近年來，大數據概念風生水起，炙手可熱，發展也是紅紅火火，其井噴勢頭甚至要蓋過云計算了。

大數據錢景巨大

倘若把2012年比作大數據落地扎根之年，那么2013年其將迎來其萌芽成長，乃至遍地開花結果的一年。多家IT調查機構預測稱，大數據市場每年至少40%以上的速度高增，2012年大數據市場規模約為50億美元，到今年將翻一番。

大數據技術商機巨大，錢景十分光明。據不完全統計的數據顯示，大數據產業每年將為美國醫療系統帶來3000億美元的增益;為歐洲公共管理部門帶來2500億歐元的凈收入;為世界零售業增加30%的純利潤;為全球制造業減少50%的產品研發等成本;而個人地理位置信息的利用，也將為服務商帶來超過1000億美元的收益，為“地球村”用戶帶來超過7000億美元的價值。

當前，我國正處在全面建成小康社會征程中，工業化、信息化、城鎮化、農業現代化任務很重，建設下一代信息基礎設施，發展現代信息技術產業體系，健全信息安全保障體系，推進信息網絡技術的挖掘與運用，是實現“四化”同步發展的重要保證。而大數據是新一代信息技術的集中反映，是一個應用驅動性很強的服務領域，具有無窮潛力的新興產業領域，這是我國實現跨越式發展的寶貴機會。

然而如今大數據競爭日益激烈，機會稍縱即逝，如何把控大數據的走勢、演變，未雨綢繆運籌帷幄，捷足先登抓住“壁虎的尾巴”，關系一個IT廠商、一個用戶單位乃至一個國家的競爭力與前途。

技術決定產品的發展，更是決定大數據的命運。作為大數據一項根本技術，Hadoop技術今年市場將達到前所未有的高峰，Hadoop技術將深入地應用到企業的軟件架構中，大規模地使用Hadoop是個必然趨勢。調查顯示，以Hadoop為代表的分布式存儲與計算成為最受關注的數據管理新技術，比例達到29.86%;其次是以SAP HANA為代表的內存數據庫技術，占到23.30%;云數據庫排名第三，比例為16.29%。此外，列式數據庫技術、NoSQL也將獲得發展。另外其它相關大數據的技術，數據可視化服務、眾包模式(Crowdsourcing Model)也將成為應用趨勢，RDBMS(關系型數據庫管理系統)供應商將東山再起?？梢哉f，大數據產品化、市場化、應用化將日益明顯，逐漸成形。

大數據與云計算作為一對十分搶眼的“姊妹花”，今年將深度融合。大數據處理離不開云計算技術，云計算為大數據提供彈性可擴展的基礎設施支撐環境以及數據服務的高效模式;大數據則為云計算提供了新的商業價值與應用技術。二者將形影不離，完美融合。

而作為大數據的硬件基礎與支撐，數據管理集成產品--大數據一體機將加快推出與逐步成熟。自云計算和大數據概念被提出后，針對該市場推出的軟硬件一體化設備就呼聲四起，產品開發不斷。在這一兩年里，數據倉庫一體機、NoSQL一體機和其它一些將多種技術結合的一體化設備將進一步快速發展。IBM的PureSystems、SAP的HANA Appliance、Oracle的Exadata正上演一體機市場的“三國演義”，而浪潮、華為、太極等國產IT商也在全力搶食一體機市場。

可以預見的是，今年大數據市場規模將進一步膨脹，一些新的細分市場今年將出現。例如，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;甚至會出現基于大數據的技能培訓、人才教育及教授數據分析課程等市場業務。#p#

大數據問題與挑戰仍不小

不過作為一個新生領域，盡管大數據意味著大機遇，擁有巨大的應用價值，但同時也遭遇工程技術、管理政策、資金投入、人才培養等諸多領域的大挑戰。只有解決這些基礎性的挑戰問題，才能充分利用這個大機遇，讓大數據為企業為社會充分發揮的最大價值與貢獻。

一、當今大數據的運用仍面臨多種技術難關的束縛。主要有大數據的去冗降噪技術;大數據的新型表示方法;高效率低成本的大數據存儲;大數據的有效融合;非結構化和半結構化數據的高效處理;適合不同行業的大數據挖掘分析工具和開發環境;大幅度降低數據處理、存儲和通信能耗的新技術等。這些技術問題目前都難于有效解決與完善。

有些行業的數據涉及上百個參數，其復雜性不僅體現在數據樣本本身，更體現在多源異構、多實體和多空間之間的交互動態性，而當前技術尚難以用傳統的方法描述與度量，處理的復雜度很大。

二、全社會開放與共享數據還很難，這讓數據質量大打折扣。數據增值的關鍵在于整合，但自由整合的前提是數據的開放。在大數據的時代，開放數據的意義，不僅僅是滿足公民的知情權，更在于讓大數據時代最重要的生產資料、生活數據自由地流動起來，準確全面應用起來，以推動知識經濟和網絡經濟的發展，促進中國的經濟增長由粗放型向精細型轉型升級。然而戰略觀念上的缺失、政府機構協調困難、企業對數據共享的認識不足及投入不夠、科學家對大數據的渴望無法滿足等都是大數據在當前我國發展應用中不得不面對的困難。

三、大數據應用領域仍窄小，應用費用過高，制約大數據應用。國內能利用大數據背后產業價值的行業主要集中在金融、電信、能源、證券、煙草等超大型、壟斷型企業，其他行業談大數據價值為時尚早。隨著企業內部的資料量愈來愈大，日后大數據將成為IT支出中的主要因素，特別是數據儲存所耗費的成本，很可能造成企業負擔，甚至望而卻步。因此有遠見的CIO必須預先做好準備。

四、開放與隱私如何平衡，亦是一大難題。任何技術都是雙刃劍，大數據也不例外。如何在推動數據全面開放、應用和共享的同時有效地保護公民、企業隱私，逐步加強隱私立法，將是大數據時代的一個重大挑戰。#p#

大數據時代，當如何應對?

可以說，真正啟動大數據在企業和社會的全面應用，面臨的不僅僅是技術和工具問題，更重要的是要轉變經營思維和組織架構，才能真正地挖掘這座大數據“金礦”。那么在大數據時代，我們要做哪些應對之策，以握戰略制勝之點?

確定企業的短中期目標和標準

大數據的資源極大繁雜豐富，如果企業沒有明確的目標，就算沒有走入迷途至少會覺得非常迷茫。因此，首先，要確定企業運用大數據的短中期目標，定義企業的價值數據標準，之后再使用那些能夠解決特定領域問題的工具。逐步推廣，步步為營，不要把理想定得太高，否則失望會愈大。

儲備好大數據相關技術人才

企業運用大數據為營銷管理服務之前，技術團隊要到位是基礎。企業管理團隊要能夠非常自如地玩轉數據。許多人認為社交媒體營銷人是個有趣的工作，其實它是個艱苦的活兒。社交化空間非常注重數據、衡量標準和數據可視化等問題。要能熟悉駕馭，首先要確保企業技術人員已經接受過相關技能培訓，了解如何最大化利用大數據的作用和潛力為企業營銷管理服務。

解決碎片化問題

企業啟動大數據營銷管理一個最重要的挑戰，是數據的碎片化、零雜化。許多公司組織中，數據都散落在互不連通的數據庫中，而且相應的數據技術也都存在于不同部門中，如何將這些孤立錯位的數據庫打通、互聯，并且實現技術共享，才是能夠最大化大數據價值的關鍵。管理者當留意的是，數據策略要成功提升網絡營銷管理成效，要訣在于無縫對接網絡企業管理與營銷的每一步驟，從數據收集、到數據挖掘、應用、提取洞悉、報表等。

培養內部整合能力

要做好大數據的應用管理，其一，要有較強的整合數據的能力，整合與來自企業各種不同的數據源、各種不同結構的數據，如客戶關系管理、搜索、移動、社交媒體、網絡分析工具、普查數據以及離線數據，這些整合而得的數據是定向更大目標受眾的基礎;其二，要有研究探索數據背后價值的能力。未來營銷管理成功的關鍵將取決于如何在大數據庫中挖掘更豐富的營銷價值。像是站內、站外的數據整合、多方平臺的數據接軌、結合人口與行為數據去建立優化算法等都是未來的發展重點;其三，探索出來之后給予精確行動的管理指導綱領，同時通過此綱領進行精確快速實時性行動。

而從社會、國家領域而言，我國亟須在國家層面對大數據給予高度重視，特別需要從政策制定、資源投入、人才培養等方面給予強有力的支持;另一方面，建立良性的大數據生態環境是有效應對大數據挑戰、用好大數據的主要出路，需要科技界、工業界以及政府部門在國家政策的引導下共同努力，通過消除壁壘、成立聯盟、大數據質量標準、建立專業組織等途徑，建立和諧的大數據生態系統。

總之，誰率先具備從各種各樣類型的數據中快速獲得有價值信息的能力與機會，誰就是贏家!