从开源到SaaS的旅程

对于大数据而言，大数据一直是IT组织“开发自己的工具集”的过程，这很合适因为大数据技术的根源来自网络规模巨头的应用研究和开发团队，他们非常喜欢“自己动手”，Hadoop等开源项目已被广泛采用，数据科学领域的新职业道路以及主要的咨询实践已经出现，已使大数据越来越易于许多IT团队进行创新。

随着供应商世界开始了解商业机会的范围

新企业如雨后春笋般出现，打包了开源平台，并用垂直和用例解决方案框架以及咨询服务包装它们，从而使企业组织更容易无需创建自己的开发组织即可从大数据中获取价值大量投资的方式。

尽管这些平台公司将在一段时间内主导企业内的许多大数据部署

但大数据的未来是SaaS，企业正在寻找不仅将基础架构转移到应用程序愿景，开发集成和扩展到云的全部负担的方法，大数据将越来越成为集成的，成为新一代SaaS应用程序的支持组件，可以以多租户的方式利用大数据并提供现有应用程序更强大的变体。

为什么CRM和行销自动化不应该利用大数据引擎来创建功能更强大

基于即席和基于多字段的分析？没有理由为什么潜在客户与客户，机会和联系人之间必须存在臭名昭著的分隔，它只是遗留关系数据库架构的产物，它在各种表群集之间创建键字段的能力受到严重限制，大数据可以解决该问题，并在各种数据集之间建立一定程度的统一，这将使CRM和市场营销自动化远比当前强大，世界各地的营销人员和销售运营人员会鞠躬表示感谢。

从定制的商务智能到实时操作用例的旅程

大数据主要与商业智能有关。刻板的例子是将大量的零售或网络访问数据集中起来，以获取对浏览，关键字和购买模式的洞察，但是大数据驱动的商业智能正在提供价值的行业领域却在不断增长。随着行业物联网传感器从运营中创建大量的时间序列数据，以及与以往相比越来越紧密地跟踪越来越多的工业资产，制造业，石油天然气，医疗保健和其他行业都面临着数据爆炸和巨大机遇的双重挑战，例如利用大数据驱动的高级分析是能源勘探成本效率不断提高的原因之一，从而使石油和天然气公司能够以越来越低的商品价格获利。

尽管具有商业智能的价值，但它并不是大数据价值的终点

实时利用大数据集来辅助实时操作的能力将是未来的大趋势，回到我们的销售和营销运营示例，如果普通企业可以在几分钟内实时地透视和处理数据集以帮助进行业务决策，而不是从商业智能中获得面向计划的见解所需要的数小时和数天，该怎么办？

在很多领域中现有的运营数据已经具有足够的容量

可以用作大数据，并且实时功能可以有效地提高有效性，以网络管理为例，现在几乎每个企业都有网络，网络基础设施每年是一个价值数十亿美元的产业，随着越来越多的商业，音乐，游戏和其他数据通过Internet传输，流量急剧增加，如今采用数字计划的企业拥有数十到数百的互联网带宽已经很普遍，更不用说大型数据中心内部和之间了。

通过跟踪网络流量以支持必要的操作可见性而生成的遥测数据非常庞大

即使采用积极的采样技术，对于一个体面的网络而言，单单流量数据每天就可以轻松地等同于数十亿条记录，用于大多数网络管理的技术主要是在2000年代初期开发的，其中以单服务器设备为主要形式，由于这些服务器无法保留大量生成的数据，因此它们仅提供摘要视图，但是保留并扫描异常的完整细节或通过大数据进行快速分析可以彻底改变我们现代经济所依赖的网络的有效性。

实时良性循环这两个旅程处于碰撞过程中

大多数企业绝不会想要自己甚至与咨询公司一起构建和维护面向操作的基于大数据的应用程序，因此实时可操作的大数据将主要体现为SaaS，随着大数据变得与操作更相关，商业智能有一个优势，那就是它们之间的界线将开始模糊，当需要大量的工作和时间来获得洞察力时，只有某些计划和策略用例才具有足够高的优先级，以证明工作量和成本是合理的。随着操作的相关性，大数据应用程序已成为SaaS且易于访问，与现有操作数据紧密相邻的商业智能用例将变得显而易见并且易于获取。结果是一个良性循环，其中SaaS应用程序扩展了其数据集以满足这些相邻的用例，而更纯粹的商业智能平台将提高其竞争的可用性。