無論是IBM、CISCO這樣的老牌IT公司、還是在Hadoop生態圈中的專注于大數據的IT新秀，都在短短的幾年之內搶占了大數據產業鏈的各大環節。未來誰能夠引領大數據技術，中國制造商能否在大數據爆發性增長來到時搶占到一席之地？未來制約大數據發展和應用的瓶頸又會是什么？
毋庸置疑，大數據對我們時代的改變將越來越深刻。無論是IBM、CISCO這樣的老牌IT公司、還是在Hadoop生態圈中的專注于大數據的IT新秀，都在短短的幾年之內搶占了大數據產業鏈的各大環節。未來誰能夠引領大數據技術，中國制造商能否在大數據爆發性增長來到時搶占到一席之地?未來制約大數據發展和應用的瓶頸又會是什么?
誰將引領大數據
通過對比分析目前IT企業在大數據領域的發展情況，以及對大數據行業專家的訪談，我們繪制了大數據發展的企業占位圖。
大數據按照信息處理環節可以分為數據采集、數據清理、數據存儲及管理、數據分析、數據顯化，以及產業應用等六個環節。而在各個環節中，已經有不同的公司開始在這里占位。
1、數據采集：Google、CISCO這些傳統的IT公司早已經開始部署數據收集的工作。在中國，淘寶、騰訊、百度等公司已經收集并存儲大量的用戶習慣及用戶消費行為數據。德勤預計，在未來，會有更為專業的數據收集公司針對各行業的特定需求，專門設計行業數據收集系統。
2、數據清理：當大量龐雜無序的數據收集之后，如何將有用的數據篩選出來，完成數據的清理工作并傳遞到下一環節，這是隨著大數據產業分工的不斷細化而需求越來越高的環節。除了Intel等老牌IT企業，Teradata、Informatica等專業的數據處理公司呈現了更大的活力。在中國，華傲數據等類似廠商也開始不斷涌現。德勤預計，在未來，將會有大量的公司專注于數據清理。
3、數據存儲及管理：數據的存儲、管理是數據處理的兩個細分環節。這兩個細分環節之間的關系極為緊密。數據管理的方式決定了數據的存儲格式，而數據如何存儲又限制了數據分析的深度和廣度。由于相關性極高，通常由一個廠商統籌設計這兩個細分環節將為更為有效。從廠商占位角度來分析，IBM、Oracle等老牌的數據存儲提供商有明顯的既有優勢，他們在原有的存儲業務之上進行相應的深度拓展，輕松占據了較大的市場份額。而ApacheSoftwareFoundation等新生公司，以開源的戰略匯集了行業專精的智慧，成為大數據發展的領軍企業。
4、數據分析：傳統的數據處理公司SAS及SPSS在數
據分析方面有明顯的優勢。然而，基于開源軟件基礎構架Hadoop的數據分析公司最近幾年呈現爆發性增長。例如，成立于2008年的Cloudera公司，幫助企業管理和分析基于開源Hadoop產品的數據。由于能夠幫助客戶完成定制化的數據分析需求，Cloudera擁有了如Expedia、摩根大通等大批的知名企業用戶，僅僅五年時間，其市值估值已達到7億美元。
5、數據的解讀：將大數據的分析結果還原為具體的行業問題。SAP、SAS等數據分析公司在其已有的業務之上加入行業知識成為此環節競爭的佼佼者。同時，因大數據的發展而應運而生的wibidata等專業的數據還原公司也開始蓬勃發展。
6、數據的顯化：這一環節中，大數據真正開始幫助管理實踐。通過對數據的分析和具象化，將大數據能夠推導出的結論量化計算、同時應用到行業中去。這一環節需要行業專精人員，通過大數據給出的推論，結合行業的具體實踐制定出真正能夠改變行業現狀的計劃。
突破未來發展瓶頸
通過對大數據產業鏈的分析，我們可以看到，在大數據產業鏈的各個生產環節中，各大公司都已開占位，隨著高性能計算機、海量數據的存儲和管理的流程的不斷優化，技術能夠解決的問題終將不會成為問題。我們認為，真正會制約或者成為大數據發展和應用瓶頸的有三個環節：
第一、數據收集和提取的合法性，數據隱私的保護和數據隱私應用之間的權衡。
任何企業或機構從人群中提取私人數據，用戶都有知情權，將用戶的隱私數據用于商業行為時，都需要得到用戶的認可。然而，目前，中國乃至全世界對于用戶隱私應當如何保護、商業規則應當如何制定、觸犯用戶的隱私權應當如何懲治、法律規范應當如何制定等等一系列管理問題都大大滯后于大數據的發展速度。
德勤認為，未來很多大數據業務在最初發展階段將會游走在灰色地帶，當商業運作初具規模并開始對大批消費者和公司都產生影響之后，相關的法律法規以及市場規范才會被迫加速制定出來�？梢灶A計的是，盡管大數據技術層面的應用可以無限廣闊，但是由于受到數據采集的限制，能夠用于商業應用、服務于人們的數據要遠遠小于理論上大數據能夠采集和處理的數據。數據源頭的采集受限將大大限制大數據的商業應用。
第二、大數據發揮協同效應需要產業鏈各個環節的企業達成競爭與合作的平衡。
大數據對基于其生態圈中的企業提出了更多的合作要求。如果沒有對整體產業鏈的宏觀把握，單個企業僅僅基于自己掌握的獨立數據，無法了解產業鏈各個環節數據之間的關系，對消費者做出的判斷和影響也十分有限。
在一些信息不對稱比較明顯的行業，例如銀行業以及保險業，企業之間數據共享的需求更為迫切。例如，銀行業和保險業通常都需要建立一個行業共享的數據庫，讓其成員能夠了解到單個用戶的信用記錄，消除擔保方和消費者之間的信息不對稱，讓交易進行的更為順利。然而，在很多情況下，這些需要共享信息的企業之間競爭和合作的關系同時存在，企業在共享數據之前，需要權衡利弊、避免在共享數據的同時喪失了其競爭優勢。此外，當很多商家合作起來，很容易形成賣家同盟而導致消費者利益受到損失，影響到競爭的公平性。
大數據最具有想象力的發展方向是將不同的行業的數據整合起來，提供全方位立體的數據繪圖，力圖從系統的角度了解并重塑用戶需求。然而，交叉行業數據共享需要平衡太多企業的利益關系，如果沒有中立的第三方機構出面，協調所有參與企業之間的關系、制定數據共性及應用的規則，將大大限制大數據的用武之地。權威第三方中立機構的缺乏將制約大數據發揮出其最大的潛力。
第三、大數據結論的解讀和應用。
大數據可以從數據分析的層面上揭示各個變量之間可能的關聯，但是數據層面上的關聯如何具象到行業實踐中?如何制定可執行方案應用大數據的結論?這些問題要求執行者不但能夠解讀大數據，同時還需深諳行業發展各個要素之間的關聯。這一環節基于大數據技術的發展但又涉及到管理和執行等各方面因素。
在這一環節中，人的因素成為制勝關鍵。從技術角度，執行人需要理解大數據技術，能夠解讀大數據分析的結論;從行業角度，執行人要非常了解行業各個生產環節的流程的關系、各要素之間的可能關聯，并且將大數據得到的結論和行業的具體執行環節一一對應起來;從管理的角度，執行人需要制定出可執行的解決問題的方案，并且確保這一方案和管理流程沒有沖突，在解決問題的同時，沒有制造出新的問題。這些需求，不但要求執行人深諳技術，同時應當是一個卓越的管理者，有系統論的思維，能夠從復雜系統的角度關聯地看待大數據與行業的關系。此類人才的稀缺性將制約大數據的發展。
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本文標題：制約大數據發展和應用的瓶頸是什么?
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