先聲明一下，本文是給對于大數(shù)據(jù)和IT知識有一定基礎(chǔ)的朋友看的，不是普及大數(shù)據(jù)基本概念的，對某些詞匯和說法需要你自己去查看一些相關(guān)資料。當然本文也不談什么高深技術(shù)，談的是不同的公司做大數(shù)據(jù)這個生意的理念和戰(zhàn)略思路。

我先說一個基礎(chǔ)，然后再討論本文的具體問題。關(guān)于大數(shù)據(jù)的說法很多，有理解的不同，也有出不同同目的，而導致的理解和說法不同。大數(shù)據(jù)最早脫胎于原來的經(jīng)營分析BI（Business Intelligence），而BI是為了解決人們對于企業(yè)經(jīng)營數(shù)據(jù)多維度的分析和洞察，從而支撐企業(yè)領(lǐng)導人做決策。

大數(shù)據(jù)的概念，不管是4V（Volume、Velocity、Variety、Value）還是5V（多了一個Veracity）等各種定義，還是全體數(shù)據(jù)、快速處理、相關(guān)關(guān)系等三大大數(shù)據(jù)核心特征，這些都偏理論化的理解，是最基礎(chǔ)的東西，這里就不去細說了。在實際的大數(shù)據(jù)應(yīng)用中可以看成兩種類型：

1）加入大數(shù)據(jù)元素的BI革新，可以看作BI Plus。除了分析企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營類信息之外，還可以融入大量以前看起來不相關(guān)和不可利用的數(shù)據(jù)，圖片、日志、社交、及其數(shù)據(jù)等等都在它的范疇之內(nèi)。

2）大數(shù)據(jù)大平臺，是以海量數(shù)據(jù)為核心，進行復雜行業(yè)建模和大量自學習，數(shù)據(jù)來源于各種渠道。最終形成一個統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)服務(wù)平臺。

總的來說，很多大的IT公司其實提供的是BI Plus大數(shù)據(jù)解決方案，而大的互聯(lián)網(wǎng)公司做的其實是第二種。從宣傳上，它們都被稱為大數(shù)據(jù)。

接下來我以問題和回答的方式來闡述，這兩種大數(shù)據(jù)是如何存在于市場格局上：

1、 大數(shù)據(jù)來了，帶來的數(shù)據(jù)洪水，當然對于傳統(tǒng)IT廠商來看，是支撐大數(shù)據(jù)，例如Cisco，IBM、Oracle、HP等，但是無一例外的是，他們走的是高端路線，和互聯(lián)網(wǎng)廠商支撐大數(shù)據(jù)的大相徑庭。行業(yè)對此的看法也是不一致的，大數(shù)據(jù)應(yīng)該是低成本，還是高成本的？

關(guān)于所謂的高端路線，對于Oracle、IBM這類大公司，可以這么理解，他們關(guān)注的是大、中型企業(yè)客戶中的大數(shù)據(jù)銷售機會，并且?guī)в泻芏嗟男袠I(yè)屬性。

基于傳統(tǒng)IT列強在對行業(yè)理解和行業(yè)解決方案成熟度、渠道合作伙伴、ISV等領(lǐng)域的基礎(chǔ)，他們選擇這些能為他們帶來收入的中高端客戶作為目標。從銷售上看，主要是銷售大數(shù)據(jù)解決方案，而不是大數(shù)據(jù)服務(wù)，行業(yè)知識、領(lǐng)域?qū)＜业荣Y源需要靠IT大公司的原有行業(yè)合作伙伴來提供助力。

這些IT公司提供大數(shù)據(jù)解決方案，本身算不上大數(shù)據(jù)的用戶，但是不妨礙他們開發(fā)出市場上具有競爭力的大數(shù)據(jù)解決方案，當然，將來IT列強們也會把大數(shù)據(jù)大量用在公司內(nèi)部。

互聯(lián)網(wǎng)公司通常對于行業(yè)（非IT行業(yè)）積累的底蘊要差很多，互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)通常是以通過大數(shù)據(jù)為自己產(chǎn)生價值為主，他們首先是大數(shù)據(jù)用戶，然后才會考慮去輸出大數(shù)據(jù)的價值。

這就決定了兩者對于大數(shù)據(jù)的出發(fā)點、說法和做法不同。它們之間完全是互相理解的，但是并不妨礙在公開場合的爭論和相互打擊，這畢竟是商業(yè)社會。

總的來說，大中型企業(yè)有能力自己購買和構(gòu)建大數(shù)據(jù)解決方案，作為內(nèi)部使用，這些企業(yè)在大數(shù)據(jù)IT方面的收入可以支撐IT廠商的收入增長。而大數(shù)據(jù)的真正大平臺，還需要靠互聯(lián)網(wǎng)公司來推動。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步，無論互聯(lián)網(wǎng)公司還是IT公司都會做出自己的貢獻，但是目前看起來，傳統(tǒng)IT公司目標是大中型客戶、而互聯(lián)網(wǎng)公司目標是中小型客戶；互聯(lián)網(wǎng)公司的優(yōu)勢在于他們具有大數(shù)據(jù)運營和服務(wù)的能力，這個在未來將會產(chǎn)生很大影響。

2、 大數(shù)據(jù)分析最終的結(jié)果一定是結(jié)構(gòu)化，這樣看來傳統(tǒng)的BI的價值更大。目前IT公司們都在宣揚這個理念，他們采用什么樣的策略？

我不完全認同大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果一定是結(jié)構(gòu)化的這一個說法，雖然目前看起來是這樣。我覺得真正的核心在于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果是可視化的和可理解的。結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化都只是可視化之前的狀態(tài)和步驟。

關(guān)于傳統(tǒng)廠商在BI和大數(shù)據(jù)結(jié)合上的布局，通過Oracle、Teradata等公司的做法，我們可以這么理解的：他們選擇了一個漸進的思路，把大數(shù)據(jù)作為原有BI來源的的一個補充，BI進行小幅度改造即可兼容大數(shù)據(jù)（BI Plus）。這樣通過原有BI解決方案和新的大數(shù)據(jù)解決方案的結(jié)合，可以在盡可能少改變的情況下，利用新的大數(shù)據(jù)理念帶動原有BI解決方案和產(chǎn)品的銷售。

在大、中型企業(yè)中，原有BI的投資已經(jīng)很多年了，IT廠商的思路是在這個基礎(chǔ)上進行修修補補，雖然不像互聯(lián)網(wǎng)巨頭那樣可以沒有顧慮的推廣全新的解決方案，具有很強顛覆性，但是，這種方式更易于受到企業(yè)客戶的歡迎、接受和買單。

互聯(lián)網(wǎng)巨頭們，通常沒有歷史遺留問題需要去考慮，所以他們***的大數(shù)據(jù)浪潮，更多的是從完全新建和顛覆的角度去做的，畢竟它們自己就是這么做大數(shù)據(jù)的。

從市場來看，企業(yè)用戶的大數(shù)據(jù)項目基本都是傳統(tǒng)IT公司把持和提供服務(wù)的。互聯(lián)網(wǎng)公司的大數(shù)據(jù)理念、方案和服務(wù)雖然看起來很美，卻還不具有對外大規(guī)模輸出的能力，或許3-5年后會比較明朗。

3、 大數(shù)據(jù)對傳統(tǒng)IT企業(yè)來說有多大威脅？大數(shù)據(jù)來了，對傳統(tǒng)軟件廠商的沖擊是什么，他們認為大數(shù)據(jù)技術(shù)和傳統(tǒng)的軟件的技術(shù)是什么關(guān)系，如何保護傳統(tǒng)的價值？

這是一個經(jīng)常會被人問到的問題，其實這個問題是有些不是很明確的。從IT整個大行業(yè)來看，大數(shù)據(jù)技術(shù)只是軟件技術(shù)應(yīng)用中的一種，如果說沖擊，大數(shù)據(jù)對于傳統(tǒng)的BI確實具有替代效果和沖擊。

大數(shù)據(jù)是從一個點（BI或者說類BI）去發(fā)力和顛覆。云服務(wù)是從一個面（平臺層）去發(fā)力和顛覆。

這種沖擊也是一個漸變的過程，所以IT公司也會不斷調(diào)整投資和業(yè)務(wù)方向，不能適應(yīng)的就會被市場拋棄。如果IT廠商目光短淺，僅僅立足于保護傳統(tǒng)BI的價值，那么可能前途堪憂，好在大數(shù)據(jù)的發(fā)展速度并不是很快，傳統(tǒng)IT列強們可以有足夠的反應(yīng)時間。

對于大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，所有大的IT廠商都在邊看邊改變，也正是這種思路，導致大數(shù)據(jù)這個領(lǐng)域發(fā)展速度不夠快。

***，從大的方面說一下自己的看看。對于IT行業(yè)來說，大數(shù)據(jù)只是一個熱點，原本由IT領(lǐng)域引導的一個熱點，現(xiàn)在變的所有的行業(yè)都在熱議的一個話題。也從另一個側(cè)面說明了IT領(lǐng)域?qū)狳c把握的能力。

近些年來成功的IT熱點：微機、互聯(lián)網(wǎng)、Web2.0、SOA、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能這些不都是IT領(lǐng)域開發(fā)和宣傳出來的理念嗎，看看這些歷史，會覺得大數(shù)據(jù)不是那么特殊。

IT行業(yè)也在優(yōu)勝劣汰，適合的留下，不適合的死掉或者被收購，新的IT趨勢會***行業(yè)發(fā)展，同時也在改造IT行業(yè)。人工智能提出好幾十年了，到現(xiàn)在也還不具有大規(guī)模推廣的能力。

對于大數(shù)據(jù)發(fā)展速度會有多快，如果更細化來看待分為兩種情況：

如果把大數(shù)據(jù)看作BI Plus，那么會發(fā)展的很快；如果看做理想中的“大數(shù)據(jù)大平臺+人工智能”，那么我想發(fā)展速度不會很快。