大數據還能火多久？

我想在搞清楚這個問題前，我們先得明白大數據為什麼這幾年火熱情勢不減呢？互聯網行業是大數據的起爆點，除了互聯網/電子商務行業，傳統的諸如計算機服務/軟體、金融/基金/證券/投資、通訊行業以及其他專業服務領域等，都在熱火朝天的搞大數據。

大數據

大數據價值的發現與其所處的應用場景密切相關。概括起來，大數據價值發現可以劃分為三大類：數據服務、數據分析和數據探索。

數據服務是面向大規模用戶，提供高性能的數據查詢、檢索、預測等服務，通過直接滿足用戶需求而將數據價值變現的形式;數據分析是分析人員利用經驗，通過對大規模數據使用特定的計算模型進行較為複雜的運算，從而發現易於人們理解的數據模式或規律所進行的數據價值變現的一種運算形式;數據探索是一種利用數據分析和人機交互的結合，通過不斷揭示數據的規律和數據間的關聯，引導分析人員發現並認識其所未知的數據模式或規律，其價值更多地體現在對未知途徑的數據模式和規律的探索。

大數據公共服務

數據分析是指用適當的統計分析方法對大量數據進行分析或建模，提取有用信息並形成結論，進而輔助人們決策的過程。在這個過程中，用戶會有一個明確的目標，通過「數據清理、轉換、建模、統計」等一系列複雜的操作，獲得對數據的洞察，從而協助用戶進行決策。常見的數據分析任務又可以被進一步劃分為描述型分析、診斷型分析、預測型分析、策略型分析。

數據分析

數據探索是指針對目標可變、持續、多角度的搜索或分析任務，其搜索過程是有選擇、有策略和反覆進行的。它將以找到信息為目的的傳統信息檢索模式變為以發現、學習和決策為目的的信息搜尋模式。這樣的搜索模式結合了大量的數據分析與人機交互過程，適合於人們從數據中發現和學習更多的內容和價值。

數據探索

大數據蘊含大價值，數據服務、數據分析和數據探索是3個層次的數據價值發現方法。在很多應用下，這3類方法需要混合使用，才能更好地發現大數據的價值。

信息時代，數據儼然已成為一種重要的生產要素，如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣，而且作為一種普遍需求，它也不再局限於某些特殊行業的應用。各行各業的公司都在收集並利用大量的數據分析結果，儘可能的降低成本，提高產品質量、提高生產效率以及創造新的產品。例如，通過分析直接從產品測試現場收集的數據，能夠幫助企業改進設計。此外，一家公司還可以通過深入分析客戶行為，對比大量的市場數據，從而超越他的競爭對手。

大數據對當今各行各業都有不可忽視的重要作用，在這個信息時代除非有一個新的東西誕生可以代替大數據的作用，否則它依然會火勢不減。

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