“大資料”已經不僅僅是一個時髦用語，利用大資料分析正在成為越來越現實的問題，甚至ibm都已經宣布投入10億美金發展powerlinux系統以支援其大資料戰略。
從企業規模來看，利用大資料更有優勢的是大型企業。根據研究機構forrester research對大量大型企業的調查資料顯示，平均每家企業産生的資料總量約為非結構化資料50tb、半結構化資料2tb、結構化資料12tb。
但forrester research首席分析師bryan wang同時指出，大型企業大資料綜合使用率僅為12%左右，“企業花了大量的金錢在存儲上”——而不是分析。
目前使用大資料技術的企業占比約為20%，另有37%企業正在籌劃大資料項目，希望通過大資料分析的威力獲得更高的企業洞察。那麼，大資料在大型企業重要項目應當如何應用呢？這裡是大型企業大資料創新的五大方向。
1 ) 混合資料雲。混合資料雲是一個值得強調的話題，因為大型企業不可能放棄現有的結構化的資料基礎設施。從oracle，ibm和微軟的系統的結構化資料正在支撐大多數大公司的運作。資料基礎設施技術執行的目标是将這些現有的系統融入混合系統，同時吸收非結構化的資料和外部資料。
然而，傳統的廠商要做到這一點可能不太容易。雖然現有的系統将保持，但那些傳統廠商的技術可能局限在現有的項目，而企業新的投資更可能流向新的供應商和新的平台。
stubhub公司有25種結構化和非結構化資料源的資料網絡。stubhub首席資料架構師sastry malladi表示，使用開源産品對于避免專有架構的鎖定非常重要。“眼下最重要的創新，是如何建立一個混合的資料系統，”malladi說。
2 ) 移動性推動大資料投資。移動平台和它們的位置、通信和便攜性提出了一種客戶平台客戶定制的大資料創新。線上健康網站mapmy fitness開始記錄使用者的運作路線，并已經擴充到各種各樣的健身活動，以及個人健康監測。
mapmy fitness副總裁matt mclure已經看到公司增長到19萬使用者，并開發出一種混合私有雲和公共雲的基礎設施，以支援使用者的行為，如新增的夏季騎自行車的人和健身愛好者。“我們是在健康和關連健身生态系統的中心。”mclure說。額外的健康和健身監控相關的擴充要求，驅動該公司使用像 facebook和谷歌等開發的資料技術。
3 ) 大資料可以圍繞和增強現有的應用程式。stubhub開始隻作為一個體育和娛樂項目的票券交易平台。但該公司目前正在采取一個更廣泛的角度，一個項目周圍的所有活動，包括社會評論，住宿，餐飲和交通服務。這些社交網絡服務驅動捕獲、分析大量的資料的混合模型，并驅動推薦引擎。傳統的交易系統的設計根本就沒有考慮這種類型的使用者輸入。
4 ) 物聯網将讓目前的大資料項目看起來像小東西(small stuff)。美國商業智能廠商sas進階主管paul bachteal指出，當你開始考慮将所有的資料引入組織，将物聯網從概念變成現實，建構采集，存儲，分析和建立預測分析的系統，需要的技能是供不應求的，客戶和供應商将不得不展開員工技能的教育訓練工作。
bachteal以鐵路機車為例，表示一旦配備傳感器并連接配接到一個資料分析系統，客戶将能夠更準确地預測部件的磨損，進而可以防止裝置故障。
5 ) 大創新來到資料頻譜的前端。沃爾瑪正在考慮使用crowd sourcing(衆包)來設定産品價格和選擇産品說明配圖。沃爾瑪實驗室進階工程總監digvijay lamba表示，在決策過程的前端使用技術如crowd sourcing，完成大資料的頻譜。
現有的大資料系統擅長于分析巨大的資料池，但隻有在資料進入該系統的時候。crowd sourcing代表了一種方式，把額外的資料添加到大資料流程的前端，利于提高分析結果。lamba說：“我們需要擴充系統的前端。”
大資料已經不僅僅是一個流行的詞彙，但建立大資料系統需要思考決策系統的新途徑，這現在剛剛進入市場。
<b>原文釋出時間為：2013-10-10</b>
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