如果說2012年是大數據炒作、興趣和試驗的一年，那么2013年將帶來實際的生產部署、早期的投資回報和一些破壞影響。到2014年，大數據項目和大數據系統很可能就是司空見慣的事了。
　　
　　今年，大數據成了一個與云計算并駕齊驅的技術術語。大數據，意味著很多，但卻有點被濫用而失去了它本身的定義。順便說一下，大數據的定義通常圍繞著3個V，也就是Velocity(速度，數據的快速移動)、Volume(數量，大數據太多了)和Variety(多樣性，有非結構化和結構化的信息)。

　　大數據達到炒作的目的了嗎·對我來說，大數據意味著CIO們不懈追求的技術和業務一致性，這是明擺著的事情。大數據項目就其本質就是關于收入、風險和利潤。換句話說，IT和商業不得不是統一的。

　　顯然，我們正處于一個大數據炒作的周期里，有點像1990年代后期和2000年代早期標準Linux和開源軟件引發的狂熱。當時，Linux想要改變世界，擊敗微軟等廠商的技術。在很多方面，Linux和開源軟件(例如Android)確實改變一切。但在變革的道路上發生了一件有趣的事情——開源軟件在普通的數據中心里越來越常見，現在幾乎是理所當然的事情。這場變革發生了，但我們剛剛停止這些討論。云計算就是類似這樣的。

　　大數據也將會遵循這個周期。當然，大數據將帶來數以百萬計的新工作崗位。是的，人才資源覆蓋面更廣了，企業將重塑他們所在的產業。廠商的收購名單上，像Cloudera這樣的初創公司排名靠前，大數據領域將出現一場洗牌行動。

　　以下就是我們在未來將要看到大數據的發展趨勢：

　　2013: 2012年的一些試驗項目將變成生產系統。每一個垂直領域都將有一個大數據的成功故事。奇怪的是，成功故事將隨處可見。為什么·大數據的項目都是由企業發起的——CEO、CFO、CMO，IT被視為一個發起者而不是一個成本中心。

　　2014: 基于2013年的成功故事和客戶群案例研究，快速的追隨者將加入大數據的游戲中來。最初，這些早期回報看起來不錯。企業將主要集中在內部數據，因為那里還有很多需要開發。整合外部數據將是一個不錯的選擇，但僅在這個階段而已。

　　2015: 企業將開始關注大數據計劃中的外部數據。2015年以前，面向企業的消費者花了大部分時間在外部信息上并使用這些數據。每一個分析和數據倉庫棧將有一個Hadoop集群和大數據層。像Hadoop這樣的技術將不再是焦點，因為Hadoop雖然仍很重要，但已經成為軟件堆棧中一個既定的組成部分。大數據相關的并購和收購加速增長。

　　2016: 此時，大數據被視為一個某種程度上的烏托邦，企業像以往一樣變得自大起來。數據驅動的決策替代了直覺和常識。早期的成功和常見的業務案例已經失去作用。現在企業已經開始真正思考這些數據，避免錯誤和沒有意義的相關性。

　　2017: 云與大數據和數據倉庫結合起來作為一種服務，分析即服務和數據即服務將成為常態。很少有公司真的想要建立自己的Hadoop集群做集成工作。大數據的基礎設施只是在那里。注：2017年是對于這些大數據什么時候作為服務在人們中普及開來的一個猜想。大數據即服務的游戲剛剛開始，但后續酒會達到臨界點。

　　大數據如何在IT采購周期中發揮作用·大數據項目需要更多C-level的人參與進來，CIO依然很重要，他們可以說是技術決策的中心，但是還有其他眾多高管。他們是這樣分類的：

　　CIO：大數據項目讓CIOS能夠最終突破過去“我們意見一致嗎”的階段。

　　CFO：所有這些流動信息對于CFO來說就像是烏托邦，他們們是在背后來控制成本和收入最大化的角色。大數據的風險之一是，企業可能會失去人為因素，這是很大的賭注。

　　CMO：在2012年，CMO成為IT花費整體的美女。專注可能為時過早。為什么·CMO將主要依賴于他們的項目的外部數據和信號。不面對消費者的話，企業將不復存在，但是他們手中也掌握著預算大權。

　　COO：大數據將實現庫存、供應和制造流程從頭到尾的追蹤。一旦對其進行分析，效率將會有所提高。

　　數據科學家：這些人將越來越多被視為C-level的角色。他們具有職業敏銳度，擁有數據方面的專業技能。

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本文標題：大數據5年路線圖 人物角色微妙改變

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