“互聯網+”引出了大數據問題，針對數據來說，它和水、電資源一樣，不神秘但卻威力巨大。一百年前能夠用上電能的企業(yè)是非常了不起的，但今天，沒有人會以能夠用上電能而引以為傲，因為電——無所不在。同理，數據——伴你左右。

由于互聯網的大肆蔓延，隨著產生出成千上萬、成萬上億且各式各樣數據，且這個數據的生產模式還在不斷運行、不斷改變。我們剛體會出互聯網的便利，就被互聯網帶來的數據巨量化驚到了！大數據是利還是弊？有人說它無所不能，也有人說它只是一場泡沫演出。

如果大數據是泡沫一觸就破，但如果不是呢？

為什么說大數據會是泡沫呢？現實有一種說法：大數據可以讓你獲得所需要的一切，這些對于大數據過多的炒作，到底是真實的還是虛構的？如果你認為這些話是鼓吹大數據的做法，是不能實現的虛假宣傳，那么大數據會是一場泡沫演出，一觸就破。但如果你相信大數據將會主導未來，并非一場泡沫的話，請你不要停留在大數據的泡沫問題上，落實與變革才是數據分析中的高級之處。

說到泡沫——IT泡沫，我們真正意義上經歷過互聯網泡沫，大家熟知從1999年到2000年，當時出現了大規(guī)模的互聯網泡沫。其泡沫破裂之后，眾多企業(yè)經濟受損。然而當時的說法是，互聯網本身并非缺少價值，而是我們認為這種價值的獲得太過容易、太過迅速，這樣才造成了當時的互聯網泡沫。也就是說，在當時，普遍認同互聯網泡沫的危害是極大的。然而看一看現如今，互聯網已經深入到方方面面，以至于對工作、生活都帶來了非常深遠的影響和改變。這樣天地之差的感官與受益，當初的一場泡沫難道沒有意義嗎？

Gartner公司研究，大數據高級分析已經成為企業(yè)當下必須優(yōu)先考慮的要務。

目前大數據也處于上述這種情況，幾年之后，只要大數據一旦可以帶來非常好的影響。現在這種泡沫的說法，自然也就一觸就破。

在過去，很多企業(yè)設立了單獨的大數據部門，或者將其分布于不同的分公司中。然而這些數據卻分散在企業(yè)各個不同的系統(tǒng)里面，并且還由不同的人員加以管理。這與大數據分析廠商Teradata公司所提出的企業(yè)級數據倉庫存在差異，所謂企業(yè)級數據倉庫是將數據源整合在一起，深入挖掘企業(yè)內部的數據價值。

這里要特別強調的是，我們是否應該避免過去傳統(tǒng)數據管理的問題，即要把數據統(tǒng)一集中在一起？在思考這個問題時，我們應該先對大數據的變化做到了如指掌。

數據分析的變革——Teradata天睿公司***分析官Bill Franks

如今，我們面臨數據分析的變革，這非常類似于傳統(tǒng)的工業(yè)革命。在過去，產品的生產和購買方式都是手工作坊式的。思考過去，一方面因為它是手工制作的，所以不可能得到量產，也不可能得到擴展。另一方面，手工制作下的每一件產品也不可能做到完全一致。而工業(yè)革命的到來，徹頭徹尾地改變了它，即實現了產品的大規(guī)模生產。然而這并不是說手工作坊不重要，手工作坊價值在于定制化的價值，大規(guī)模生產中恰恰舍掉了這一部分。

同比大數據分析模式，手工作坊的方式是數據分析的所在，即通過“手工定制”的辦法，來針對企業(yè)具體的問題，做一些有關大數據的分析。其中，大數據分析廠商通過自己的技術特點為企業(yè)提供一些定制的解決方案。

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Teradata天睿公司***分析官Bill Franks

但面對千變萬化的市場變革下，針對大數據高級分析，Teradata天睿公司***分析官Bill Franks提出了企業(yè)首要面對的問題：數據的高價值與低價值，對于存在高價值的大數據源，我們需要定制化的或者深層的分析能力。但是對于低價值的大數據資源，我們可不可以通過部署在具體的業(yè)務流程中、對大數據進行快速、低成本的分析解決方案？對此，Teradata公司在大數據高級分析中提出了非常落地的解決方案，即可以根據企業(yè)所需，在技術里、業(yè)務流程里嵌入數據分析，實現自動化地數據分析處理，這樣一來，我們不再需要太多的人工參與就可以進行數據分析。在衡量成本與支出的大數據天平上，采用業(yè)務驅動的大數據高級分析，可謂是一場數據分析的“工業(yè)革命”。

大數據廠商的意義何在？

我們怎么能夠利用這些大數據，讓其能夠帶來更多的價值，并利用它做更多的事情呢？針對大數據的挖掘工作來說，從大數據分析廠商中找到相關的工具、技術，以及專業(yè)服務應該是我們著重關注的地方。

為此，Teradata公司提出了“三個能夠”，可以作為我們衡量的標尺：

大數據分析廠商應該能夠挖掘企業(yè)業(yè)務的問題所在，幫助企業(yè)找到具體方法，并提供具體的工具和技術，更大地發(fā)揮大數據的作用；

能夠幫助企業(yè)發(fā)現問題，助力企業(yè)部署大數據。從業(yè)務的部署來說，幫助企業(yè)通過在業(yè)務當中實現大數據價值；

能夠在前端幫助企業(yè)發(fā)現數據的價值，同時在后臺可以進行跟蹤，給它進行量化，發(fā)現數據價值所在。

既然標尺已經確立，市場需要的大數據分析廠商應該是既能了解企業(yè)自身的行業(yè)知識，同時又具有專業(yè)的大數據分析能力。

在日益變化的市場環(huán)境下，Teradata提出的大數據高級分析中，還特別針對新的數據源，包括傳感器數據源、關系型數據、文本型數據等，提出了更高的要求，能夠作出預測性的維護工作和尋找到新的數據源。有且僅有這樣的高級分析，才是我們應該選擇的大數據高級分析。

Forrester公司在***的內存分析數據庫平臺評估報告中指出，Teradata的優(yōu)勢在于為分析負載提供高性能以及擴展性、硬件平臺整合、高可用度、災難恢復，以及對各種工具和編程語言的廣泛整合。Teradata的路線圖包括對內存處理的強化，以及對智能內存的優(yōu)化。