是替换传统门窗的理想材料之一缘由

  到2018年全球大数据方面的开支将达 1140 亿美元是5年前的 倍；到2020年全球大数据范围将达 44ZB（泽字节），是201 年的10倍。下一波大数据浪潮行将来袭，但是并没有多少组织为此做好准备。如果应对措施不当，你可能就不是弄潮的那个，而是被浪尖打翻的那个。如何为驾驭大数据做好准备呢？请看 Crewspark CEO Cameron Sim 的文章。

    1140 亿美元。这是 2018年 全球组织在大数据方面的开销，仅仅 5年 的时间就增长了 00%以上。但是这些投入有多少是值得的呢？  过去 10年，我们目睹了大数据管理新方法的广泛运用，如 MapReduce、供大规模存储使用的非模式化数据库，和用于存储和处理的 Hadoop、Storm 和 Spark 等。但是大数据的使用不仅仅是特定平台或范例的部署而已： 通常这意味着公司对数据的建构和组织进行完全的重新设计。  但据调查发现，目前还没有多少组织为新的数据平台和能力做好基本准备。只有 5%的组织具有了 健壮的数据捕捉、管理、验证及保存流程 ，更有 67% 缺少衡量定义明确的大数据行动成功的标准。 那些大数据解决方案基本都是被动集成进来的。  但时间可不等人，根据 2014年IDC 的报告，到 2020年，全球的数据总量将达 44ZB，整整是 201 年 的 10 倍。面对着下一波的数据大爆发，那些未做好准备的公司将可能就会有背负运营和技术双重债务的风险，并因数据落后而被淘汰出局。  具体而言，这些风险体现在以下几个方面：

企业丧失透明度  业界将面临大规模的技能短缺问题 很少有 IT 专业人士有经验管理大规模的大数据平台。根据麦肯锡的分析，到 2018年，美国将出现 150 万名有能力做出基于数据决策的经理。为了缩短这一鸿沟，麦肯锡估计企业将需要把数据和分析预算的 50%投入到一线经理的培训上面。但是还没有多少公司意识到这一点。  随着数据需求的扩大，如果对信息管理缺少深刻理解，对数据扩展性缺乏最佳实践，那末在管理数据驱动的系统时就会遭遇到重大挑战。而糟的运营透明度会导致企业很难识别出数据什么时候不准确和无意义，乃至连关键报表和指标是不是正确运行都不知道。理清这些错综复杂并对数据提出正确的问题将成为 IT 人员的必备技能。否则就会缺少对企业运营的可视性，无法有效做出知情决策并削弱企业的竞争优势。  人工成本飙升  据估计 2014年 时数据科学家 50-80%的工作时间花在了数据集清算和处理上。近期公司常常偏向把数据准备工作的自动化外包给离岸或近岸的数据专家。对 CloudFactory、MobileWorks 及 Samasource 这类微工作平台的需求已爆发，据估计，到 2018年 这类业务的范围将到达 50 亿美元。  但是外包没法规模满足需求。鉴于未来的数据量将到达 44ZB，数据的这类快速增长会需要不计其数具有长期可行的解决方案的离岸或近岸外包团队。而任何可持续的解决方案都离不开显著的自动化。  障碍  现在企业间的交互依托的是经过组织的数据，但与未来 20年 产生的事情相比，这类组织数据的过程将会显得苍白无力。未来将会出现新的企业数据网络标准和相应的算法和元数据。未能参与到这一全球数据市场的公司将没法利用市面上销售的这些数据产品。  全球各个领域都在发生这类朝着大规模商业数据共享的演变。比方说，在要求第三方验证其研究的压力之下，像葛兰素史克这样的药企最近都拟定了更广泛同享实验数据的计划。奥巴马总统已要求技术公司共享潜在黑客威胁的数据。Forrester 最近的一项研究预测，数据服务将成为 2015年 的主流产品。按照这类节奏，10年 后大数据的有效使用不仅会成为市场致胜的关键，而且还是参与市场的先决条件。     

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