 大数据可以让存货、 供应和制造过程自始至终都可以进行追踪。效率能够得到改进。 欢迎您阅读并下载本文档，本文档来源于互联网整理，如有侵权请联系删除!我们将竭诚为您提供优质的文档！数据科学家：这部分员工越来越被看作是“首席”管理层的接班人。职场方面，数据高手想去哪家公司都行。
