也許你并不需要大數據

　　2012年“大數據”的發(fā)展如火如荼，然而本文的作者，數據分析公司SiSense副總裁Bruno Aziza卻認為并不是每個(gè)人都需要大數據。

　　“大數據”無(wú)處不在。從社交媒體初創(chuàng )公司到紐約的中央公園，每個(gè)公司似乎都在部署大數據分析。

　　著(zhù)名數據分析公司Gartner的數據似乎也在證明這一點(diǎn)：最近的一份報告顯示，大數據將帶動(dòng)2012年全球280億美元的IT支出，到2016年這個(gè)數字將超過(guò)2300億美元。2300億美元幾乎是葡萄牙全年的國內生產(chǎn)總值。

　　但是，你需要花大價(jià)錢(qián)來(lái)部署大數據技術(shù)解決方案。大多數公司都沒(méi)有這么多IT預算，也請不起數據科學(xué)家或者數據分析團隊。

　　如果那些提供大數據服務(wù)的公司想為各種規模的企業(yè)提供服務(wù)，那么有幾個(gè)問(wèn)題必須認識到并加以解決。

　　大數據太貴了！

　　您可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)那些使用大數據的輝煌案例：Facebook每天要存儲大約100TB的用戶(hù)數據；NASA每天要處理約24TB的數據。這些數字確實(shí)令人印象深刻。

　　那么處理這些數據所需的成本是多少呢？按照亞馬遜Redshift的定價(jià)，NASA需要為45天數據存儲服務(wù)支付超過(guò)100萬(wàn)美元。

　　根據最近的一項調查，大多數企業(yè)的CIO稱(chēng)他們的預算支付不起大數據部署的成本。數據存儲和處理的成本實(shí)在太高，我們需要尋求其他的解決方案，讓規模較小的公司不被“大數據”拒之門(mén)外。

　　大數據的關(guān)鍵不是“大”

　　目前全球最大的科技公司都需要和PB級規模的數據打交道。然而，SAP的研究表明，95%的企業(yè)通常只需要使用0.5TB到40TB的數據。

　　Facebook和NASA的例子是個(gè)例外，而不是常態(tài)。事實(shí)是，處理數據并不是大公司的專(zhuān)利。如果你研究一下美國公司的規模，你會(huì )發(fā)現有超過(guò)50000家公司只有20至500名員工，其中大部分都有解決數據問(wèn)題的需求。所以大數據市場(chǎng)最大的需求并不是來(lái)自那些《財富》50強的大企業(yè)，而是來(lái)自《財富》500000強。為什么我們只關(guān)注那些少數的例外，而忽視了那些大多數有數據處理需求，但既不是《財富》50強也沒(méi)有PB級規模數據的公司？

　　有時(shí)候我在想，如果我們改變了大數據的定義會(huì )發(fā)生什么？通常人們用3V(velocity，volume，variety)來(lái)描述大數據，我們不妨換一個(gè)說(shuō)法：“大數據是一種主觀(guān)狀態(tài)，它描述的是一個(gè)公司的基礎架構無(wú)法滿(mǎn)足其數據處理需求時(shí)的情形。”

　　這個(gè)定義可能沒(méi)有那么光鮮，但它肯定會(huì )更接近今天的現實(shí)。