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以下是文章內容全文：

在科技產業，熱門詞匯出現和消失的頻率非常高，堪比政治宣傳活動媒體每周熱詞的更新頻率。然而，與其他多數熱門詞不同的是，“大數據”（Big Data）的受追捧程度卻一直保持了數年之久。如果不能成為科技產業今年的流行詞的話，“大數據”至少已經成為第三季度的熱詞。從事或擁有“大數據”業務的公司都在擊鼓相慶，而那些不從事或沒有“大數據”業務的公司也都堅持認為，他們即將擁有“大數據”；或者由于業務重點不同，他們并不需要“大數據”。

然而，似乎沒有人表示或意識到，“大數據”時代的末日即將臨近，或許還剩幾年甚至是幾個月的時間。當然，我們也得為此做好準備。

何為“大數據”

如果你還對這個科技產業熱詞不太熟悉的話，我可以告訴你，“大數據”就是指一套大型且復雜的數據集合體。我們很難用常規數據庫和工具來處理“大數據”。由于自身數量龐大，“大數據”難以被捕捉、存儲、搜索、分享、分析和具體化。近幾年“大數據”的出現和流行要在很大程度上得益于市場上陸續推出的大量數據發生和數據消費產品，包括移動設備、追蹤系統、無線射頻識別技術（RFID）、傳感網絡、社交網絡、互聯網搜索、自動記錄系統、視頻檔案、電子商務等等；此外，還要算上分析所有這些信息所產生的額外信息，而這些信息又會創建出另外一套龐大的數據組。

追逐“大數據”業務的公司看重的則是“大數據”在確定商業趨勢、改進研究質量、獲得各個產業深入見解等方面所具有的相關性。

那為什么在信息科學領域如此有用的發展趨勢卻可能會很快消亡呢？

“大數據”的規模總是在變化，但往往都是每年遞增。“大數據”在2012年的規模就已經從年初的數十TB（1TB=1,024GB）增長到現在的數PB（1PB=1,024TB）。那又為何增長如此之快呢？舉一個簡單的例子，據媒體報道，Facebook用戶在該網站上張貼出來的照片已達400億張。而我敢打賭，蘋果迷們會瘋狂地使用iPhone 5拍攝新的照片，然后使用Siri語音功能就可以將照片直接發到Facebook上。

盡管數據正在以史無前例的速度增長，但該是為“大數據”送上吊唁卡的時間了。

提前成為行業標準

在2012年7月，權威市場研究機構Gartner發布了第一份專為大數據撰寫的調查報告《Hype Cycle for Big Data, 2012》。在這份專業報告中，Gartner認為，由于是被“炒作出來的概念”，“大數據”這個熱詞不會流行很長時間。Gartner指出：“在其他熱詞的炒作過程中，相關市場研究機構都會每年出版一份流行報告。但我們認為，在未來兩到三年里，“大數據”的新來源和新類型都可能遇到困境，而新增數據也將成為‘未知數’。只有宣傳才能促進炒作循環（Hype Cycle）。”

2012年9月，在談到商業數據和消費者網絡數據的流量、速度和種類問題時，美國著名投行摩根士丹利（Morgan Stanley）堅持認為，與“大數據”趨勢背道而馳的是，“在數據管理方面，我們現在所經歷的變化趨勢更多是給予用戶用于存儲和分析任何數據組所需的技術，隨時隨地為任何類型的用戶提供任何類型和大小的數據。”

另一權威市場研究機構IDC預計，在未來十年里，由企業管理的數據量將增長50%，而95%的新增數據都是多重結構數據，其年增速要遠遠超過結構數據的年增速。摩根士丹利也在報告中堅持認為，“大數據”很快就會變成“普通數據”（Any Data）。摩根士丹利指出：“基于IDC公布的IT市場規模，到2015年，全球數據市場相關支出將增長至1,150億美元。”

我們對以上相關報告的解讀是：“大數據”很快就會變成行業標準。這一發展趨勢已經無可爭議，在未來不到三年的時間里，大型數據組將非常普遍，只有那些遠低于這一行業標準的數據公司才會使用“大數據”這一概念來標示他們的數據庫資源。

市場贏家

“大數據”概念存在的最大問題就是對“大”的定義。各大公司都在為應對現有的大流量數據而投入巨資，IT產業的一些專業部門也正在為如何處理龐大的信息量而設計解決方案。摩根士丹利在報告中指出，與中小型企業相比，大型企業管理的平均數據量是前者的20多倍；50%的大型企業都有“大數據”管理項目，而擁有“大數據”管理項目的中小型企業比例僅為20%。換句話說，企業仍處于管理當今大流量數據的發展初級階段。

一旦“大數據”變成“普通數據”，而且每家公司都找到了處理和使用現有大量數據的方法，我們就會很容易發現該市場的贏家。他們無疑都是較早關注數據收購、分析、存儲、分享和具體化方法的公司。他們可能不會是那些為了應對“大數據”概念走俏而進行自我轉型后的公司，而是那些從一開始就從事大規模數據處理和分析的公司。

警惕變成熱詞奴隸

以下是我們的一點忠告：接受“大數據”將很快成為行業標準的現實，并且謹記沒有人能給行業標準貼上標簽。你可以在午飯時與他人討論時下的科技熱詞，但當你真正進入公司會議室后，你就該把注意力放在那些能夠幫你處理任何規模數據的公司身上。

如果能夠處理“普通數據”，將來你就有能力處理“大數據”。如果你能夠盡早拋棄“大數據”的說法，將來你就不會變成那些在多年前就習慣這一稱呼但在21世紀仍自詡很“時髦”的IT熱詞奴隸。